本發(fā)明涉及人工智能，尤其涉及一種大學(xué)校園景觀的視覺健康評估方法、系統(tǒng)及設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、隨著高等教育的蓬勃發(fā)展，大學(xué)校園作為學(xué)生學(xué)習(xí)、生活和社交的重要場所，其環(huán)境質(zhì)量，特別是校園景觀的視覺健康質(zhì)量，對學(xué)生和教職工的心理健康、情緒狀態(tài)及整體福祉具有深遠影響。傳統(tǒng)的校園景觀評估方法大多依賴于專家的主觀判斷和現(xiàn)場調(diào)研，這種方法雖然能夠一定程度上反映景觀的質(zhì)量，但存在諸多局限性：首先，評估過程繁瑣且耗時，難以實現(xiàn)大規(guī)模、高效率的評估；其次，評估結(jié)果易受專家個人經(jīng)驗和偏好的影響，缺乏統(tǒng)一、可量化的評估標(biāo)準(zhǔn)；最后，傳統(tǒng)方法難以捕捉到景觀對行人視覺健康的動態(tài)影響及細微差異。

2、景觀視覺質(zhì)量評估（clm）理論框架的提出，為科學(xué)評估景觀質(zhì)量提供了理論依據(jù)，然而，其在實際應(yīng)用中的局限性也日益凸顯。clm依賴于專家的手動評分，不僅效率低下，且難以在快速變化的校園環(huán)境中及時更新評估結(jié)果。此外，隨著校園規(guī)模的擴大和景觀設(shè)計的多樣化，單純依靠人工評估已難以滿足對校園景觀視覺健康全面、精準(zhǔn)評估的需求。

3、與此同時，人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，特別是深度學(xué)習(xí)在圖像識別、分析領(lǐng)域的突破性進展，為自動化、智能化的校園景觀視覺健康評估提供了新的思路。然而，如何將clm理論與人工智能技術(shù)有效結(jié)合，開發(fā)出既能反映景觀視覺質(zhì)量，又能適應(yīng)復(fù)雜校園環(huán)境變化的自動化評估系統(tǒng)，仍是當(dāng)前研究的一大挑戰(zhàn)。

4、此外，對于校園景觀視覺健康評估而言，僅僅獲得評估結(jié)果還遠遠不夠。如何通過評估結(jié)果進一步分析行人活動模式與景觀視覺質(zhì)量之間的關(guān)系，優(yōu)化校園布局，提升師生體驗，也是一個亟待解決的問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種大學(xué)校園景觀的視覺健康評估方法、系統(tǒng)及設(shè)備，旨在實現(xiàn)clm評估過程的自動化，提高評估效率和客觀性，能夠應(yīng)用于大規(guī)模校園景觀分析，以解決上述現(xiàn)有技術(shù)問題的至少之一。

2、第一方面，本發(fā)明提供了一種大學(xué)校園景觀的視覺健康評估方法，所述方法具體包括：

3、獲取大學(xué)校園景觀圖像數(shù)據(jù)，基于校園景觀評估特征對所述大學(xué)校園景觀圖像數(shù)據(jù)進行評分，并采用cohen's?kappa統(tǒng)計方法對評分進行一致性檢查，獲得評分數(shù)據(jù)；

4、將所述大學(xué)校園景觀圖像數(shù)據(jù)和所述評分數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)匹配，形成視覺健康評估數(shù)據(jù)集；

5、將所述視覺健康評估數(shù)據(jù)集輸入到預(yù)構(gòu)建的深度學(xué)習(xí)模型中進行訓(xùn)練，生成視覺健康評估模型；

6、通過對所述視覺健康評估模型的輸出結(jié)果進行熱力圖生成，確定所述視覺健康評估模型對大學(xué)校園景觀圖像的關(guān)鍵評估區(qū)域。

7、第二方面，本發(fā)明提供了一種大學(xué)校園景觀的視覺健康評估系統(tǒng)，所述系統(tǒng)具體包括：

8、第一評估模塊，用于獲取大學(xué)校園景觀圖像數(shù)據(jù)，基于校園景觀評估特征對所述大學(xué)校園景觀圖像數(shù)據(jù)進行評分，并采用cohen's?kappa統(tǒng)計方法對評分進行一致性檢查，獲得評分數(shù)據(jù)；

