麻省理工学院主导开发的人工智能识别人行道网络工具正式推出

近日，在麻省理工学院（MIT）和其他机构的城市研究人员的共同努力下，首个通过航空影像和人工智能（AI）技术识别并生成人行道网络数据集的开源工具TILE2NET被推出。此前，倡导优先考虑行人的规划理念已经在世界各地广泛传播，但由于人行道数据的缺失，相关研究和规划实践难以进行。美国大多数城市的人行道由社区业主负责维护，因此政府鲜少投入资金对人行道的连通性、可达性和质量等进行监测，而这也导致了人行道连通性低等问题，对居民尤其是残障人士造成了极大不便。TILE2NET的出现，将部分解决人行道数据难以获取的问题，帮助城市规划师和政策制定者快速、低成本地获取城市步行数据并采取行动。

目前TILE2NET主要以马萨诸塞州剑桥市、华盛顿特区和纽约市的航拍图为原始数据进行开发，但可以调整和改进参数以适应其他城市（如图1所示的该工具于波士顿市的应用）。但该工具的局限性也值得注意——相关研究人员指出，TILE2NET目前只能识别出平面的人行道信息，无法分辨出地上人行天桥和地下通道；此工具的识别准确率虽然高达90%，但仍存在缺失，需要更多时间和数据来充分训练，提升准确率。

图1  TILE2NET识别的波士顿人行道网络结果

图片来源：https://construction.tiisys.com/97125/

资讯来源：https://usa.streetsblog.org/2023/03/27/new-tool-maps-sidewalks-from-the-sky-and-encourage-cities-to-fill-the-gaps/

【联络员评论】数据短缺一直是制约人行道系统研究和规划实践发展的重要因素。美国大多数政府对其人行道网络的现状知之甚少，少量拥有人行道地图的城镇也是基于规划人员的现场勘测进行的手动地图绘制。这种方法不仅耗时耗力，在精确性方面也有缺陷。基于计算机辅助图像识别技术，新的开源工具将帮助规划人员自动识别出人行道（sidewalks/footpaths）和人行横道（crosswalks），有助于提高相关数据获取的准确性和效率。

弗吉尼亚州阿灵顿县取消独户住宅区划

独户住宅区划（single-family zoning）是美国和加拿大应用的一种特殊的规划限制手段（图2）。独户住宅区内仅可建造单户独栋住宅，不允许公寓式住宅、单元式住宅等多户住宅建筑。最近，美国弗吉尼亚州阿灵顿县（Arlington County, Virginia）通过了一项新的“中等住房缺失规划”（Missing Middle Housing Plan）。该规划将允许开发商在之前规定为独户住宅区的区域内建造最多达6个住宅单元。值得注意的是，阿灵顿县是华盛顿大都市区（Washington Metropolitan Area）*内首个实行该规划的县。同时，加利福尼亚州也正在考虑一项类似立法，以增加住房密度。但此类增加住房密度的法案仍然存在争议。反对者表示此类法案可能会摧毁社区环境和归属感；支持者则认为增加密度可以降低房价，并且能有效提供多样性住房。

*以华盛顿特区（Washington D.C.）为中心的大都市区，该区还包括马里兰州、弗吉尼亚州和西弗吉尼亚州的部分地区。

图2  美国的独户住宅区

图片来源：https://www.census.gov/library/stories/2020/12/new-single-family-homes-sold-not-as-large-as-they-used-to-be.html

资讯来源：https://www.planetizen.com/news/2023/03/122287-end-single-family-zoning-arlington-county-virginia

【联络员评论】美国采用排他性分区，将独户住宅和大型公寓规划分别规划在城市中的几个特定区块，这导致中低收入家庭无法选择独户住宅。此外，由于独户住宅建设密度低，如果继续实行此类区划政策，无法被满足的住房需求只能通过城市的无限扩张而得以解决。笔者支持中等住房缺失规划，认为其有助于城市公平性的增加和防止城市无限蔓延。

以上资讯由本刊美国站 马玥莹 陈野夫 供稿

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编辑 | 顾春雪

排版 | 徐嘟嘟

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