基于机器学习的轨道交通站域步行空间品质测度与优化 ——以西安地铁2号线为例

姚洁 1 　姚雅洁 1 　陈安宁 2 　郭晨慧 2 　余洁 2 　梁天婧 2

Urban and Rural Studies 2023 No.14

1. 西安长安大学工程设计研究院有限公司；2. 长安大学建筑学院

由于大中城市站域城市空间和配套设施的建设通常滞后于轨道交通建设，导致轨道站域步行空间大都缺乏舒适性。本文以西安市地铁2号线龙首原、市图书馆和南稍门站点作为研究对象，采用“街景识别——品质评价——空间优化”的研究框架，研究轨道交通站域空间品质。基于街景图像数据，通过机器学习算法DeepLabv3+提取街道空间要素。然后，使用神经网络算法训练评价模型，对站域空间品质进行测度。结合站域步行空间品质评价要素，建立评价体系。最后，从步行基础、空间秩序与环境安全三个方面提出步行空间优化建议。

站域步行空间；空间品质测度；街景图 像；机器学习；空间优化