摘 要
人口老龄化进程持续加深，城市存量更新迈入高质量发展阶段，街道空间成了老年人日常出行、社交互动、休闲活动的核心公共载体，而现阶段针对街道空间适老性的评价研究还存在诸多局限，很难适配当前老旧社区适老化精准改造、规模化推进的现实需求。基于此现状，研究以街道空间适老性评价为核心方向，融合城市规划学、环境行为学等多学科的理论知识与研究方法，紧密贴合老年人的生理心理特征、行为活动偏好与空间使用需求，就现有适老性评价体系的核心短板，搭建出普适化、定量化、智能化的街道空间适老性评价模型，全面梳理街道空间适老性的核心影响因素与作用机制。本文的研究内容与主要结论如下：
首先，通过系统的文献梳理与理论溯源，总结国内外街道空间适老性相关研究成果，明确研究现状与不足，基于多学科理论和实地调研，明确老年人与街道空间环境的交互逻辑，以及老年人对街道空间使用的核心诉求。其次，突破传统评价方法的局限，结合街景图像数据与深度学习技术，采集人行视角街景图像，通过老年人群体、社区工作者和行业专家评分，构建标准化数据集，应用“语义分割+目标检测”协同模式提取22类核心视觉要素，同时构建ResNet50+随机森林的适老性评价模型，经5折交叉验证，模型拟合优度、预测精度与稳定性表现优异。最后，选取典型老龄化社区街道作为案例实证研究，通过122个空间节点的街景数据采集与模型运算，完成适老性评分与感知指标的量化解析。
研究结果表明：1、不同年龄、健康状态、生活习惯的老年群体，对街道空间适老性的需求存在显著异质性，高龄老年人更侧重生理适配与安全保障，低龄老年人更注重社交需求与空间活力。2、研究构建的基于街景图像与深度学习的适老性评价模型，验证结果表明，模型能够快速、精准、规模化地实现街道空间适老性量化评价，具备良好的普适性与可推广性。3、随机森林回归的特征重要性排序，识别影响街道空间感知的关键核心因素为无障碍设施配置完整性、路面平整度、绿视率、公共休憩空间布局合理性。4、实证案例结果表明模型能够完成适老性综合评价与感知量化指标深度解析，构建的评价模型与优化策略能够为城市规划部门、社区治理主体提供科学的量化决策依据。
关键词：深度学习；街景图像；街道空间；城市更新；适老性评价
（已压缩）基于深度学习的街道空间适老性评价及影响因素研究(1)_1-40.pdf.pdf
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