一种融合街景图像与大语言模型的历史街道环境评价方法

本技术涉及城乡空间智能评价，具体涉及一种融合街景图像与大语言模型的历史街道环境评价方法。

背景技术：

1、历史街道是承载地域文化、兼顾居民日常居住与文旅活动的核心公共空间，街道环境品质直接影响居民生理环境、心理感知与古镇可持续发展。传统评价分为人工主观问卷法、单源客观量化法两类；其中，人工踏勘、专家打分依赖调研人员主观经验，大规模街区调研效率极低，样本偏差大，而仅依靠gis路网、poi数据的客观模型无法捕捉行人微观视觉感知，如建筑风貌、绿化质感、步行舒适度，难以反映真实街道体验。现有研究未能建立客观像素量化和大语言模型类人主观感知的融合评价框架。

2、一方面，现有街道环境评价模型多针对大城市成熟历史商圈，指标体系侧重商业活力，忽略城郊、乡镇级古镇居住主导型街道特征：同时设施薄弱、人口流动低、网络街景大数据覆盖不足，直接套用城市评价标准会造成结果严重失真，缺少适配历史街巷的专属评价维度。

3、另一方面，当前街道量化技术存在技术短板，仅语义分割只能提取像素占比，无法评判铺装破损、建筑风貌协调性；仅大模型缺少空间地理约束，不能实现路段分级可视化；仅gis可达分析无法反映步行微观环境，三类技术相互独立，无一体化自动化处理流程。

技术实现思路

1、本发明的目的在于，提供一种融合街景图像与大语言模型的历史街道环境评价方法，解决了传统历史街道评价主客观割裂、乡镇古镇适配差、人工调研效率低、无法量化改造依据的问题，实现历史街巷环境品质全链路自动化精准诊断，可广泛应用于乡镇历史古镇、古村落的活态保护与精细化更新规划。

2、本发明采取的技术方案是：一种融合街景图像与大语言模型的历史街道环境评价方法，包括如下步骤：

3、s1：采集多源空间数据并进行标准化预处理，切割路网形成独立街段单元，多点位四方位采集全景街景，整合poi、建筑矢量并统一地理坐标系；

4、s2：执行三层定量解析，所述三层定量解析包括基于segformer-b3模型的街景像素客观指标计算、基于qwen大语言模型的街道主观品质打分和基于gis空间分析的服务环境指标测算；

5、s3：构建包含步行环境、视觉感知和服务体验的三大维度的历史街道环境品质评价体系；

6、s4：采用ahp层次分析法与熵权法耦合赋权，对各指标加权计算单街段分维度得分与综合得分；

7、s5：通过spearman相关热力图分析、随机森林-shap模型解析指标关联关系与街道环境核心影响因子；

8、s6：采用肘部法优化的k-means聚类对全部街段自动分类，区分综合服务型、居住巷道型、城郊过渡型三类街道并对比维度短板；

9、s7：输出街道环境空间分级可视化结果，生成三维提质、分类施策的历史街道更新优化方案。

10、进一步地，步骤s1的具体方法为：

11、s101：路网矢量处理：获取研究区域osm开源路网，结合实地踏勘修正，以交叉口为节点切割生成独立街段单元；

12、s102：街景图像采样：以50m为基础间距、交叉口强制采样，1.5m人眼高度采集每个采样点前、后、左、右4个方位的街景照片，形成行人视角街景数据集；

13、s103；poi数据整合：爬取网络地图中服务休闲空间、生活配套和风险源poi，实地补充缺失点位；

14、s104：建筑矢量提取：国家地理信息公共服务平台天地图获取建筑边界栅格转矢量，统一wgs84投影坐标系，完成多源数据地理匹配。

15、进一步地，步骤s2的具体方法为：

16、s201：采用基于cityscapes数据集预训练的segformer-b3语义分割模型，对4个方位拼接的街景图进行像素级分割，提取街道要素，批量计算行人出现率、人行道占比、机动车出现率、机动车道占比、绿视率、天空开敞度、界面围合度和视觉熵8个客观像素指标；基于opencv和k-means聚类处理hsv色彩空间，计算色彩熵、平均亮度和色彩协调性3项色彩视觉指标；其中，街道要素包括道路、人行道、建筑、植被、天空、行人和机动车。

17、s202：输入采样点4个方位街景图至qwen大语言模型，自动输出人行道品质、道路品质、建筑立面品质和绿化品质4项主观品质评分；人工抽样校验模型结果，使得皮尔逊相关性验证皮尔逊相关系数大于0.75、显著性概率值小于0.001，确保大语言模型打分与人工感知高度一致，替代大规模问卷调研；

18、s203：基于gis路网网络分析工具计算医疗设施、休闲设施和便民设施三类设施的步行可达距离，基于核密度分析工具计算污染源空间分布和建筑密度2项空间环境指标，共生成5项服务体验维度客观指标。

19、进一步地，步骤s3的具体方法为：所述历史街道环境品质评价体系中步行环境包括行人出行特征、机动车干扰度和步行空间品质；其中，行人出行特征包括行人出现率和人行道占比，机动车干扰度包括机动车出现率和机动车道占比，步行空间品质包括人行道品质和道路品质；

