Weixi Ren+A0052

Avec l’amélioration de la qualité de vie des populations et l’intégration des transports et du tourisme, les routes rurales sont de plus en plus appréciées non seulement pour leur fonctionnalité mais aussi pour leur attrait esthétique. Cependant, les méthodes existantes pour évaluer la qualité esthétique des environnements routiers ruraux sont souvent subjectives et inefficaces, ce qui conduit à des efforts d’optimisation non ciblés et sous-optimaux. Pour aborder cette question, cette étude présente des techniques d’informatique esthétique permettant d’évaluer quantitativement et d’optimiser les caractéristiques esthétiques des environnements routiers ruraux. Des algorithmes d’apprentissage automatique profond sont utilisés pour construire un modèle informatique qui évalue objectivement la performance esthétique des environnements routiers. Premièrement, un ensemble de données d’image (RAD) des environnements routiers ruraux est construit à l’aide de données réelles sur la conduite pour soutenir les calculs et les optimisations esthétiques subséquents. Les caractéristiques sémantiques, de couleur et de texture de l’environnement routier sont analysées et quantifiées pour explorer leurs expressions esthétiques, y compris la diversité, l’unité et la symétrie. Des cartes de caractéristiques esthétiques sont ensuite créées pour décrire ces caractéristiques. Deux types de modèles de calcul esthétique sont développés : l’un basé sur les caractéristiques esthétiques et l’autre sur les caractéristiques paysagères. Le modèle basé sur les caractéristiques esthétiques, utilisant des algorithmes comme XGBoost et SHAP, offre une grande répétabilité et permet une évaluation esthétique précise, facilitant l’optimisation ciblée. Ensuite, cette étude utilise des algorithmes d’apprentissage profond pour l’optimisation esthétique intelligente de l’environnement routier. En tirant parti des évaluations globales du paysage et des caractéristiques esthétiques générées par les modèles de calcul, on identifie les scènes spécifiques nécessitant une optimisation et on établit leurs priorités. Un modèle de diffusion fixe, combiné à des invites textuelles et à des réglages de paramètres, est utilisé pour générer des schémas d’optimisation intelligents pour les images de l’environnement routier. Cette étude pourrait effectivement améliorer les caractéristiques paysagères et esthétiques globales de l’environnement routier rural.
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