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申请/专利权人：哈尔滨工业大学建筑设计研究院有限公司

摘要：一种基于深度学习的寒地城市街道空间疗愈性评价方法，涉及街道空间评价技术领域。本发明是为了解决现有街道空间疗愈性评估方法无法进行大规模评价且对于寒地城市冬季街道空间的疗愈性预测准确率低的问题。本发明包括：将待评价街道空间图像数据集输入到训练好的Enet语义分割模型中，获得待评价街道图像特征；将每张待评价街道空间图像特征输入到街道空间疗愈性评价模型，获得每张待评价街道空间图像的心理疗愈因子值与生理指标前后差值；利用每张待评价街道空间图像的远离性评分值、延展性评分值、迷人性评分值、兼容性评分值和生理指标前后差值获取待评价街道空间疗愈性总分。本发明用于街道空间疗愈性评价。

主权项：1.一种基于深度学习的寒地城市街道空间疗愈性评价方法，其特征在于所述方法具体过程为：步骤一、获取待评价街道空间图像数据集；步骤二、将待评价街道空间图像数据集输入到训练好的Enet语义分割模型中，获得待评价街道图像特征；步骤三、将待评价街道图像特征输入到街道空间疗愈性评价模型中，获得每张待评价街道空间图像的心理疗愈因子值和生理指标前后差值；心理疗愈因子值包括：忘记烦恼评分B1、忘记压力评分B2、忘记责任评分B3、联系评分E1、融入评分E2、连贯评分E3、探索评分F1、好奇评分F2、吸引评分F3、留恋评分F4、沉浸评分F5、机会评分C1、解决问题评分C2、适应评分C3、实现评分C4；所述生理指标包括：心率均值、R-R间期标准差、皮电指标、呼吸幅度、呼吸频率；步骤四、根据每张待评价街道空间图像的心理疗愈因子值获得每张待评价街道空间图像的远离性评分值、延展性评分值、迷人性评分值、兼容性评分值；所述远离性评分值为B1、B2、B3的平均值；所述延展性评分值为E1、E2、E3的平均值；迷人性评分值为F1、F2、F3、F4、F5的平均值；所述兼容性评分值为C1、C2、C3、C4的平均值；步骤五、利用步骤四获得的每张待评价街道空间图像的远离性评分值、延展性评分值、迷人性评分值、兼容性评分值和步骤三获得的生理指标前后差值获取待评价街道空间疗愈性总分；其中，待评价街道空间疗愈性总分越高待评价街道空间疗愈性越好。

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