論文の概要: Diagnosing Urban Street Vitality via a Visual-Semantic and Spatiotemporal Framework for Street-Level Economics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.19798v1
- Date: Fri, 10 Apr 2026 10:21:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-04 02:32:14.090315
- Title: Diagnosing Urban Street Vitality via a Visual-Semantic and Spatiotemporal Framework for Street-Level Economics
- Title（参考訳）: 街路レベル経済学のための視覚的・時空間的枠組みによる街路ビタリティの診断
- Authors: Xinxin Zhuo, Mengyuan Niu, Ruizhe Wang, Junyan Yang, Qiao Wang,
- Abstract要約: 我々は,ストリート・エコノミック・ビタリティ・ビタリティ・インデックス(SEVI)を通したビジュアル・セマンティック・フィールドベースのブランド構造フレームワークを提案する。
我々のアプローチは、インスタンスの看板、ガラスインターフェース、ストアフロントクロージャを通じて、物理的なセマンティック解析を統合する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.733233212558134
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Micro-scale street-level economic assessment is fundamental for precision spatial resource allocation. While Street View Imagery (SVI) advances urban sensing, existing approaches remain semantically superficial and overlook brand hierarchy heterogeneity and structural recession. To address this, we propose a visual-semantic and field-based spatiotemporal framework, operationalized via the Street Economic Vitality Index (SEVI). Our approach integrates physical and semantic streetscape parsing through instance segmentation of signboards, glass interfaces, and storefront closures. A dual-stage VLM-LLM pipeline standardizes signage into global hierarchies to quantify a spatially smoothed brand premium index. To overcome static SVI limitations, we introduce a temporal lag design using Location-Based Services (LBS) data to capture realized demand. Combined with a category-weighted Gaussian spillover model, we construct a three-dimensional diagnostic system covering Commercial Activity, Spatial Utilization, and Physical Environment. Experiments based on time-lagged geographically weighted regression across eight tidal periods in Nanjing reveal quasi-causal spatiotemporal heterogeneity. Street vibrancy arises from interactions between hierarchical brand clustering and mall-induced externalities. High-quality interfaces show peak attraction during midday and evening, while structural recession produces a lagged nighttime repulsion effect. The framework offers evidence-based support for precision spatial governance.
- Abstract（参考訳）: 空間的資源配分の高精度化には,マイクロスケールストリートレベルの経済評価が不可欠である。
ストリートビュー画像(SVI)は都会のセンシングを進歩させるが、既存のアプローチは意味論的に表面的であり、ブランド階層の不均一性と構造的不規則性を見落としている。
そこで我々は,Street Economic Vitality Index (SEVI) を通じて運用されている視覚的セマンティックかつフィールドベースの時空間フレームワークを提案する。
我々のアプローチは、看板、ガラスインターフェース、店頭クロージャのインスタンスセグメンテーションを通じて、物理的および意味的なストリートスケープ解析を統合する。
二段VLM-LLMパイプラインは、グローバル階層への署名を標準化し、空間的に滑らかなブランドプレミアムインデックスを定量化する。
静的なSVI制限を克服するために、ロケーションベースサービス(LBS)データを用いた時間ラグ設計を導入する。
カテゴリー重み付きガウス流出モデルと組み合わせて,商業活動,空間利用,身体環境をカバーする3次元診断システムを構築した。
南京の8つの干潟期における地理的に重み付けされた経時変化に基づく実験により,準因果時空間の不均一性が明らかとなった。
街路の鮮明さは、階層的なブランドクラスタリングとモールによって引き起こされる外部性の間の相互作用から生じる。
高品質なインターフェースは昼間と夕方にピークアトラクションを示し、構造的不況は夜間の反発効果を低下させる。
このフレームワークは、精密空間ガバナンスのためのエビデンスベースのサポートを提供する。
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