När en individ köper ett hem, köper de samtidigt dess strukturella funktioner, dess tillgänglighet för arbete, och grannskapets bekvämligheter. Vissa bekvämligheter, till exempel luftkvalitet, är mätbara medan andra, till exempel prestige eller det visuella intrycket av ett område, är svåra att kvantifiera. Trots de välkända effekter som immateriella boendefunktioner har på bostadspriserna har begränsad uppmärksamhet ägnats åt att systematiskt kvantifiera dessa svåra att mäta bekvämligheter. Två frågor har lett till denna försummelse. Det finns inte bara få kvantitativa metoder som kan mäta stadsmiljön, utan att insamlingen av sådana uppgifter är både kostsam och subjektiv. Vi visar att gatubild- och satellitbildsdata kan fånga upp dessa urbana kvaliteter och förbättra uppskattningen av huspriser. Vi föreslår en pipeline som använder en djup neural nätverksmodell för att automatiskt extrahera visuella funktioner från bilder för att uppskatta huspriser i London, Storbritannien. Vi använder oss av traditionella boendefunktioner som ålder, storlek och tillgänglighet samt visuella funktioner från Google Street View bilder och Bing flygbilder för att uppskatta husets prismodell. Vi finner uppmuntrande resultat där man lär sig att karakterisera en stadsdels urbana kvalitet förbättrar husprisförutsägelsen, även när man generaliserar till tidigare osedda stadsdelar i London. Vi undersöker användningen av icke-linjära vs. linjära metoder för att förena dessa signaler med konventionella modeller av hus prissättning, och visar hur tolkningen av linjära modeller tillåter oss att direkt extrahera proxyvariabler för visuell önskvärdhet i områden som är både av intresse för sin egen rätt, och kan användas som ingångar till andra ekonometriska metoder. Detta är särskilt värdefullt eftersom när nätverket väl har utbildats med träningsdata, kan det tillämpas på annat håll, vilket gör att vi kan skapa levande täta kartor över den visuella dragningskraften på Londons gator. Prissättningen är lika mycket konst som vetenskap. Kostnaden för en fastighet beror inte bara på dess materiella tillgångar såsom storleken på fastigheten och dess antal sovrum, men också på dess immateriella tillgångar såsom hur säker eller upptagen en stadsdel känns, eller hur ett hus står i förhållande till sina grannar. Fastighetsbedömare står inför den utmanande uppgiften att kvantifiera dessa effekter och tilldela en fastighet ett realistiskt pris som återspeglar vad människor är beredda att betala för dessa materiella och immateriella tillgångar. Ur ett ekonomiskt perspektiv är det föga förvånande att människor är beredda att betala för immateriella tillgångar. Stadsmiljön påverkar direkt människors sociala, ekonomiska och hälsomässiga resultat. Utformningen av ett fönster placering kan påverka mängden av naturen synlig inifrån ett hem och även den upplevda säkerheten på en gata [20]. Mängden grönska kan påverka både föroreningarna på gatunivå och dess naturskönhet och atmosfär [43]. Dessa skillnader i stadsmiljön återspeglas i de varierande priser människor är beredda att betala på en fastighetsmarknad, med andra faktorer som storlek och tillgång till arbetstillfällen konstant [10, 23]. Vissa urbana funktioner är direkt observerbara från bilder, såsom aktiviteten i en gata frontage, mängden grönska, eller bredden på trottoaren. Andra är mindre direkt kvantifierbara såsom prestige grannskapet eller estetiken på gatan. Trots den starka kopplingen mellan stadsbyggnadsattribut och ekonomiskt värde finns det en tydlig brist på forskning, beräkningsverktyg och data som kan användas för att upptäcka dessa attribut och informera planeringspolicyer. Hittills har diskussionen om vilka stadsbyggnadsattribut som leder till bättre städer eller högre fastighetsvärden till stor del varit teoretisk och stöds kvantitativt av endast en handfull studier. För att mäta dessa urbana kvalitetsmått krävs många undersökningar på gatunivå och strukturerade intervjuer med proffs. Att samla in de uppgifter som krävs för att utvärdera stadskvaliteten på stadsskalan är både kostsamt och tidskrävande. En metod är att framställa detta som ett problem med datorseendet. Detta fält har gjort stora framsteg i bildklassificering [22], objektdetektering [17], bildsegmentering [8], och kantdetektering [26]. Dessa framsteg har emellertid berott på den färdiga tillgängligheten av big data, eller i detta sammanhang hundratusentals olika bilder kommenterade med dessa dyra kvalitetsmått. Tyvärr är detta ett kyckling- och äggscenario: för att undvika den dyra och tidskrävande hand annoteringen av bilder måste vi först utföra den dyra och tidskrävande processen med handmärkning av tusentals sådana bilder. För att undvika sådana problem kommer denna forskning inte att använda maskinseende metoder för att klassificera eller upptäcka mellanliggande värden, såsom mängden grönska, som kan användas i husprismodeller utan istället använda djupinlärning maskinseende tekniker för att extrahera visuell latent svar i bilder baserat på fastighetspriset i en end-to-end lärande modell. Vi tar fram visuella urbana funktioner med hjälp av konvolutionella neurala nätverk på urbana bilder på både plan- och gatunivå, som kan användas i samband med traditionella boendefunktioner för att uppskatta det pris som betalas för en fastighet i London. En grundläggande avvägning finns i ekonometri mellan användning av dragbara modeller [41] som är lätta att analysera, och svåra att tolka svart-box metoder såsom [49] som ofta har betydligt bättre noggrannhet. För att hantera denna dikotomi, vi överväga två olika metoder: (i) en full svart-box modell där neurala nätverket implicit integrerar signalerna från standard ACM
Lagen m.fl. REF använde både street-view bilder och satellitbilder för hus prisförutsägelse.
Take a Look Around: Using Street View and Satellite Images to Estimate House Prices
{'venue': 'TIST', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Economics', 'Computer Science']}