跟蹤城市高檔化 一次建造一座建筑物

根據(jù)2019年3月13日發(fā)表于Lazar Ilic，Michael 的開放獲取期刊PLOS ONE上的一項研究，一種新的深度測繪計算機模型可以檢測到各個屬性的視覺變化，使研究人員能夠更快地跟蹤社區(qū)和城市中的高檔化。Sawada和加拿大渥太華大學(xué)的Amaury Zarzelli。

在許多西部城市都觀察到了紳士化，影響范圍很廣。以前的研究試圖利用人口普查數(shù)據(jù)來識別和分析中產(chǎn)階級化，但其解決方案在空間和時間上有限，并在人口普查邊界產(chǎn)生人為分裂。作者聲稱，本研究首先使用個體屬性的外觀 - 高檔化過程可以作用的最小空間單元 - 來指示可能的高檔化。

作者從2007年至2016年每年訪問加拿大渥太華和鄰近地區(qū)城市核心區(qū)內(nèi)每個房產(chǎn)的Google街景(GSV)360度全景圖。他們培訓(xùn)了一個深度映射計算機模型來處理這個GSV數(shù)據(jù)，尋找可能表明高檔化的屬性的視覺變化：改進(jìn)，如新圍欄，重新粉刷或更換窗戶。訓(xùn)練后，與人類研究者相比，該模型在檢測高檔化指標(biāo)方面達(dá)到了95%的準(zhǔn)確性。

對于Greenbelt社區(qū)，該模型在2922個獨特位置檢測到3483個高檔化指標(biāo)實例。生成的高檔化密度圖與地圖非常接近，該地圖顯示了授予開發(fā)/建筑許可的位置。

該模型依賴于隨時間維護(hù)和更新的攝影數(shù)據(jù)集，例如此處使用的GSV貼圖。收集這些攝影數(shù)據(jù)集的方式的改變會降低模型的準(zhǔn)確性。然而，作者指出，他們的深度映射模型可以在具有類似數(shù)據(jù)集的位置輕松地重建：相對適度的時間投資現(xiàn)在可以產(chǎn)生高度空間和時間分辨的高檔化過程圖。

作者補充說：“紳士化正在重塑我們的城市，但與此同時很難確定這些現(xiàn)象在大型動態(tài)城市中心的發(fā)生地點和速度。我們使用深度學(xué)習(xí) AI來搜索成千上萬的Google街景圖像渥太華的建筑物標(biāo)志著在何時何地進(jìn)行了紳士化的視覺改善，并首次提供了一個主要城市中時間化的空間化演變的最詳細(xì)地圖。這些地圖對規(guī)劃，社會正義具有直接影響并解決這個大型城市中心的不平等問題。“