論文の概要: City-Wide Perceptions of Neighbourhood Quality using Street View Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12139v2
• Date: Thu, 24 Nov 2022 11:09:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 12:35:53.298496
• Title: City-Wide Perceptions of Neighbourhood Quality using Street View Images
• Title（参考訳）: ストリートビュー画像を用いた都市全体の近隣品質の知覚
• Authors: Emily Muller, Emily Gemmell, Ishmam Choudhury, Ricky Nathvani, Antje Barbara Metzler, James Bennett, Emily Denton, Seth Flaxman, Majid Ezzati
• Abstract要約: 本稿では,ロンドンに拠点を置き,画像とレーティングの収集,Web開発,モデルトレーニング,マッピングなどの手法について述べる。 住民の社会的結束、コミュニティの感覚、安全、活動、メンタルヘルスに影響を与える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.340189314359048
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The interactions of individuals with city neighbourhoods is determined, in part, by the perceived quality of urban environments. Perceived neighbourhood quality is a core component of urban vitality, influencing social cohesion, sense of community, safety, activity and mental health of residents. Large-scale assessment of perceptions of neighbourhood quality was pioneered by the Place Pulse projects. Researchers demonstrated the efficacy of crowd-sourcing perception ratings of image pairs across 56 cities and training a model to predict perceptions from street-view images. Variation across cities may limit Place Pulse's usefulness for assessing within-city perceptions. In this paper, we set forth a protocol for city-specific dataset collection for the perception: 'On which street would you prefer to walk?'. This paper describes our methodology, based in London, including collection of images and ratings, web development, model training and mapping. Assessment of within-city perceptions of neighbourhoods can identify inequities, inform planning priorities, and identify temporal dynamics. Code available: https://emilymuller1991.github.io/urban-perceptions/.
• Abstract（参考訳）: 個人と近隣都市との相互作用は、一部は都市環境の質によって決定される。 近隣の質は都市の活力の中核的要素であり、社会の結束、コミュニティの感覚、安全、活動、心の健康に影響を与えている。 place pulseプロジェクトにより,近隣品質の知覚の大規模評価が確立された。 56都市にわたる画像ペアのクラウドソーシングによる知覚評価の有効性を実証し、ストリートビュー画像から知覚を予測するモデルをトレーニングした。 都市間の変動は、都市内の知覚を評価するためのplace pulseの有用性を制限する可能性がある。 そこで,本稿では,都市別データセット収集のためのプロトコルである「どの街を歩きたいか?」について述べる。 本稿では,ロンドンにおける画像と評価の収集,Web開発,モデルトレーニング,マッピングなどの方法論について述べる。 近隣住民の都市内知覚の評価は、不平等を識別し、計画の優先順位を通知し、時間的ダイナミクスを識別することができる。 コード:https://emilymuller 1991.github.io/urban-perceptions/

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