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目的：
本次组会特意邀请两位考上博士的学长和我组进行学术交流。

组内同学以介绍目前自己的研究方向为主要内容，学长和导师分别进行点评。

梁汉雄：

梁汉雄从现行可步行性评价体系出发，立足于审计成本问题。

从现场审计和vr虚拟审计的成本和效果着手。认为虚拟审计的发展情景比较良好。交流了现在比起传统的查论文，运用机器学习工具对于论文的综述更加高效简洁。推荐ASReview，通过模拟研究证明，机器学习可以产生比人工审查更有效的审查，同时提供高质量的复习。

对于虚拟审计的方式，比起直接采取街景图片，可能通过建模的方式改变场景获取差异性模拟更加有意义。

曾理：

其目标是通过综合考虑儿童的出行特征与需求，基于儿童步行性与设施供给视角，探究满足儿童日常需求的社区设施规划和社区布局优化方案的实施路径，解决资源空间配置与儿童步行性相协调的空间优化方法实施的难点。

实验方法是：

首先：设计儿童步行指数评价标准，用于现状评估和方案测评同时为新建设施选址提供依据。

第二：利用Netlogo平台开发，实现数据导入、现状评估、方案生成与智能筛选的全流程自动化设计，构建一个儿童友好型社区配套设施空间优化与设计的智能体模型。

第三：利用模型生成1000份方案以供挑选

通过反复模拟，可以优化设施选址。经过3000次迭代后得到优化方案，儿童可步行性优化效果明显：平均步行距离明显缩短，从原始的350m下降至200m。新建设施占比在不同程度上有所增加，其中教育设施增加最多(12.4%)，其次为文化设施 (9.6%) 和医疗设施(5.2%)。说明儿童智能体对该地块内的学校、医疗和文化设施的需求较为突出。

对于下一步的研究计划

研究范围：首钢园北区。

研究方法：业通过问卷及调研搭建园区内游客的离散选择模型，确定影响游客选择的影响因子，并将游客的微观行为通过虚拟模拟场景实现

研究目的：业态分布是否合理，高峰时期人流堵塞；街道布局优化调整；东侧新建住宅楼对街道结构的影响。

李婧翾：
街道中的建筑界面色彩存在着一系列的弊病：缺乏整体的控制与规划、建筑色彩的个性较强、个体商户为突出商铺特色而使用大面积高彩度的广告牌等等，使得街道中的色彩环境喧嚣、繁杂，失去了应有的城市特色，因此，对街道建筑界面色彩的优化势在必行。

而对城市色彩进行改良的前提是准确知道色彩的占比，而这一希望的实现需要依靠语义分割。研究利用 Matlab 平台下基于 CamVid 数据集预训练的 DeepLabV3+模型对获得的街道图像进行语义分割并将图像建筑元素与道路元素进行提取，择Grey World （灰度世界） 算法消除光照环境对颜色显现的影响，得到建筑和街道为白色、其他元素为黑色的预处理图。

运用了对比色的角度来看待城市色彩的问题。 当两个颜色的色相，在色相环中的夹角为180°时，这两个颜色互为补色，也就是“互补色”。随便拿一张网上当的色相环举例好了。黄色和蓝色在色相环中的夹角为180°，所以他们互为补色。如果我们把这个180°角想象成一个旋转开关，旋到哪里那相应的在180°线上的两个颜色就互为补色，下一步，运用修改场景图为对比色和vr人工测验的方式验证颜色的选择对建成环境的影响和改造的方法。

陈枢衡：

聚焦于健身跑步路线和建成环境之间的关系，运用starva和建成数据进行机器学习，最后得到关键因子与跑步行为的关系。聚焦于健身跑步路线和建成环境之间的关系，运用starva和建成数据进行机器学习，最后得到关键因子与跑步行为的关系。