投票开启！武汉城市仿真实验室，第二批“众筹”项目模型投票通道开启

2019年6月14日，武汉城市仿真实验室第二批“众筹”项目——街道空间品质模块和用地功能与就业产出模块的模型构建阶段入围名单公布，街道空间品质模块和用地功能与就业产出模块的团队将进行最后的角逐。

目前，第二批“众筹”项目正式进入线上投票阶段，想知道都有哪些优秀的建模成果吗？想为你喜欢的团队作品投上宝贵的一票吗？那就一起随小编来看看吧！

投票规则

• 每人每天可投4票，每个模块可投2票；

• 投票时间：以北京时间为准

  2019.08.01,20:00—2019.08.04,20:00；

• 投票通道：长按识别下方二维码或点击文末阅读原文进入投票通道。

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模块研究内容简介

街道空间品质模块

本项目研究不同类型街道空间品质的影响要素，构建指标体系，实现计算逻辑，评估街道空间品质，引导城市品质提升。

• 建立街道空间品质评价指标体系。分析街道类型、构成、建设管理方式，研究影响街道空间品质的要素构成，构建评估城市街道空间品质的量化指标体系。

• 构建街道空间品质数学模型。基于城市街道空间品质量化指标体系，研究量化方法、实现路径、测评标准，建立城市街道空间品质计量模型，引入人工智能的方法对模型进行验证、校核，实现各类街道空间品质现状评估、规划比较和过程预警。

用地功能与就业产出模块

本项目研究不同区位各类用地与业态、就业岗位以及经济产出的内在联系，梳理数理逻辑，建立数学模型并进行验证，为不同区位、不同用地类别、不同用地规模所产生的就业岗位、经济产出计算提供科学的支撑。

• 提出技术思路。结合武汉市用地、人口、经济特点，基于不同层次规划管控与城市管理要求，分析各类用地功能与不同业态的内在关系，研究不同业态可提供就业岗位数，以及就业岗位与经济产出的内在规律，提出分析用地功能与就业产出内在规律的技术思路。

• 构建数学模型。基于技术思路，结合不同层次规划管控与城市管理，研究不同区位用地功能与岗位、经济产出等在空间上的关联，分层次构建各类用地、业态、就业岗位、经济产出关联数学模型，作为城市空间特征识别、规划方案比选的技术支撑。

街道空间品质模块

入围团队作品简介

团队1作品简介

该团队基于武汉城市特色与街道空间品质对汉阳区街道进行五“性”客观指标（便利性、宜居性、多样性、公正性、安全性）研究分析，结合武汉POI数据、百度热力图、百度街景等获得性高的多源数据，利用GIS计算、图像识别等学习技术，对十九个可量化的指标进行计算得到住宅区街道、历史街区街道、商业街道、学校街道、景观休闲街道等五类街道的空间品质模型与得分。同时本模型指标体系采用德尔菲法对各指标赋值，同时为更好得到指标权重，平台设置问卷机制来动态调整各指标权重，从而得到更加切合实际的街道品质分析。

各类街道空间品质得分

街道空间品质展示与反馈平台

团队2作品简介

该团队从环境行为学理论出发，提出“人+环境”视角下的街道空间品质评价模型。该团队的目标是通过整合目前各类评价指标和评价方法，实现不同类型街道的差异化评价，重点解决现有街道品质评价体系中行为要素相关指标的缺失问题。团队根据缓冲区内的用地性质占比将街道分为五类：商业型街道、生活型街道、交通型街道、景观型街道和综合型街道。使用线上线下多源轨迹数据，结合专家打分法得出各类街道的指标体系权重，对五类街道进行评价打分，最终得分用可视化方式表达，不仅可以得知每条街道的最终得分，还可知道每个评价指标项的得分。最后通过问卷调查法评定此街道空间评价模型的精度，结果表明“人+环境”模型的评价结果可以较准确地反映街道的空间品质。

团队3作品简介

该团队的研究围绕“以人为本”的街道空间设计理念，利用深度卷积神经网络构建武汉市街道空间品质评估模型，结合街景图片实现对武汉市现状已建成街道的要素（如绿地率、街道开敞度、界面围合度和机动化程度等）指标评估、更新改造地区街道设计和增量地区街道设计进行评估、预警和决策支持。通过对多种指标的精准量化分析，结合软件开发技术，实现移动设备实拍街景图像的实时模型分析和计算，提供便捷服务。 

