城市六感知的预训练深度学习模型及Python代码下载

基于“人机对抗生成照片-感知数据集”(可参考文章),我们采用武汉地区的街景打分数据训练了六种感知(美观、无聊、压抑、活力、安全和富裕)的深度网络模型,免费提供给各位老师和同学们用于科学研究。感谢中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院2017级软件工程系的王宇同学分享。相关参考文献和下载地址请见本文末


BaiduStreetViewSpider: 多角度百度街景图像抓取爬虫源码(Python)

百度街景爬虫  该项目用于根据指定的wgs84经纬度坐标获取对应位置的百度地图的街景图像。内容该文件夹主要包含一个用于获取街景的脚本文件和一个输出目录。baiduStreetViewSpider.py:该脚本为获取街景的主要程序,输入为存有wgs84坐标系下经纬度信息的csv文件。dir文件夹:存有


VecLI v2.6.0 (3.0.0 beta):基于真实地块的矢量景观指数计算与分析系统软件(PC端)

介绍在VecLI2.0发布后,我们发现软件仍存在许多的不足,比如计算景观指数时必须执行地块合并功能导致计算效率低下。然而,并非所有的矢量用地数据都存在景观破碎化问题,对地块破碎问题逐一检查浪费了大量时间。为此,在V2.5版本中,我们将地块合并和景观指数计算分成两个模块,进一步提高矢量景观指数计算速度


VecLI v2.0.0:基于真实地块的矢量景观指数计算与分析系统软件

在VecLI v1.0.0发布后,我们随即开始了VecLI v2.0.0的开发与测试。考虑到原始版本中实现的景观指数种类较少,难以充分满足相关领域研究者和城市规划人员的研究需求。为此,我们在新版本的软件中设计了一套全新的景观指数计算模块,并提供了类型丰富、种类更多的景观指数和完善的说明文档。Our


TraceVideo v1.0:带有位置信息的视频流数据采集软件(Andorid版)

TraceVideo v1.0是基于手机视频和传感器,获取位置信息和街景视频流的Android手机软件。TraceVideo v1.0会要求手机的摄像头、GPS和存储权限,在用户移动的过程中,记录视频,及视频的起始、终点时间,和视频记录时间全过程的位置信息。开发者团队研究生 王宇同学:9164910


Trackintel:用于人员流动建模和分析的开源python框架

Trackintel 是一个用于分析时空轨迹点数据,重点关注于人员流动(human mobility)研究的开源python框架,其核心是交通规划领域内知名的多层次移动数据模型。我们为人类移动数据的整个数据分析周期提供功能支持:包括不同类别轨迹点数据的读取与写入(例如trackpoints,chec