小川講師らの研究として”Evaluating the subjective perceptions of streetscapes using street-view images(街路画像を用いた主観印象評価モデルの開発)”がElsevier社のLandscape and Urban Planning (2023年のインパクトファクター:7.9)に掲載されました!
本研究では、都市の街路景観に対する定量的な理解を深めるため、「住みたい」「落ち着く」などの街路景観に対する主観的評価を数値化するモデルをストリートビュー画像(SVI) と 深層学習を用いて開発しました。これまでの研究では、広域な都市エリアにおいて、多様な主観的印象評価項目を高空間解像度で正確に測定することが、低い計算コストでは困難とされていました。
本研究では、日本全国880万件のウェブアンケート調査データを活用し、SVIから22種類の主観的知覚スコアを高精度に測定できる深層学習(Siamese Network)ベースのマルチラベル分類モデルを開発することで、以下を実現しました(図1):
・従来の1/10の計算コストで実行可能
・22項目の主観印象評価において高い精度(0.80-0.91) を達成
・人々の主観的印象評価項目間の関係性を解明
開発したモデルを活用することでSVIを入力とした場所毎の主観印象評価を測定することが可能になります(図2)。
この成果は、スマートシティにおけるデータ駆動型の都市計画や景観デザインの分野での活用が期待され、より人々の主観的な好みに寄り添った都市設計の実現につながると考えられます。
本研究の詳細については、以下のリンクからご覧いただけます。
🔗https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2024.105073
都市計画や景観研究に興味のある方は、ぜひご一読ください!
The study “Evaluating the Subjective Perceptions of Streetscapes Using Street-View Images”, conducted by Lecturer Ogawa and colleagues, has been published in “Landscape and Urban Planning”, a top international journal by Elsevier (2023 Impact Factor: 7.9).
This research aims to enhance the quantitative understanding of urban streetscapes by developing a model that quantifies subjective perceptions such as “desirable to live in” and “calming”, using street-view images (SVI) and deep learning. Previous studies faced challenges in accurately measuring various subjective perception indicators at high spatial resolution across large urban areas while keeping computational costs low.
To address this, the study leveraged 8.8 million web survey responses from across Japan and developed a deep learning-based multi-label classification model using a Siamese Network to measure 22 types of subjective perception scores from SVI with high accuracy. The model successfully achieved the following (Figure 1):
・Executed at 1/10th of the conventional computational cost
・Achieved high accuracy (0.80-0.91) across 22 subjective perception indicators
・Unveiled relationships among various subjective perception indicators
With this model, it is now possible to measure location-specific subjective perceptions using SVI as input (Figure 2).
This research is expected to contribute to data-driven urban planning and landscape design in smart cities, paving the way for urban environments that better reflect people’s subjective preferences.
For further details, please refer to the full paper at the link below:
🔗https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2024.105073
If you’re interested in urban planning and landscape research, be sure to check it out!
図1 開発した街路景観に対する主観印象評価モデルのアーキテクチャ
図2 開発したモデルによる主観印象評価のマッピングの例(東京都世田谷区)
【論文情報】
Yoshiki Ogawa, Takuya Oki, Chenbo Zhao, Yoshihide Sekimoto, Chihiro Shimizu,
Evaluating the subjective perceptions of streetscapes using street-view images,
Landscape and Urban Planning, Volume 247, 2024, 105073, ISSN 0169-2046,
https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2024.105073.