人工智能技术在规划中的运用——通过机器深度学习构建干道识别系统

摘要

不同社会经济功能会导致形态各异的建筑形式,从而反映在城市形态上.研究环境特征和发展水平与建筑形式和城市形态的关系是城市规划领域的一个重要议题.规划师和建筑师通常需要花费大量精力完成对各种城市数据信息的收集和整合.地理信息系统(GIS)的不断完善使得收集的这些数据信息能够更方便地展现,但这些工具往往缺乏对复杂数据的分析处理和推断能力.在本文中,探讨了使用人工智能技术来大幅提高城市规划中涉及的海量数据处理和分析过程的效率.人工智能分析系统不仅可以节省人力成本,更可以实现对分析数据的客观解释,这通常是常规的人工处理难以实现的.作为这种新方法的初步尝试,构建了一套系统,通过主动学习算法,根据道路空间形式和与建筑几何形态的语法关系,系统可以区分出哪些道路是主干道.初步测试显示,这套主动学习系统仅需通过学习数量不多的样本,即可以实现其分辨主干道的功能.