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湖南設(shè)計 ▎榮獲第六屆“城垣杯·規(guī)劃決策支持模型設(shè)計大賽”一等獎

長沙市勘察設(shè)計協(xié)會 709

湖南設(shè)計  ▎榮獲第六屆“城垣杯·規(guī)劃決策支持模型設(shè)計大賽”一等獎



圖片關(guān)鍵詞

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2022年7月,第六屆“城垣杯·規(guī)劃決策支持模型設(shè)計大賽”成功落幕。湖南省建筑設(shè)計院集團股份有限公司(以下簡稱HD)選送的參賽作品《顧及公眾情緒的城市騎行空間友好度評價與選線優(yōu)化研究》從150余個參賽作品中脫穎而出,榮獲大賽一等獎。


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本次大賽由北京城垣數(shù)字科技有限責(zé)任公司、世界規(guī)劃教育組織、北規(guī)院弘都規(guī)劃建筑設(shè)計研究院有限公司聯(lián)合主辦,北京城市實驗室、百度地圖慧眼、中國聯(lián)通智慧足跡共同協(xié)辦,并由吳志強院士擔任大賽主席,由黨安榮教授、鄔倫教授等15位國內(nèi)城市量化研究及相關(guān)領(lǐng)域的行業(yè)權(quán)威專家組成終評專家組。


作為國內(nèi)城市量化研究領(lǐng)域的高水平賽事,本次大賽吸引了來自海內(nèi)外高校、規(guī)劃研究機構(gòu)、規(guī)劃編制與管理單位數(shù)百名學(xué)者踴躍參加,不僅包括清華大學(xué)、北京大學(xué)、同濟大學(xué)等國內(nèi)知名學(xué)府的學(xué)術(shù)菁英,中國城市規(guī)劃設(shè)計研究院等知名規(guī)劃編制單位、科技企業(yè)的技術(shù)專家,同時還有來自曼徹斯特大學(xué)、新加坡國立大學(xué)等世界頂尖大學(xué)的學(xué)者報名,匯聚了全球尖端科研人才。以下是HD獲獎作品具體內(nèi)容:



#1

研究問題

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在“面向高質(zhì)量發(fā)展的城市綜合治理”的主題下,HD獲獎作品聚焦于城市騎行空間的品質(zhì)評價與騎行線路空間布局優(yōu)化,擬解決的問題是:在政府投入資源約束條件下,如何通過城市騎行線路布局優(yōu)化來最大化滿足城市居民的騎行需求?即在最需要的地方提供最怡人的騎行空間。


研究將“最需要的地方”理解為“大家騎得多的路”,將“最怡人的騎行空間”理解為“大家覺得好的路”?!白畲蠡瘽M足”便是要盡可能地將“大家騎得多的路”和“大家覺得好的路”選取出來,構(gòu)建互聯(lián)互通的騎行路網(wǎng)。那研究的問題就分解成:(1)如何挖掘公眾真正的騎行需求?(2)如何界定最怡人的騎行空間?(3)如何提升騎行空間友好度?

 

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研究問題剖析示意圖


#2

研究方法

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研究理論基礎(chǔ)


基于“地理空間認知理論、街道城市主義、社會感知“等理論基礎(chǔ)和研究框架,本研究使用街景圖像和共享單車大數(shù)據(jù),結(jié)合圖像語義分割、機器學(xué)習(xí)、人機對抗、地圖匹配等技術(shù),提出一種顧及公眾情緒的城市騎行空間友好度評價和選線方法。


其中,大規(guī)模共享單車數(shù)據(jù)能真實反映城市騎行活動時空特征,基于街景圖像數(shù)據(jù)能快速收集公眾對騎行空間的真實感受。


主要分以下3個步驟:

1. 搭建一種基于“人機對抗-迭代反饋”機制的打分平臺,通過網(wǎng)絡(luò)眾包方式邀請志愿者面對給出的街景圖像直接賦分,訓(xùn)練得到穩(wěn)定的評分模型,從而快速獲得整個研究區(qū)街道尺度的騎行友好度評分數(shù)據(jù)集。


2. 對共享單車數(shù)據(jù)進行出行鏈重構(gòu),針對出行OD數(shù)據(jù),提取出騎行OD熱點;同時,用騎行軌跡數(shù)據(jù)與路網(wǎng)進行地圖匹配,得到騎行線路利用率。


3. 基于包含了騎行友好度和騎行線路利用率屬性的路網(wǎng),以提取的騎行熱點為起終點,使用最短路徑規(guī)劃算法,得到在全局最優(yōu)和局部最優(yōu)兩種情景下的騎行路網(wǎng)選線方案。

