Investigación sobre la percepción ambiental del color de las calles basada en el marco CEP-KASS

El color de las calles urbanas desempeña un papel crucial a la hora de configurar la imagen de una ciudad, mejorar el atractivo de las calles y optimizar la experiencia de los ciudadanos. Sin embargo, la relación entre el entorno cromático de las calles y las percepciones de los residentes rara vez se ha debatido en profundidad, y la mayoría de los estudios existentes adoptan métodos cualitativos.

Para evaluar con precisión y eficacia la conexión entre el entorno de color de las calles y las percepciones emocionales de los residentes, este artículo presenta un marco de investigación cuantitativa basado en datos de múltiples fuentes denominado "Percepción de la emoción del color con K-Means, estrategia adversarial, SegNet y SVM (CEP-KASS)". Combinando el aprendizaje automático no supervisado K-Means y las técnicas de visión por ordenador SegNet, captura y analiza elementos visuales y datos de color de las imágenes de Baidu Street View (BSVI). A continuación, emplea un modelo de puntuación adversarial humano-máquina para cuantificar las percepciones de los residentes sobre BSVI y utiliza el modelo de regresión de máquina de vectores de soporte para predecir las puntuaciones finales de percepción. A partir de estos datos, se realizó un análisis de correlación de Pearson y un análisis visual de los elementos y el color en el entorno urbano. Posteriormente, se clasificaron las calles en función de la frecuencia de percepción y las puntuaciones de percepción mediante la integración de datos de múltiples fuentes, y se seleccionaron zonas dentro del tercer anillo de la ciudad de Xuzhou para validar el marco de investigación.

Los resultados demuestran que la utilización de imágenes de calles y el marco CEP-KASS pueden analizar cuantitativamente la percepción del color urbano y establecer una conexión con las emociones de los residentes. En cuanto a la percepción del color, el rojo, el naranja y el azul tienen una fuerte correlación positiva con la puntuación de interés, mientras que el negro tiene una correlación positiva con la sensación de seguridad. En cuanto a los atributos del color, los colores brillantes de baja saturación dan lugar a puntuaciones más altas de percepción de diversión en los espacios urbanos; una saturación y un brillo demasiado bajos pueden afectar a su atractivo para los residentes; el brillo tiene una relación inversa con la percepción de seguridad, y ajustar el brillo inversamente puede mejorar la experiencia de seguridad percibida en determinados espacios exteriores urbanos.

Los criterios de clasificación de calles basados en la frecuencia de percepción y en las puntuaciones de percepción que aquí se proponen pueden servir de referencia a los planificadores para priorizar las decisiones de transformación del color, dando prioridad a la emulación de las calles HSHF y a la transformación de las calles LSHF. Al formular la planificación del color, se pueden ofrecer sugerencias para el ajuste del color basadas en el estudio de correlación del color con los elementos visuales y las puntuaciones de percepción, optimizando la percepción espacial de los residentes urbanos y sus experiencias emocionales.

Estos resultados proporcionan un sólido apoyo teórico para seguir mejorando la calidad visual de las calles y perfeccionar la planificación del color urbano.

Título Original:

"Research on Street Color Environment Perception Based on CEP-KASS Framework"

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