全景绿视率自动识别和计算研究

编号 zgly0001680561

文献类型 期刊论文

文献题名 全景绿视率自动识别和计算研究

作者 张炜  周昱杏  杨梦琪 

作者单位 华中农业大学园艺林学学院  农业农村部华中地区都市农业重点实验室 

母体文献 风景园林 

年卷期 2019年10期

年份 2019 

分类号 TU985.14  TP391.41 

关键词 风景园林  绿视率  全景影像  等积投影转换  深度学习  卷积神经网络  语义分割 

文摘内容 绿视率是用于绿色空间感知的直观评价标准,传统研究的绿视率多基于平面影像进行计算,不能完全反映三维空间中人对绿量的主观感受。基于全景影像,提出全景绿视率的概念,通过全景相机获取球面全景照片,将等距圆柱投影转换为等积圆柱投影,利用基于语义分割的卷积神经网络模型,自动识别植被区域面积以实现全景绿视率自动化识别和计量。通过比较5项卷积神经网络模型对绿视率的识别效果,显示出Dilated ResNet-105神经网络模型具有最高的识别准确度。以武汉市武昌区紫阳公园为例,对各级园路和广场的全景绿视率进行计算和分析。将卷积神经网络的识别结果同人工判别结果进行对比研究,结果显示:使用Dilated ResNet-105卷积神经网络对绿植范围识别的平均交并比(mIoU)为62.53%,与人工识别的平均差异为9.17%。全景绿视率自动识别和计算可以为相关研究提供新的思路,实现客观准确、快速便捷的绿视率测量评估。