9、第二評估模塊，用于將所述大學(xué)校園景觀圖像數(shù)據(jù)和所述評分數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)匹配，形成視覺健康評估數(shù)據(jù)集；

10、第三評估模塊，用于將所述視覺健康評估數(shù)據(jù)集輸入到預(yù)構(gòu)建的深度學(xué)習(xí)模型中進行訓(xùn)練，生成視覺健康評估模型；

11、第四評估模塊，用于通過對所述視覺健康評估模型的輸出結(jié)果進行熱力圖生成，確定所述視覺健康評估模型對大學(xué)校園景觀圖像的關(guān)鍵評估區(qū)域。

12、第三方面，本發(fā)明提供了一種計算機設(shè)備，包括：存儲器和處理器及存儲在存儲器上的計算機程序，當(dāng)所述計算機程序在處理器上被執(zhí)行時，實現(xiàn)如上述方法中任一項所述的大學(xué)校園景觀的視覺健康評估方法。

13、第四方面，本發(fā)明提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器運行時，實現(xiàn)如上述方法中任一項所述的大學(xué)校園景觀的視覺健康評估方法。

14、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下技術(shù)效果的至少之一：

15、1、本發(fā)明旨在通過結(jié)合clm理論與人工智能技術(shù)，提出一種創(chuàng)新性的大學(xué)校園景觀視覺健康評估方法，以實現(xiàn)評估過程的自動化、智能化，并借助熱力圖數(shù)據(jù)深入分析景觀與行人活動之間的關(guān)系，為優(yōu)化校園環(huán)境、提升師生福祉提供科學(xué)依據(jù)和技術(shù)支持。

16、2、本發(fā)明開發(fā)一個結(jié)合自注意力機制和多任務(wù)學(xué)習(xí)（mtl）框架預(yù)測模型，能夠根據(jù)現(xiàn)有景觀特征和規(guī)劃方案，預(yù)測未來校園景觀變化對行人視覺健康的潛在影響。

17、3、本發(fā)明通過分析熱力圖數(shù)據(jù)，建立校園行人活動模式與景觀視覺質(zhì)量之間的關(guān)聯(lián)，提供更精確的視覺健康影響評估。

18、4、本發(fā)明能夠為大學(xué)校園規(guī)劃者和管理者提供一個系統(tǒng)化、可量化的工具，用于評估和優(yōu)化校園景觀對行人視覺健康的影響。

19、5、本發(fā)明為將clm與人工智能技術(shù)結(jié)合應(yīng)用于其他類型的城市空間提供一個可借鑒的模式。

20、6、場景創(chuàng)新：本發(fā)明在大學(xué)校園視覺健康評估領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了顯著的場景創(chuàng)新。首先，它將沉思景觀模型(clm)理論與實際應(yīng)用相結(jié)合，為校園環(huán)境評估提供了新的視角。其次，通過引入熱力圖數(shù)據(jù)分析，本發(fā)明成功建立了校園行人活動模式與景觀視覺質(zhì)量之間的關(guān)聯(lián)，深化了對校園環(huán)境影響因素的理解。最后，本發(fā)明開發(fā)了一個創(chuàng)新性的評估工具，不僅能評估現(xiàn)有景觀，還能預(yù)測未來校園景觀變化對行人視覺健康的潛在影響，為校園規(guī)劃和管理提供了前瞻性的決策支持。

