为优化城市道路分类体系，弥补传统分类体系以车为本进行构建、忽视人的角度问题，在计算机深度学习技术与开源数据的支持下，提出街景要素数据驱动，划分近人视角城市道路类型的方法。以大连市为实践案例，提取、聚类街景要素主成分，依据路段中街景组合方式分类城市道路，并对分类结果从图像要素构成、空间分布、数量结构、周边用地四方面特征展开分析，实现对大连市近人视角城市道路的类型划分与解读。
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