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申请/专利权人：山东建筑大学

摘要：本发明涉及了一种基于语义分割的历史文化街区步行舒适度评价方法，包括以下步骤：S1：建立树状结构的层次分析体系，自上而下依次包括1个目标层、a个准则层和若干个要素层；S2：针对要评价的历史文化街区选取n个采集点，针对每个采集点分别获取若干街景图像；S3：确定各要素层的权重；S4：人工打分；S5：基于语义分割进行机器打分；S6：通过相关性分析得皮尔逊相关系数r值；S7：分析皮尔逊相关系数r值获得首要促进因素、非首要促进因素、首要障碍因素和非首要障碍因素，并应用于指导改进提升历史文化街区步行舒适度。为街区保护与改善提供了科学精确且兼顾主观感受的评估方法。

主权项：1.一种基于语义分割的历史文化街区步行舒适度评价方法，其特征是：包括以下步骤：S1：建立层次分析体系层次分析体系为树状结构，自上而下依次包括目标层、准则层和要素层，目标层具体为“步行舒适度”，目标层包括a个准则层，每个准则层包括若干个要素层；S2：针对要评价的历史文化街区选取n个采集点，针对每个采集点分别获取若干街景图像；S3：按照重要程度确定各要素层的权重；S4：人工打分制定人工打分标准，确定人工打分区间[-f,f],f＞0；制作打分问卷，打分问卷中包括人工打分标准、人工打分区间、步骤S2中获取的街景图像和针对每个街景图像的所有要素层列表；将打分问卷随机发放给志愿者，志愿者参考人工打分标准，按照人工打分区间，给某街景图像相对应的要素层列表进行打分；对每个采集点的要素层列表分数进行统计，通过计算获得各采集点的各要素平均人工打分结果；结合各采集点的各要素平均人工打分结果和步骤S3确定的各要素层的权重，通过加权平均计算获得各采集点的各准则层人工打分结果；各采集点的各要素平均人工打分结果和各准则层人工打分结果共同构成人工打分结果；S5：机器打分基于语义分割，制定机器打分标准；按照机器打分标准对步骤S2中获取的每一个街景图像进行像素分类，并对街景图像的各要素层进行机器打分；通过计算获得各采集点的各要素平均机器打分结果；结合各采集点的各要素平均机器打分结果和步骤S3确定的各要素层的权重，通过加权平均计算获得各采集点的各准则层机器打分结果；各采集点的各要素平均机器打分结果和各准则层机器打分结果共同构成机器打分结果；S6：相关性分析针对所有采集点，分别将各人工打分结果项与相应的机器打分结果项进行相关性计算，得皮尔逊相关系数r值；S7：分析皮尔逊相关系数r值先判断是否为r＞0；如果r＞0，则r为促进因子；再判断是否为r＞0.2；如果r＞0.2，则将该r值所对应的打分项目确定为首要促进因素；如果r＜0.2，则将该r值所对应的打分项目确定为非首要促进因素；如果r＜0，则r为障碍因子；再判断是否为r＜-0.2；如果r＜-0.2，则将该r值所对应的打分项目确定为首要障碍因素；如果r＞-0.2，则将该r值所对应的打分项目确定为非首要障碍因素；将首要促进因素、非首要促进因素、首要障碍因素和非首要障碍因素直接应用于指导改进提升历史文化街区步行舒适度。

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