影像辨識場域涵構察覺應用於群眾行為分布之關聯性探討 以台中文華路為例
CROWDSOURCING ANALYSIS USING IMAGE RECOGNITION TO ANALYZE THE CORRELATION OF HUMAN BEHAVIOR ON CONTEXT-AWARENESS
Designer: 簡琳儒
Advisor: 薛丞倫 老師 ｜ 沈揚庭 老師
Keyword: Context Awareness / Data Driven Design / Crowdsourcing
每個人無時無刻都在與都市發生著屬於自己的故事，而這些故事都會留下痕跡。有些人會將它以相片、影像、圖畫、文字、味道、甚至聲音等方式記錄下，但是大部分人的故事將會隨著時間推移而漸漸淡忘。
都市中的「觀察者」不只僅限於我們人類，也有一些相對客觀的觀察者在默默紀錄著我們生活中的一切，如監視器等。隨著影像辨識技術的發展與普及，讓我們的生活更便利，不但能取代人力，甚至能找出我們平時不易發現或無法察覺的都市涵構。台中文華路處於校園、住宅與商業空間的交界，一天中的人潮分佈變化顯著。夜市為文華路帶來不少商機，卻也帶來不少問題。
Everyone is having their own stories about the city all the time, and these stories will leave traces. Some people will record it in the form of photos, images, pictures, text, taste, and even sound, but most people's stories will gradually fade over time. The "observers" in the city are not only limited to humans, there are also relatively objective observers who silently record everything in our lives, such as monitors.
With the development and popularization of image recognition technology, our lives have become more convenient. It can not only replace manpower but also find urban contexts that we usually cannot find or detect. Taichung Wenhua Road is at the junction of campus, residential and commercial space, and the distribution of people in the day has changed significantly. The night market brings many business opportunities to Wenhua Road, but it also brings many problems.
In this paper, we use image recognition technology combined with a monitor system to detect the distribution and density of people on the Taichung Wenhua Road. We classify several frequently occurring events and context features according to the surrounding environment and classify the feature patterns of crowd distribution. Furthermore, we propose an urban design method to improve the current issues of Wenhua Road.
場域涵構察覺應用於群眾行為分佈之關聯性探討
_以台中文華路為例
影像長期扮演客觀「觀察記錄者」的角色，但也因為影像數據大多是非結構式的資料，相較於其他結構式的資料，像是文字、數值等，影像數據較難被分
析，相關應用也少。其實所有的資料最初的本質就是非結構式。我們所看到的結構、格式規則都是事後人為補上去的。因為AI 人工智慧時代的來臨，非結構式資料開始被大量分析，並能讓人類回歸兩項關鍵的工作「分析」和「做設計」。對於身為空間設計者的我們來說，具有地點導向的參考資料是我們需
要的。地點導向的決策服務，加上觀察人的行為分布，形成一種涵構關係，就可協助我們做設計與決策。
本研究透過影像辨識技術結合監視器系統，分析台中文華路的群眾分佈與涵構資訊，並透過涵構視覺化的方式將群眾分布的位置座標以熱力圖來呈現，並根據這些實驗結果提出相對應的改善策略與設計。其中，我們將監視器偵測到的目標座標透過相對位置校正改善了監視器角度的視差的問題。以及使用絕對位置校正，讓目標場域的監視器能串連並且能與其他地圖視覺化工具結合，以利後續的研究與分析。
針對台中文華路的現況，本研究提出五種不同對群眾熱力圖分析與歸類的方法，在群眾分布熱力圖中發現不同的特徵圖形 (pattern)，以及其所代表的事件與意義，並分別做出對應的靜態皮層設計。
希望未來能將本研究方法所產生的群眾分佈熱力圖進一步地作為機器學習的訓練集，讓機器不僅能透過不同的特徵圖形學習到它們分別代表的場域涵構含意之外，也能取代人力觀測、降低失誤率，更能達到偵測異常事件的發生或預測事件發生的效果。作為一種新型態觀察都市人活動與場域的方法，由被動的監視系統轉為主動的都市分析工具。透過長時間的影像收集與機器學習，能越來越精準的判斷出人流與場域的關係，也能統計出不同場域所發生之事件。同時也能將本論文影像辨識偵測的「人」更改為車流、樹等等，能進一步分析與統計出不同觀測都市的方法。
