基于计算机视觉的建筑与建成环境分析：当前方法的系统性综述
计算机视觉与模式识别
2022-08-02 v1
摘要
本文分析了2011年至2021年发表的88篇文献，首次对基于计算机视觉的建筑与建成环境分析进行系统性综述，以评估其对建筑与城市设计研究的价值。经过多阶段筛选过程，讨论了所用算法类型与数据源，涉及建筑分类、细节分类、定性环境分析、建筑状况调查及建筑价值评估等建筑应用。这揭示了当前的研究空白与趋势，并突出了两类主要研究目标。其一，使用或优化用于建筑图像数据的计算机视觉方法，从而帮助自动化耗时、费力或复杂的视觉分析任务。其二，探索机器学习方法的方法论优势，通过发现视觉、统计与定性数据间的模式与关系来研究关于建成环境的新问题，从而克服传统人工分析的局限。日益增长的研究体为建筑与设计研究提供了新方法，本文指出了未来的挑战与研究方向。
引用
@article{arxiv.2208.00881,
title = {Computer vision-based analysis of buildings and built environments: A systematic review of current approaches},
author = {Małgorzata B. Starzyńska and Robin Roussel and Sam Jacoby and Ali Asadipour},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.00881},
year = {2022}
}
备注
24 pages, 5 figures