两种基于深度学习的城市感知模型对比研究

本研究以武汉市两条典型街道为研究区域,将采集的视频图像数据作为模型输入,选取了两种具有代表性的方法:1)端到端卷积神经网络(CNN模型);2)基于全卷积神经网络和随机森林(FCN+RF模型)。通过比较两种模型的精度,分析了模型在不同城市场景中的适应性。基于POI数据和OSM路网数据,分析了CNN模型与城市功能的关系,并验证了模型的可解释性。

  • 2022-04-06
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