論文の概要: DeepStreet: A deep learning powered urban street network generation module

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04365v1
• Date: Fri, 9 Oct 2020 04:27:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 04:30:49.708610
• Title: DeepStreet: A deep learning powered urban street network generation module
• Title（参考訳）: DeepStreet: ディープラーニングによる都市路面ネットワーク生成モジュール
• Authors: Zhou Fang, Tianren Yang, Ying Jin
• Abstract要約: 本研究では,街路網の自動生成のための新しいディープラーニング方式DeepStreet(DS)を提案する。 DSはCNN(Convolutional Neural Network)によって駆動される。 その結果,(1)バルセロナの複雑な街路パターンの検知と自己クラスタ化が可能であること,(2)格子状と不規則な街路ネットワークの両方を予測できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.9511351322709904
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In countries experiencing unprecedented waves of urbanization, there is a need for rapid and high quality urban street design. Our study presents a novel deep learning powered approach, DeepStreet (DS), for automatic street network generation that can be applied to the urban street design with local characteristics. DS is driven by a Convolutional Neural Network (CNN) that enables the interpolation of streets based on the areas of immediate vicinity. Specifically, the CNN is firstly trained to detect, recognize and capture the local features as well as the patterns of the existing street network sourced from the OpenStreetMap. With the trained CNN, DS is able to predict street networks' future expansion patterns within the predefined region conditioned on its surrounding street networks. To test the performance of DS, we apply it to an area in and around the Eixample area in the City of Barcelona, a well known example in the fields of urban and transport planning with iconic grid like street networks in the centre and irregular road alignments farther afield. The results show that DS can (1) detect and self cluster different types of complex street patterns in Barcelona; (2) predict both gridiron and irregular street and road networks. DS proves to have a great potential as a novel tool for designers to efficiently design the urban street network that well maintains the consistency across the existing and newly generated urban street network. Furthermore, the generated networks can serve as a benchmark to guide the local plan-making especially in rapidly developing cities.
• Abstract（参考訳）: 前例のない都市化の波を経験した国では、高速で高品質な街路設計が必要である。 本研究は,都市の街路設計に局所的な特徴を応用可能な,街路網の自動生成のための新しい深層学習型アプローチであるDeepStreet(DS)を提案する。 DSは畳み込みニューラルネットワーク(CNN)によって駆動され、近辺のエリアに基づいて道路の補間を可能にする。 具体的には、CNNはまず、OpenStreetMapからソースされた既存のストリートネットワークのパターンだけでなく、ローカルな特徴を検出し、認識し、キャプチャするように訓練されている。 訓練されたcnnにより、dsは周辺のストリートネットワークで条件付けられた事前定義された領域におけるストリートネットワークの将来の拡張パターンを予測できる。 本研究は,バルセロナ市アイサンプレ地区の周辺地域を対象として,中心市街地の街路網や不規則道路アライメントといった象徴的なグリッドを用いた都市交通計画の例である。 その結果,(1)バルセロナの複雑な街路パターンの検知と自己クラスタ化が可能であること,(2)格子状と不規則な街路ネットワークの両方を予測できることがわかった。 dsは、既存の街路網と新しく生成された街路網の一貫性を保ちながら、都市路網を効率的に設計するための新しいツールとして大きな可能性を秘めている。 さらに、生成したネットワークは、特に急速に発展している都市において、地域計画策定の指針となる。

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