20、视觉感知包括视觉环境要素、色彩视觉属性和街道立面品质；其中，视觉环境要素包括绿视率、天空开敞度、界面围合度和视觉熵，色彩视觉属性包括色彩熵、亮度和色彩协调性，街道立面品质包括建筑立面品质和绿化品质；

21、服务体验包括服务设施可达性和空间环境状况；其中，服务设施可达性包括医疗设施可达性、休闲设施可达性和便民设施可达性，空间环境状况包括污染源空间分布和建筑密度。

22、进一步地，步骤s4的具体方法为：

23、s401：采用ahp层次分析法，通过专家打分构建判断矩阵，获取指标主观权重；

24、s402：采用熵权法，基于历史街道环境品质评价体系中的20项指标原始数据离散度计算客观信息熵权重；

25、s403：通过耦合赋权融合每个指标的指标主观权重和客观信息熵权重，得到每个指标的综合权重，具体计算公式为：

26、；

27、其中，表示综合权重，表示权重平衡系数，表示指标主观权重，表示客观信息熵权重；

28、s404：每个指标按照自然间断点或等间距的分级标准划分为1~5分，作为该指标的通过加权求和得到单街段分维度得分与综合得分，具体计算公式为：

29、；

30、；

31、其中，表示单条街段在步行环境、视觉感知或视觉感知其中目标维度的维度得分，m表示对应目标维度下包含的二级指标总数量，表示第项指标经ahp-熵权耦合计算得到的综合权重，表示第项指标经分级转换后的标准化得分， 表示单条街段历史街道环境综合得分，表示步行环境维度所有指标权重求和，表示单条街段步行环境维度得分，表示视觉感知维度所有指标权重求和，表示单条街段视觉感知维度得分，表示服务体验维度所有指标权重求和，表示单条街段视觉感知维度得分。

32、进一步地，步骤s5的具体方法为：

33、s501：通过spearman相关热力图分析20项指标正负相关关系，识别设施品质与人流活力、绿化和压抑感的联动规律，采用spearman相关系数量化两组变量的关联程度，具体计算公式为：

34、；

35、其中，表示spearman相关系数，取值范围为[-1,1]，用于表征两组指标间单调相关程度，表示第条街段下第一组评价指标的观测数值，表示全部街段样本中第一组评价指标的均值，表示第条街段下第二组评价指标的观测数值，表示全部街段样本中第二组评价指标的均值；

36、s502：以qwen大语言模型输出的街道主观评分为因变量、以s201通过语义分割得到的11项街景像素、色彩客观指标以及s203通过gis空间分析得到的5项空间服务指标共同构成的共计16项客观指标为自变量，训练随机森林回归模型；

37、s503：通过shap模型输出全局特征重要性，即对步骤s502中16项客观指标的各自shap贡献绝对值取均值得到的量化指标，用于量化16项评价特征要素对街道环境的正向/负向作用强度；每个指标的shap基础贡献值计算公式为：

38、；

39、其中，表示第个指标shap基础贡献值，用于表征该指标对街道主观品质得分的正向/负向作用，表示随机森林回归模型在全部样本输入条件下预测输出值的总体期望，表示第项评价特征对应的随机变量，表示第项评价特征在当前样本下的实际观测取值。

40、进一步地，步骤s7的具体方法为：

41、s701：通过arcgis自然间断点分级法，输出单维度、综合环境街道空间分布图；

42、s702：基于步骤s4计算得到的各条街段单维度得分以及综合得分生成三维提质-分类施策优化框架，包括：

43、步行环境提质：机动车限行、连续步行道改造、破损铺装修复；

44、视觉感知提质：统一建筑立面、分层绿化增补、色彩风貌协调；

45、服务体验提质：增补社区卫生、口袋公园，管控餐饮垃圾风险源；

46、s703：按三类街道输出差异化改造实施路径，形成古镇街道精细化更新技术报告。

47、本发明的有益效果在于：

48、（1）本发明通过segformer语义分割客观量化街景要素、qwen大语言模型实现自动化主观感知，解决了传统历史街道评价主客观维度割裂、人工调研工作量大的问题，实现无需大规模问卷的自动化街道品质评估，显著提升评价效率；并通过建立步行、视觉、服务三维度评价体系，并采用ahp-熵权组合赋权计算街道健康得分，解决了现有评价模型不适配乡镇历史古镇场景、赋权方式单一的问题，提升乡镇历史街巷评价结果的科学性与真实性；

49、（3）本发明通过随机森林回归结合shap可解释性分析，解决了常规评价仅能输出分值、无法量化解析影响机理的问题，精准识别制约街道环境品质的核心要素；并通过基于街道三维度得分开展k-means无监督聚类，解决了历史街道改造方案同质化、缺少分类依据的问题，实现不同类型街巷短板精准识别；

50、（5）本发明通过空间分级可视化并生成三维提质优化框架，解决了评价结果空间表达不足、更新对策缺乏量化支撑的问题，为历史街巷活态保护与精细化更新提供直观的数据与图纸支撑；并通过搭建一体化自动化处理技术流程，解决了多源数据分析工具分散、难以联动运算的问题，整套评价流程可跨场景迁移推广。