街景图像识别方法及实验结果（武汉市中山大道沿线）

街道空间数据分析结果

团队4作品简介

该团队的研究拟在国内外学者对街道空间品质内涵认知的基础上，分析遴选出影响街道空间品质的因素，进而构建较为完善科学的城市街道空间品质测度评价体系，基于包含街景影像的城市空间多源数据有效评价街道空间品质。根据评价结果，可有效分析发现武汉街道空间品质的现存症结，并对具体类型的街道空间提出品质提升建议。

团队5作品简介

该团队的研究采用批量化图像语义分割的方法，对城市道路街景图进行识别，与此同时，将识别完成的图像转换为鱼眼图与太阳全年日照轨迹叠合，得到街区日照时数。基于对各街区日照时数的比较分析，从而得出街道的街区品质。研究的贡献在于对图像转换方式的比较探索以及测算指标的定义,最终基于该方式完成了对武汉市主城区的测算研究，通过与实景对比，研究具有高准确性。

团队6作品简介

该团队基于街景图像数据，利用语义分割网络获取街景图像语义信息，并融合街景图像的全局理解信息，采用计算机视觉领域的前沿技术对城市街道空间中的多元要素进行智能感知，采用机器学习进行训练，从而构建街道空间品质量化模型。并在Web端建立综合可视化分析平台，完成城市街道空间品质量化的友好可视化。相较于传统方法，本研究提出的模型能实现城市街道空间品质的大规模自动化识别，并充分利用街景包含的多元信息，实现街道空间品质的多尺度量化分析，能为城市研究提供有效的技术支持和数据支撑。

街道空间品质量化分析与展示

街道空间品质量化分析热力图

用地功能与就业产出模块

入围团队作品简介

团队1作品简介

该团队的研究运用大数据思维，使用机器学习/深度学习技术，实现对城市空间特征与经济活动的关联建模。不同于运用数理方法直接抽象客观世界的常规思路，该研究着力于训练人工智能对城市规划行业的认知与经验进行抽象，通过定义“经济活动区位系数”这一概念，实现对“空间—活动”之间机制与规律的抽象描述，使机器具备规划师对于城市区位的判断能力，并更为出色。借助深度学习NLP编码技术，完成从建设条件+区位条件到经济活动的预测模型。并通过一个在线平台实现计算、交互和可视化。该团队的模型有着广泛的延伸应用，通过更多数据和更多指标的迭代，可以真正实现智能化的城市规划决策和城市体检。

团队2作品简介

该团队通过对城市功能就业活动的全面解析，构建系统化的劳动生产率模型，包括产业、功能、就业和用地等各个维度。

方案依托城市大数据，形成以企业为载体的可获取性高的多源丰富数据库，通过OPI借口或XGEOCoding等地理信息可视化工具，完成企业数据空间化，ARCGIS辅助实现空间计量分析。并基于已构建的劳动生产率模型，确定各参数及影响因子，代入样点数据，进行金融港片区劳动生产率现状评估，以此为基础反演计算得出武汉市不同区位不同产业集聚空间内的城市用地功能与就业产出的内在规律，通过“人、地、业”的量化计算与可视化对城市现有产业用地进行用地预警分析，对规划产业空间进行仿真演算，为城市产业用地的精准化选址，合理化确定强度提供决策依据。

团队3作品简介

该团队的方案以PECAS（土地交通整体规划模型）为主要模型，致力于模拟整个社会经济活动在空间的分布及各个行业间的交互关系，建立了一个集计、均衡的市场结构，运用不同的技术参数及通过交易价格调整的市场机制，来模拟社会经济活动中各种产品从生产到消费的流通过程。这些产品包括商品、服务、劳动力和用地。此外，还构建了空间消费系数模型、空置率计算模型、人口岗位分布模型、租金与空间供给模型，通过上述各模型的综合计算与运用，在已知区位各行业用地面积（PECAS模型可输出未来年预测数据）的前提下，可以计算出该区位不同行业各岗位的就业总产出。

2022 年社会经济活动空间分配模块市场平衡指数收敛过程

工业类产品买入空间分布

各年度/小区农业活动预测（A01AgOper）

各区部分行业位岗位就业产出

团队4作品简介

该团队基于武汉2014年、2016年、和2017年的POI数据和工商企业数据，采取神经网络非监督分类的方法来研究用地功能、业态分布和就业产出之间的关联关系、分布规律和时空变化，并把所揭示的关联关系和分布规律可视化出来；基于多重回归模型，根据用地和业态之间的相关关系，预测业态分布。该团队所用模型均已开发成在线平台的功能模块。

以上就是入围团队的模型构建阶段成果简介与图示，快来为你喜欢的作品投上宝贵的一票吧！

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原文始发于微信公众号（国匠城）：投票开启！武汉城市仿真实验室，第二批“众筹”项目模型投票通道开启