将规划智能融入深度学习: 一种街道网络设计的规划支持工具
计算机视觉与模式识别
2020-10-12 v1 人工智能
摘要
深度学习在形成临时规划方案中的应用, 受限于难以将关于城市的专业知识与人工智能相融合。我们提出了一种新颖的、互补地使用深度神经网络与规划引导的方法, 以自动化生成具备情境感知、基于示例且用户引导的街道网络。模型测试表明, 在模型训练中融入规划知识(例如道路交叉口与邻里类型)可更真实地预测街道配置。此外, 该新工具为专业用户与普通用户提供了系统且直观地探索基准方案以进行比较和进一步评估的机会。
引用
@article{arxiv.2010.04536,
title = {Incorporating planning intelligence into deep learning: A planning support tool for street network design},
author = {Zhou Fang and Ying Jin and Tianren Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.04536},
year = {2020}
}