論文の概要: City landscape in sight: A crowdsourced framework for unlocking urban-scale window view perceptions from real estate imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.15198v1
• Date: Sat, 13 Jun 2026 08:46:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-16 16:21:33.048456
• Title: City landscape in sight: A crowdsourced framework for unlocking urban-scale window view perceptions from real estate imagery
• Title（参考訳）: 都市景観の展望 : 不動産画像からの都市規模ウィンドウビューの認識をアンロックするためのクラウドソーシングフレームワーク
• Authors: Chucai Peng, Sijie Yang, Ang Liu, Yang Xiang, Zhixiang Zhou, Filip Biljecki,
• Abstract要約: ホームウインドウを通して見る都市景観は生活の質に影響を与えるが、都市スケールでの実際のウインドウビューの認識はいまだ検討されていない。 本研究は,中国武漢の不動産プラットフォームに登録された実物件から収集した12,334個の窓図画像(WVI)を用いて,大規模な知覚マッピングを行うためのアプローチである。 ハイブリッドニューラルネットワークモデルは、クラウドソースされたすべてのWVIの人間の知覚を予測し、それらの空間分布をマップするために訓練された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.383884267784843
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: City landscapes viewed through home windows influence quality of life, yet perceptions of actual window views at the urban scale remain understudied. This study presents an approach for large-scale mapping of perceptions using 12,334 window view images (WVIs) collected from actual residential properties listed on real estate platforms in Wuhan, China, representing a rarely explored form of urban view imagery that offers advantages over the rendered or simulated window views commonly examined in previous studies. Through a non-immersive virtual reality platform, we collected 27,477 pairwise comparisons across six perceptual dimensions (e.g.\ Vivid) from 304 participants based on 499 WVIs. A hybrid neural network model was trained to predict human perceptions of all crowdsourced WVIs and map their spatial distribution. Results reveal significant spatial autocorrelation with distinct hot and cold spots across the whole city. Floor level strongly influences human perceptions: while higher floors offer more preferred and extensive window views, lower-floor windows provide residents with quiet and vivid views. An inference model further shows that window view composition matters considerably: high ratios of sky, trees, and low-rise buildings enhance people's preferences and perceptions of vividness, whereas high ratios of high-rise buildings increase perceptions of monotony and oppression. Importantly, these effects are non-linear: the excessive presence of certain elements can alter their impact on human perception. This work advances urban-scale understanding of residents' visual experiences and provides evidence-based guidance for human-centric urban planning and real estate to optimise visual landscapes from windows.
• Abstract（参考訳）: ホームウインドウを通して見る都市景観は生活の質に影響を与えるが、都市スケールでの実際のウインドウビューの認識はいまだ検討されていない。 本研究は,中国武漢の不動産プラットフォームに登録されている実物件から収集した12,334個のウィンドウビュー画像(WVI)を大規模に地図化するためのアプローチである。 非没入型バーチャルリアリティプラットフォームを通じて、499 WVIに基づいて、304人の参加者から、6つの知覚的次元(eg \ Vivid)にわたる27,477のペアワイド比較を収集した。 ハイブリッドニューラルネットワークモデルは、クラウドソースされたすべてのWVIの人間の知覚を予測し、それらの空間分布をマップするために訓練された。 その結果, 街中の温暖な場所と寒冷な場所との空間的自己相関が顕著であった。 床の高さは人間の知覚に強く影響を与え、高い床はより好まれ、広い窓の景色を提供するが、低床の窓は住民に静かで鮮やかな景色を与える。 高い空、木、低層建物の比率は人々の嗜好と鮮明さの知覚を高める一方、高層建物の比率はモノトニーと抑圧の知覚を増加させている。 重要なことは、これらの効果は非直線的であり、ある要素の過剰な存在は人間の知覚に影響を与える可能性がある。 この研究は、住民の視覚的体験を都市規模で理解し、人中心の都市計画と不動産のためのエビデンスに基づくガイダンスを提供し、窓からの視覚的景観を最適化する。

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