[发明专利]面向街景的城市天空可视域在线提取方法及系统

说明书

本发明提供一种面向街景的城市天空可视域在线提取方法及系统，涉及智慧城市平台大数据分析的技术领域。本发明利用百度在线地图API自动获取和存储百度街景图片，建立街景图片库，训练图像语义分割的深度学习网络，从建立的街景图片库中采集街景图像，输入到训练好的语义分割的深度学习网络中，生成带有掩膜的语义分割图像，再将采集到的街景图像和得到的带有掩膜的语义分割图像进行鱼眼投影变换，最后计算天空可视域。本发明有效简化了从街景图像提取城市天空可视域SVF的工作流程，为大规模地计算SVF以及为城市设计和城市规划提供一种自动化、智能化的解决方案。

技术领域

本发明属于涉及智慧城市平台大数据分析的技术领域，具体涉及面向街景的城市天空可视域在线提取方法及系统。

背景技术

城市空间形态是城市的实体环境以及各类活动的空间结构和形式，天空可视域(Sky View Factor, SVF)是重要的城市空间形态指标之一，是指城市空间可见天空面积与整个视域范围面积的比值。围绕SVF的计算方法，主要包括几何方法、鱼眼照片方法、GPS方法和三维模拟方法。比如，专利CN105571572B《一种天空可视域的标准测量方法》在待测区域中测量位置定点、测量方式定高定向、图像处理定形定值的测量方法测量天空可视域的定量数值；专利CN105761310B《一种天空可视域数字地图的模拟分析及图像显示方法》利用栅格化的方法对具有三维矢量信息的建筑物进行处理，采用射线法模拟了整个研究区域内的天空可视域的数值。标准测量方法精度高，但需要大量外业测量作业，模拟方法理论上可以估算研究区任意位置的SFV值，但需要重构高精度城市数字表面模型(Digital SurfaceModel, DSM)，且计算精度受扫描线密度以及DSM格网分辨率的影响较大，此外现有这些方法无法剔除城市建筑测量中绿植生长因素的干扰，这些方法难以应用于大范围城市天空可视域提取。

互联网街景地图及应用迅猛发展，它记录了城市主要街道关键位置的瞬时全景图像，包括人流、车辆、广告牌、建筑物、天空、生长的树木等，这些数据能够直观反映城市特定位置的空间形态。基于街景图像的SVF 计算方法具有数据易获取、数据量大、低成本、高效、可以考虑树冠和其它障碍物影响等优势，能够快速准确地计算大规模区域的SVF。而目前基于街景图像计算SVF流程较复杂，需要集成包括深度学习、图像处理和地理信息在内的具有挑战性的技术，使得相关集成化的系统应用较少，难以做到SVF提取的自动化和在线化。

发明内容

为解决上述问题，本发明公开了面向街景的城市天空可视域在线提取方法及系统, 利用街景图像易于获取、深度学习网络模型丰富等特点，简化了SVF的提取流程，并且提高其精度。

为达到上述目的，本发明的技术方案如下：

面向街景的城市天空可视域在线提取方法，该方法包括如下步骤：

（1）训练图像语义分割的深度学习网络；

（2）利用百度在线地图API自动获取和存储百度街景图片，建立街景图片库，从建立的街景图片库中采集街景图像，输入到步骤（1）训练好的语义分割的深度学习网络中，从而生成带有掩膜的语义分割图像；

（3）图像投影转换：将采集到的街景图像和步骤（2）得到的带有掩膜的语义分割图像进行鱼眼投影变换；

（4）天空可视域SVF计算，公式如下：

式中， n是鱼眼图像的像素总数，是每个像素所占用的比重，是以度为单位的天顶角，是关于天空在一个像素处是否可见的函数。

进一步地，步骤（1）的具体方法是：