在线街景大数据智能分析系统设计:以天空可视域提取为例

作     者：卢华兴 许海洋 刘世晨 刘阳光 LU Huaxing;XU Haiyang;LIU Shichen;LIU Yangguang

作者机构：南京工业大学测绘科学与技术学院南京211816 南开大学统计与数据科学学院天津300071 

出 版 物：《东南大学学报(自然科学版)》 (Journal of Southeast University:Natural Science Edition)

年 卷 期：2025年第55卷第1期

页      面：290-296页

核心收录：

学科分类：08[工学] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0804[工学-仪器科学与技术] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(41478324) 国家重点研发计划资助项目(2022YFF0711604) 

主　　题：天空可视域 百度街景 图像语义分割 地理信息系统 深度学习 

摘      要：为简化街景大数据获取、处理和分析过程,设计并实现了一个在线百度街景的城市天空可视域(SVF)指标智能分析系统BMapSVF。基于浏览器/服务器的前后端分离软件系统架构,采用开源Web框架和数据库系统,融合DeepLabv3图像语义分割算法,选用开放街景数据集Cityscapes对DeepLabV3进行训练,实现了街景数据获取、存储、处理、SVF提取和可视化表达等功能。在南京市新街口中心区主要道路上采集180张百度街景图像,于BMapSVF系统上完成SVF计算,并与人工SVF提取方法结果进行比较。结果表明,受树木等杂物遮挡影响,系统提取的SVF与人工方法结果存在小的整体偏差,但2种方式提取的SVF数据相关系数达到0.965 5,标准误差为0.023 7。