摘要：作為人工智能領域的研究重點,機器學衍生出了各式各樣的智能化應用,例如圖像判別、語音助手和智能翻譯等。尤其是圖像判別技術已在各行業(yè)進行了大量的研究和實踐,城市領域也不例外,這很大程度上是因為深度學習的卷積神經網絡在計算機視覺領域取得了令人矚目的成果。這也使得訓練計算機判別建筑風格、城市肌理等城市特征的準確率大幅提升。本研究立足于深度學習圖像判別技術,探索卷積神經網絡在城市感知方面的應用。鑒于直接利用現成開源的帶標簽圖像數據集訓練個性化圖像判別模型可能帶來局限性和誤差,本研究探索了從收集數據到自定義訓練數據集,到搭建滿足特定需求的圖像判別模型的整體流程,并通過三個實驗案例:城市風貌分析、城市問題偵測和城市肌理評估,闡明深度學習在城市感知和城市規(guī)劃中的應用可能性及潛力。