2022 Fiscal Year Final Research Report
Development of a new spatial analysis method that integrates texture, geometry and structural information of space
Project/Area Number |
20K04872
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 23030:Architectural planning and city planning-related
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Research Institution | Osaka Metropolitan University (2022) Osaka City University (2020-2021) |
Principal Investigator |
Takizawa Atsushi 大阪公立大学, 大学院生活科学研究科, 教授 (40304133)
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Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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Keywords | 空間情報解析 / 畳み込みニューラルネットワーク / グラフ畳み込みネットワーク / フロアプラン / アクセスグラフ / 賃料推計 / 印象評価 / ウォーカビリティ |
Outline of Final Research Achievements |
Based on a local spatial analysis model based on 3D Isovist, we developed two scale models that can evaluate the entire spatial configuration. First, for the urban scale model, we proposed a CNN model equivalent to the 3D Isovist model, and showed that by using images such as depth and segmentation instead of RGB, it is possible to evaluate the impression of spatiality and estimate the number of pedestrians with a certain degree of accuracy. Next, we developed a model for analyzing the spatial configuration of floor plans, automatically extracting access graphs from images of floor plans of a three-bedroom rental house and estimating the floor plan value using a graph convolution network, and showed that the hedonic model has high explanatory power for floor plan value.
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Free Research Field |
建築情報学
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Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
建築・都市計画・不動産などの分野では,膨大かつ詳細な空間データが容易に得られるようになってきており,そうしたデータに基づく空間評価の重要度が増してきている.しかし既存の空間分析では,分析目的に応じて空間の特徴量を都度定義・計測するといったアドホックな対応がとられることが多かった.本研究では,深層学習に基づくデータリッチな時代の新たな3次元空間分析手法として,3D Isovistを基盤とした局所的な空間分析モデルをネットワーク的に扱い,空間構成全体を評価できる新しいモデルを開発した.このモデルでは,空間データの情報量をあまり落とすことなく予測や説明ができ,今後の学術的・社会的な応用が期待できる.
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