Urban Visual Intelligence: Studying Cities with AI and Street-level Imagery

要約

シッテ、リンチ、アーンハイム、ジェイコブスなどの先駆的な学者の研究以来、都市の視覚的次元は都市研究の基本的な主題となっています。
数十年後、ビッグデータと人工知能 (AI) は、人々の移動、感知、および都市との相互作用の方法に革命をもたらしています。
この論文では、都市の外観と機能に関する文献をレビューし、都市を理解するために視覚情報がどのように使用されてきたかを説明します。
概念フレームワークであるアーバン ビジュアル インテリジェンスが導入され、新しい画像データ ソースと AI 技術が、研究者が都市を認識して測定する方法をどのように再形成しているかを体系的に詳しく説明し、さまざまなスケールでの物理的環境と社会経済環境との相互作用の研究を可能にします。
この論文は、これらの新しいアプローチにより、研究者は古典的な都市の理論とテーマを再検討することができ、都市がデジタル時代の人間の行動と願望により沿った環境を作り出すのに役立つ可能性があると主張しています。

要約(オリジナル)

The visual dimension of cities has been a fundamental subject in urban studies, since the pioneering work of scholars such as Sitte, Lynch, Arnheim, and Jacobs. Several decades later, big data and artificial intelligence (AI) are revolutionizing how people move, sense, and interact with cities. This paper reviews the literature on the appearance and function of cities to illustrate how visual information has been used to understand them. A conceptual framework, Urban Visual Intelligence, is introduced to systematically elaborate on how new image data sources and AI techniques are reshaping the way researchers perceive and measure cities, enabling the study of the physical environment and its interactions with socioeconomic environments at various scales. The paper argues that these new approaches enable researchers to revisit the classic urban theories and themes, and potentially help cities create environments that are more in line with human behaviors and aspirations in the digital age.

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