21、7、模型創(chuàng)新：在模型設(shè)計方面，本發(fā)明展現(xiàn)了多方面的創(chuàng)新。核心創(chuàng)新在于設(shè)計了一個結(jié)合efficientnet-b0主干網(wǎng)絡(luò)和自注意力機制的深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)，提高了特征提取和重要信息識別的能力。同時，采用多任務(wù)學(xué)習(xí)框架，實現(xiàn)了視覺健康總分和7個關(guān)鍵特征得分的同步預(yù)測，增強了模型的綜合性能。此外，本發(fā)明創(chuàng)新性地采用grad-cam生成clm評分的熱力圖，實現(xiàn)了評估結(jié)果的直觀可視化，為校園環(huán)境分析提供了更加直觀和易于理解的表現(xiàn)形式。這些模型創(chuàng)新共同構(gòu)成了一個高效、精準(zhǔn)的校園視覺健康評估系統(tǒng)。

技術(shù)特征：

1.一種大學(xué)校園景觀的視覺健康評估方法，其特征在于，所述方法具體包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種大學(xué)校園景觀的視覺健康評估方法，其特征在于，所述視覺健康評估模型包括efficientnet-b0網(wǎng)絡(luò)模塊、自注意力機制模塊、特征融合模塊和多任務(wù)學(xué)習(xí)框架模塊；

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種大學(xué)校園景觀的視覺健康評估方法，其特征在于，所述efficientnet-b0網(wǎng)絡(luò)模塊包括輸入層、基礎(chǔ)卷積層、骨干結(jié)構(gòu)和特征圖輸出層；

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種大學(xué)校園景觀的視覺健康評估方法，其特征在于，所述對所述特征圖進行注意力權(quán)重計算，具體包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種大學(xué)校園景觀的視覺健康評估方法，其特征在于，所述特征融合模塊包括特征連接層和第一全連接層；

6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種大學(xué)校園景觀的視覺健康評估方法，其特征在于，所述多任務(wù)學(xué)習(xí)框架模塊包括回歸輸出層、分類輸出層和損失函數(shù)層；

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種大學(xué)校園景觀的視覺健康評估方法，其特征在于，所述將所述視覺健康評估數(shù)據(jù)集輸入到預(yù)構(gòu)建的深度學(xué)習(xí)模型中進行訓(xùn)練，具體包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種大學(xué)校園景觀的視覺健康評估方法，其特征在于，所述通過對所述視覺健康評估模型的輸出結(jié)果進行熱力圖生成，確定所述視覺健康評估模型對大學(xué)校園景觀圖像的關(guān)鍵評估區(qū)域，具體包括：

9.實現(xiàn)權(quán)利要求1~8任一項所述的一種大學(xué)校園景觀的視覺健康評估方法的評估系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)具體包括：

10.一種計算機設(shè)備，其特征在于，包括：存儲器和處理器及存儲在存儲器上的計算機程序，當(dāng)所述計算機程序在處理器上被執(zhí)行時，實現(xiàn)如權(quán)利要求1~8任一項所述的一種大學(xué)校園景觀的視覺健康評估方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供了一種大學(xué)校園景觀的視覺健康評估方法、系統(tǒng)及設(shè)備，所述方法具體包括：獲取大學(xué)校園景觀圖像數(shù)據(jù)，基于校園景觀評估特征對所述大學(xué)校園景觀圖像數(shù)據(jù)進行評分，并采用Cohen's?Kappa統(tǒng)計方法對評分進行一致性檢查，獲得評分數(shù)據(jù)；將所述大學(xué)校園景觀圖像數(shù)據(jù)和所述評分數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)匹配，形成視覺健康評估數(shù)據(jù)集；將所述視覺健康評估數(shù)據(jù)集輸入到預(yù)構(gòu)建的深度學(xué)習(xí)模型中進行訓(xùn)練，生成視覺健康評估模型；通過對所述視覺健康評估模型的輸出結(jié)果進行熱力圖生成，確定所述視覺健康評估模型對大學(xué)校園景觀圖像的關(guān)鍵評估區(qū)域。本發(fā)明旨在實現(xiàn)CLM評估過程的自動化，提高評估效率和客觀性，能夠應(yīng)用于大規(guī)模校園景觀分析。

技術(shù)研發(fā)人員：梁海岫,郭東遠,高欣元
受保護的技術(shù)使用者：華南理工大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19