近日，信息学院（人工智能学院）孙国栋副教授课题组在城市绿视率测算领域取得新进展，研究成果以“Capturing Urban Green View with Mobile Crowd Sensing”为题在《Ecological Informatics》（中国科学院二区，IF=5.1）上发表。

绿视率（Green View Index，GVI）是衡量人水平视野内可见绿色植物的空间比例，是评估城市绿色空间规划质量、人沉浸绿色景观所获身心感受的一个关键指标，直接关系到居民对城市绿色空间环境的感知和评价。传统的GVI测算方法面临数据收集难、质量差、成本高、时空覆盖不足等挑战。针对这些问题，课题组提出一种融合移动群智感知、移动计算和深度学习技术的GVI测算新范式，旨在以广泛分布的移动智能设备为载体，发挥其实时感知和智能计算的优势，在数据规范和参与激励下，采集城域规模连续时空的绿色空间数据。

文章考虑了用户拍摄姿势自适应、图像智能裁剪和感知上下文信息整合，确保了数据收集的高效性和准确性，并设计了基于安卓手机的原型系统（图1）。系统采用Transformer语义分割模型，快速分割照片场景构成，从而完成GVI计算。课题组建设了包含近2000张细粒度标注的城市绿色空间图片数据集，模型在多种城市场景和光照条件下均表现出强大的泛化能力和鲁棒性。实地数据采集和验证研究表明：移动群智感知与深度学习相结合的范式在大规模、高质量数据的快速获取上具有巨大优势，使领域专家开展城市尺度下人与绿色空间关联分析成为可能。

图1 基于群智感知与深度学习的GVI测量系统的体系结构

该论文第一作者为信息学院（人工智能学院）2022级硕士研究生胡英强，通讯作者为孙国栋副教授。

文章链接：https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2024.102640