Vilka områden upplever fysiska förbättringar? I den här artikeln introducerar vi en datorseende metod för att mäta förändringar i det fysiska utseendet i stadsdelar från tid-serie street-level-bilder. Vi kopplar samman förändringar i det fysiska utseendet i fem amerikanska städer med ekonomiska och demografiska data och hittar tre faktorer som förutser förbättring i grannskapet. För det första, stadsdelar som är tätt befolkade av college-utbildade vuxna är mer benägna att uppleva fysiska förbättringar-en observation som är kompatibel med den ekonomiska litteraturen som kopplar ihop humankapital och lokal framgång. För det andra, stadsdelar med bättre initialt utseende erfarenhet, i genomsnitt, större positiva förbättringar-en observation som överensstämmer med "tippning" teorier om urban förändring. För det tredje, grannskap förbättring korrelerar positivt med fysisk närhet till det centrala affärsdistriktet och till andra fysiskt attraktiva stadsdelar-en observation som är förenlig med "invasion" teorier om urban sociologi. Tillsammans ger våra resultat stöd till tre klassiska teorier om stadsförändringar och illustrerar värdet av att använda datorseendemetoder och gatubilder för att förstå städernas fysiska dynamik. urban ekonomi  på gentrification  på urbana studier  på datorseende  en stadsdel effekter F eller mer än ett århundrade, urban planerare, ekonomer, sociologer, och arkitekter har avancerade teorier som förbinder dynamiken i ett områdes fysiska utseende till dess läge, demografi, och byggd infrastruktur. Den tippande teorin om Schelling (1) och Grodzins (2) tyder på att områden i dåligt fysiskt tillstånd kommer att bli allt sämre, medan trevligare områden kommer att bli bättre. Ekonomiska teorier om stadsförändringar på stadsnivå betonar ofta befolkningstäthet och utbildning (3-6), och det är naturligt att tro att tätbebyggelse av mänskligt kapital också kommer att förutsäga förbättringar på stadsdelsnivå. Teorier från urban sociologi, såsom invasionsteorin av Burgess (7), betonar dock platser och sociala nätverk, förutspår att förbättringar i en stads utseende bör vara rumsligt kluster, och att förbättringar bör ske både nära de centrala affärsdistrikten (CBD) och nära andra fysiskt attraktiva stadsdelar. För att testa teorier om fysisk förändring i grannskapet måste vi kvantifiera grannskapets utseende vid olika tidpunkter. Historiskt sett har emellertid metoder för att kvantifiera grannskapets utseende inte varit skalbara. Den empiriska litteraturen om urbant utseende, som banades väg av stadsplanerare som Lynch (8), Rapoport (9) och Nasar (10), liksom psykologer som Milgram (11), har förlitat sig på intervjuer, genomblickbara synundersökningar och manuell utvärdering av bilder. Dessa metoder, dock, kan endast användas för att samla in data om några kvarter och har begränsad rumslig upplösning. Under det senaste årtiondet har nya uppgifter om urbant utseende framkommit i form av "gatuvy"-bilder (12). Från och med 2016 har Google Street View fotograferat mer än 3.000 städer från 106 länder på gatunivå. Nya metoder för att kvantifiera urbant utseende, såsom de av Rundle et al. (13), Hwang och Sampson (14), och Salesses m.fl. (15) utnyttja denna stora online-korpus av gatunivå bilder men fortfarande förlita sig på manuell data kuration, vilket begränsar genomströmningen. Utseendet av bildkällor på gatunivå har åtföljts av betydande framsteg i fråga om datorseende. Uppgifter som automatisk klassificering och märkning av bilder är nu mycket enklare, delvis tack vare tillgången till mer omfattande träningsdata och nya maskininlärningsalgoritmer (16). Dessa framsteg har lett till en framväxande litteratur i skärningspunkten mellan datorvision, stadsplanering, urban sociologi och stadsekonomi. Under 2011 började Massachusetts Institute of Technology (MIT) Place Pulse projektet (15) samla en massiv crowdsourced dataset om urbant utseende genom att be människor att välja bilder från par som svar på utvärderingsfrågor (såsom "Vilken plats ser säkrare?"). Naik m.fl. (17) Använda Place Pulse data för att träna en datorseende algoritm som kallas Streetscore som exakt förutsäger mänskliga-härledda betyg för uppfattningen av en streetscape säkerhet (se även refs. 18 och 19). Använder Streetscore, Naik et al. (17) fick mer än 1 miljon bilder från 21 städer i nordöstra USA, vilket skapar den största Vi utvecklar en datorseende metod för att mäta förändringar i det fysiska utseendet i stadsdelar från gatunivå bilder. Vi korrelerar de uppmätta förändringarna med kvarterets egenskaper för att avgöra vilka egenskaper som förutsäger förbättring i grannskapet. Vi finner att både utbildning och befolkningstäthet förutspår förbättringar i grannskapets infrastruktur, till stöd för teorier om humankapitalet tätbebyggelse. Grannar med bättre initiala framträdanden upplever mer omfattande uppgraderingar, vilket förutspås av den tippande teorin om stadsförändringar. Slutligen ser vi större förbättringar i bostadsområden närmare både stadskärnor och andra fysiskt attraktiva stadsdelar, i överensstämmelse med invasionsteorin för urban sociologi. Våra resultat visar hur datorseendetekniker, i kombination med traditionella metoder, kan användas för att utforska dynamiken i stadsförändringar.
Andra forskare använde en datavisionsalgoritm, som analyserade tidsserie street-view bilder av fem amerikanska städer, för att studera förhållandet mellan fysiska förändringar i stadsdelar och demografiska data (dvs. befolkningstäthet och andel invånare med collegeutbildning) REF.
Computer vision uncovers predictors of physical urban change
{'venue': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'journal': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Geography', 'Computer Science']}