随报随学课程来袭！解锁ChatGPT、AIGC等前沿技能，助力城市研究与规划

网络图片资料日益丰富，项目调查所依赖的图片资料也日渐详尽。这种趋势使得图片识别技术变得至关重要。这项技术为城市规划与研究提供了新的视角和手段。下面，我们将对这个领域进行深入探讨。

课程内容与特色

张老师即将授课，他将教授我们图片识别的基本理论和操作技巧。课程将详细分析图片识别在《某市登山步道规划研究》和《城市环境品质提升》两个项目中的应用策略和技术。在实践操作中，张老师将亲自指导，并会提供必要的源代码、课件PDF文件和工具安装包，服务相当周到。

当前流行的图像识别技术包含了多种方法，这包括根据图片中的标签信息进行识别，依据色彩特点进行识别，以及对图片内容的分类。在本课程里，我们将重点介绍如何利用标签和色彩来识别图像，这种教学方法在业界较为罕见。

主流识别方式分析

图片的分类与标注依赖标签信息，这为后续分析提供了稳固的基础。借助这种识别技术，我们能迅速辨别出图片中的不同元素，如建筑、树木等。而颜色识别则是通过分析图片色彩信息，计算绿视率等数据，从而掌握周边环境的绿化状况。

学术领域里，图片语义分割技术得到了广泛运用，不过它所依赖的数据集多数源自海外，且主要服务于街景识别。由于各地街景各有特点，这项技术自然存在局限和差异。张老师的课程则会根据我国实际情况来设计教学内容。

课程实践与应用——登山步道规划

在登山步道规划方面，图片识别技术扮演着关键角色。张老师所领导的研究小组打算通过分析标注坐标的户外运动爱好者照片，搜集所需信息。这些信息有助于评估现有登山步道的价值，并为路线设计提供关键依据。

为了保障信息的精确度，我们团队选用了多个智能开放平台的API来识别图片标签。通过分析众多图片，我们了解了山道周围的环境情况以及一些值得游览的风景等关键信息，这些信息为我们的规划工作提供了科学和合理的参考依据。

课程实践与应用——城市环境品质提升

城市环境品质提升工程中，天际线与绿意交织。我们借助图像分析库，辨析图片色彩，并计算出绿化与天空的占比。这样，我们便可以清晰把握城市环境的质量水平。

张老师在课堂上会详尽讲解操作步骤，并且亲自进行示范。此外，他还愿意提供源代码。学员们可以对这代码进行修改，以便实现图片自动识别，进而提升工作效率。

数据获取与处理思路

学员们对编程知之甚少，因此课程将教授大家如何运用火车采集器。此工具无需编写代码，能有效降低学习难度，并且有助于大家轻松获取网络信息。

收集了火车上的资料后，我们将帮助大家将调查中的照片与真实地点相对应，形成一系列标记。这样操作有助于查找和运用，使数据展示更加清晰明了。

课程学习相关说明

报名通道现已开放，您报名成功后，我们会在工作日之内，尽快给您发送包含学习资料的包裹。包裹送达后，您就可以开始学习了。另外，提醒您，视频内容的观看时间是三年，从您拿到资料或下载链接的那天开始计算，这期间您可以随时多次观看。

学员们能够下载课程视频，但需留意，这些视频仅限于在64位Windows 10或11操作系统上播放，并且必须输入授权码。手机和平板等设备不支持观看，同时也不支持分屏操作。此外，每个视频文件仅能在两台电脑上使用。

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