论文笔记:Urban visual intelligence: Uncovering hidden city profiles with street view images
pnas20221方法介绍基于计算机视觉和街景图像来探索城市环境与居民生活的关系2研究区域美国的七个大都市区3实验结果3.1使用SVF(谷歌街景)估计健康、犯罪、交通和贫困街景变量被聚合到不同的空间分辨率,即人口普查区域(CT)和人口普查街区组(CBG)(A)模型拟合R²比较的散点图。仅使用SVF的模型在估计大多数变量时通常表现优于使用POI特征的模型(B)使用SVF估计与交通相关变量的R²。SV