利用街景影像和多模態大型語言模型構建城市建築外觀數據庫

Kernekoncepter

本研究提出了BuildingView,一種創新的方法,結合街景影像和多模態大型語言模型來創建全面的城市建築外觀數據庫。通過利用來自Google街景的高分辨率視覺數據,結合通過Overpass API和OpenStreetMap獲得的空間和結構數據,這項研究為視覺和空間數據在城市信息學領域的整合樹立了新的標準,大大推進了該領域的發展。

Resumé

本研究通過系統的文獻回顧,建立和街景採樣,以及使用ChatGPT-4O API進行註釋,識別了影響建築外觀的關鍵可持續性和設計指標,並開發了一個用於提取和分類這些指標的框架。所得到的數據庫,經過對紐約市、阿姆斯特丹和新加坡的數據驗證,為城市研究提供了一個全面的工具,支持城市規劃、建築設計和環境政策的決策。

本研究的主要貢獻包括:(1)系統收集和組織城市建築外觀指標,提供了對能源效率、環境可持續性和以人為本設計等關鍵因素的全面理解;(2)開發了BuildingView,一個可重複使用的工具,利用街景影像和多模態大型語言模型為任何城市地區構建詳細的城市建築外觀數據庫;(3)為紐約、阿姆斯特丹和新加坡構建了廣泛的城市建築外觀數據庫,為城市規劃、建築設計和環境政策提供更明智的決策支持。

Statistik

建築物的樓層高度通常在3米左右。
建築物的窗戶-牆壁比例(WWR)平均在25%到30%之間。
建築物的頂點數量通常在10個左右。
建築物周圍的樹木覆蓋面積約為50%。

Citater

"通過利用街景影像和多模態大型語言模型,BuildingView為任何城市地區構建詳細的城市建築外觀數據庫,為城市研究提供了一個全面的工具。"
"本研究的主要貢獻包括系統收集和組織城市建築外觀指標,為能源效率、環境可持續性和以人為本設計等關鍵因素提供了全面的理解。"

Vigtigste indsigter udtrukket fra

BuildingView: Constructing Urban Building Exteriors Databases with Street View Imagery and Multimodal Large Language Mode

by Zongrong Li,... kl. arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.19527.pdf

Dybere Forespørgsler

如何進一步提高BuildingView系統對建築外觀3D特徵的識別準確性?

為了進一步提高BuildingView系統對建築外觀3D特徵的識別準確性，可以採取以下幾個策略：

多視角影像收集：目前的系統主要依賴單一街景影像，這可能導致對建築物三維特徵的識別不夠全面。通過整合來自不同角度的街景影像，可以獲得更完整的建築外觀資料，從而提高對建築物形狀、結構和細節的識別準確性。

深度學習技術的應用：利用深度學習模型，特別是卷積神經網絡（CNN），可以進一步提升影像分析的準確性。這些模型能夠自動學習和提取建築外觀的特徵，並在多樣化的影像資料中進行訓練，以提高識別的準確性。

結合專家知識：引入建築學和城市規劃領域的專家進行資料標註和驗證，能夠提供更具專業性的見解，從而改善系統的準確性。專家可以針對特定的建築特徵提供詳細的解釋和分類，幫助系統更好地理解和識別這些特徵。

增強數據集的多樣性：擴大數據集的範圍，涵蓋不同城市、文化和建築風格的建築物，能夠提高模型的泛化能力。這樣可以使系統在面對不同類型的建築外觀時，依然能保持高準確性。

如何將BuildingView系統與其他城市數據源(如衛星影像、專家調查等)整合,構建更全面的全球建築外觀數據庫?

為了構建更全面的全球建築外觀數據庫，BuildingView系統可以通過以下方式與其他城市數據源整合：

衛星影像的整合：利用衛星影像提供的高解析度地面資料，可以補充街景影像中缺失的建築外觀信息。衛星影像能夠提供建築物的整體佈局和周邊環境的視角，這對於理解建築物在城市中的位置和影響至關重要。

專家調查數據的引入：通過與城市規劃、建築設計等領域的專家合作，收集他們的調查數據和見解，這些資料可以用來補充和驗證系統自動生成的數據。專家調查可以提供更深入的建築外觀特徵分析，並幫助識別一些難以通過影像自動識別的特徵。

開放數據平台的建立：建立一個開放數據平台，允許其他研究者和城市規劃者上傳和分享他們的數據，這樣可以促進數據的共享和交流，進一步豐富數據庫的內容。

多源數據融合技術：採用數據融合技術，將來自不同來源的數據進行整合，這樣可以提高數據的準確性和完整性。通過算法將不同數據源的特徵進行比對和融合，能夠生成更全面的建築外觀資料。

BuildingView系統如何應用於評估建築外觀對城市微氣候、能源消耗和居民生活質量的影響?

BuildingView系統可以通過以下方式評估建築外觀對城市微氣候、能源消耗和居民生活質量的影響：

微氣候分析：利用建築外觀數據，系統可以分析建築物的形狀、材料和綠化程度等特徵，這些因素會影響城市的微氣候。例如，建築物的高度和間距會影響風的流動和陽光的照射，進而影響周圍的溫度和濕度。

能源消耗評估：通過分析建築外觀的窗牆比（WWR）、材料和設計風格，系統可以預測建築物的能源需求。這些指標能夠幫助評估建築物的能效，並提出改進建築設計以降低能源消耗的建議。

居民生活質量的評估：系統可以通過分析建築外觀對周邊環境的影響，評估居民的生活質量。例如，建築物的美觀程度、綠化程度和與公共設施的距離等，都會影響居民的心理感受和生活滿意度。

數據可視化和模擬：BuildingView系統可以將分析結果以可視化的方式呈現，幫助城市規劃者和政策制定者理解建築外觀對城市環境的影響。通過模擬不同設計方案的效果，能夠為未來的城市規劃提供數據支持和決策依據。