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학술저널
저자정보
김영우 (서울대) 황용하 (미시간대) 정은석 (상명대) 강범준 (서울대)
저널정보
대한건축학회 대한건축학회논문집 大韓建築學會論文集 第39卷 第9號(通卷 第419號)
발행연도
2023.9
수록면
57 - 68 (12page)

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Pedestrian count data serves various purposes within architectural, urban planning, and related fields. Typically, this data is collected by government agencies and commercial survey companies. However, conventional methods of recording pedestrian data demand significant time and effort. Consequently, data availability is restricted to specific timeframes and limited locations. In response to this, we conducted feasibility tests for an object-based pedestrian detection procedure. Google Street View data was used to capture geocoded pedestrian counts at street levels in New York City, the U.S. A validation study was performed against historical pedestrian count data recorded officially in the city at 114 different locations. The results indicated a high agreement rate of over 0.8, suggesting that street-level image data could effectively and economically replace conventional pedestrian counting methods.
#가로활동 #가로데이터 #보행량 #이미지판별 #인공지능 #Street Activities #Street Data #Pedestrian Volume #Image Detection #Artificial Intelligence

목차

Abstract
1. 서론
2. 분석방법
3. 분석결과
4. 논의
5. 결론
REFERENCES

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
Aikoh, T., Homma, R., & Abe, Y. (2023). Comparing conventional manual measurement of the green view index with modern automatic methods using google street view and semantic segmentation. Urban Forestry & Urban Greening, 80, 127845. google schola Burr, A., Schaeg, N., & Hall, D. M. (2018). Assessing residential front yards using Google Street View and geospatial video: A virtual survey approach for urban pollinator conservation. Applied Geography, 92, 12-20. google schola Byun, M.-R., & Seo, U. (2011). How to measure daytime population in urban streets?: Case of Seoul pedestrian flow survey. Survey Research, 12(2), 27-50. google schola Chen, F.-C., Subedi, A., Jahanshahi, M. R., Johnson, D. R., & Delp, E. J. (2022a). Deep learning-based building attribute estimation from Google Street View images for flood risk assessment using feature fusion and task relation encoding. Journal of Compu google schola Chen, L., Chen, C., Ewing, R., McKnight, C. E., Srinivasan, R., & Roe, M. (2013). Safety countermeasures and crash reduction in New York City-Experience and lessons learned. Accident Analysis & Prevention, 50, 312-322. google schola

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