基于视觉图像的城市照明美学评价研究

作者：张弛; 蔺倾程; 朱炜; 李雪峰; 肖辉^*

来源：照明工程学报, 2022, 33(03): 99-103.

• 景观照明
• 美学评价
• 视觉图像
• 机器学习

城市照明是现代城市文明的典型标识，对于交通安全保障、人居环境建设、城市形象表达、经济发展促进等方面发挥重要作用。作为城市照明的重要组成部分，景观照明结合城市历史底蕴与文化特色，能够提升人民幸福感知与艺术审美。本研究将计算机视觉和图像处理方法引入城市照明，构建基于景观照明图像的美学数据集，提取和筛选有效美学特征，优化机器学习算法形成具有准确性、有效性和高精度的粒子群优化算法—反向传播神经网络(PSO-BPNN)景观照明美学评价模型，并针对实际照明工程开展美学效果的客观定量评估。结果显示，平均相对误差(MRE)仅为8.26%,具有客观性和普适性。可见，本研究探索的基于视觉图像的照明美学评价应用方法，可为城市照明发展提供技术支持和参考依据，助力推进数字城市治理现代化的建设进程。

• 单位
  同济大学