 

 

#3

 數(shù)據(jù)說明

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1. 共享單車數(shù)據(jù)預(yù)處理

出行鏈重構(gòu)與數(shù)據(jù)清洗

首先根據(jù)經(jīng)緯度去重,計算OD直線距離、騎行時間等字段。保留同時滿足以下條件的記錄:騎行距離在300m至6000m;騎行時間在2min至60min;騎行速度在10m/s以內(nèi)。

OD熱點提取

采用DBSCAN點聚類的方法,將5天高峰時段的停車、還車和停放三種駐車點統(tǒng)一進行聚類,通過調(diào)整搜索半徑參數(shù)識別并輸出5天的駐車熱點區(qū)域。

地圖匹配

采用基于隱馬爾科夫模型(HMM)的地圖匹配技術(shù),將一段段騎行軌跡較為準確的映射到道路上,繼而統(tǒng)計每個路段上的騎行頻次。


2. 街景圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理

街景圖像數(shù)據(jù)獲取

街景圖像通過百度地圖開放的全景靜態(tài)圖API接口獲取。基于處理好的路網(wǎng)前后50米間隔取點,使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲收集街景圖像。

圖像語義分割

用基于CityScape數(shù)據(jù)集訓(xùn)練好的PSPNet深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行遷移學(xué)習(xí),對每個采集點前后左右四張街景圖像進行要素級語義分割,取均值得到每個采集點的19類地物要素占比。


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 街景圖像數(shù)據(jù)處理示意圖


#4

實踐案例

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以廈門島為例,按照上述方法步驟開展實例研究。


1. 數(shù)據(jù)處理結(jié)果

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軌跡數(shù)據(jù)處理示意圖

 

2. 耦合分析結(jié)果

友好度和騎行頻次均按照各自的平均值進行高低劃分,再進行笛卡爾積運算,得到4種組合關(guān)系,即{友好度高,騎行頻次高},{友好度高,騎行頻次低},{友好度低,騎行頻次高},{友好度低,騎行頻次低}。

 

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耦合分析結(jié)果


3. 選線結(jié)果

提取出的142個騎行熱點為騎行線路建設(shè)需連通的重要節(jié)點,以重要節(jié)點和加權(quán)道路為輸入,運用構(gòu)建Floyd最短路徑選線模型得出整個廈門島全局最優(yōu)騎行空間選線方案。

 

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 選線結(jié)果


#5

總結(jié)推廣

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1. 模型創(chuàng)新點

 模型設(shè)計理念:基于“人本主義、公眾參與”理念提出一種基于“人機對抗-迭代反饋”機制的騎行友好度評分方法,能快速、高效地收集公眾基于街景圖像對城市騎行空間的友好度感知情緒。


模型數(shù)據(jù)支撐:基于真實且大樣本的個體騎行出行行為數(shù)據(jù),提取騎行熱點和高頻路段,滲透了“自下而上”的規(guī)劃理念,發(fā)揮數(shù)據(jù)支撐決策的優(yōu)勢。


 模型實用性:提出一種資源約束條件下的智能化綠道選線方法,為綠道布局方案的確立提供科學(xué)、明確的技術(shù)依據(jù),且考慮全局最優(yōu)和局部最優(yōu)兩種情景。


2. 推廣與應(yīng)用

在這次比賽中,HD團隊繼續(xù)發(fā)揮”數(shù)據(jù)-算法-平臺“三方面的優(yōu)勢,運用互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品思維,總結(jié)沉淀了“1項算法-1套機制-1種數(shù)據(jù)集-1個平臺“的成果。

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·  1項顧及公眾情緒的騎行(步行)路徑規(guī)劃導(dǎo)航算法

·  1套互聯(lián)網(wǎng)新媒體下的公眾參與機制

·  1種城市騎行空間“情緒感知”數(shù)據(jù)集

·  1個搭建城市空間感知評分平臺/社區(qū)


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 評分平臺示意圖



本次大賽,HD團隊積極與武漢大學(xué)等高校學(xué)者開展合作,找到了學(xué)術(shù)與生產(chǎn)的有效結(jié)合點,精進了時空大數(shù)據(jù)挖掘、圖像語義分割、知識圖譜等前沿技術(shù)。未來,HD團隊將繼續(xù)完成相關(guān)成果轉(zhuǎn)化與推廣,達到 “以研帶產(chǎn)、以產(chǎn)促研”的良性循環(huán),助力公司十四五數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展。


供稿 |  方立波

部門 |  HD創(chuàng)新研究院


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