基于计算机视觉技术的街道环境安全感研究:以广州市中心城区老旧小区为例

安全感是人们在街道环境活动中最基本的心理需求,是衡量环境满意度、居民心理健康、社区治理等方面的重要指标。本文以广州市中心城区老旧小区街道为例,借用多源数据与计算机视觉技术,探讨各视觉环境特征与安全感的关系,并构建基于街景图片的老旧小区街道环境安全感知预测模型(acc=0.706,R²=0.700)。研究发现:街道环境安全感与街景美观度、绿色视觉指数、街景复杂程度呈显著正相关关系(P<0.01,r=0.752,r=0.450,r=0.476),与建筑物可视率、天空开阔度呈显著负相关关系(P<0.01,r=-0.456,r=-0.317)。研究通过使用PSPNet网络及OpenCV、PIL库中的图像处理方法,实现对大规模街景数据的量化分析和街道环境安全感的智能化预测,为社区环境安全感的研究提供新的可能,有望推动人工智能图像处理技术在城市更新中的应用。