通过多模态社交媒体城市景观帖文的集体情感感知评估城市街景：基于 R-ECoT 的可解释框架
Evaluating urban street views through collective emotional perception from multimodal social media cityscape posts: An R-ECoT-based interpretable framework
Landscape and Urban Planning
街景与计算机视觉
所属领域：城市数据科学与方法.
近12个月每月收录量
2026年11月
探究空间不平等与宜居性：结合人工智能和社区洞见的混合方法研究
Exploring Spatial Inequities and Livability: A Mixed-Methods Study Using Artificial Intelligence and Community Insights
Journal of Urban Health
研究以美国密苏里州圣路易斯为例，结合人工智能分析7,848段Google街景影像，并访谈居民和利益相关者。街道照明和连续人行道较常见，路缘坡道及人行横道覆盖率则很低；设施缺失与收入较低、非西班牙裔黑人居民比例较高相关，访谈将其联系到历史性红线政策、治理碎片化及日常出行与安全受限。
2026年10月
城市规划生成的人工智能:利用传播模型设计街景图象的街头景象
Generative AI for urban planning: Designing streetscapes from street-view imagery using diffusion models
Environment and Planning B · Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science
基于街景感知的活力与街头盗窃关联评估
Assessing the association between street view–derived perceived liveliness and street thefts
Environment and Planning B · Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science
收缩型城市的街道空间品质与居民主观情绪：基于街景图像和LLM-BERT的深度学习框架
Street spatial quality and residents' subjective emotions in a shrinking city: A deep learning framework using street view imagery and LLM-BERT
Applied Geography
绘制“缺失的中间层”：基于人工智能的中密度住房识别
Mapping the Missing Middle: AI-Based Detection of Mid-Density Housing
Journal of the American Planning Association
研究利用Google街景图像训练目标检测模型，在芝加哥开展全市建筑尺度的中密度住房测量，并将立面分为七类。模型对二元分类的准确率为94%，八分类准确率为81%；超过三分之一的识别建筑属于中密度住房，主要集中于战前内环社区。