صور الشوارع هي نوع جديد من بيانات الجغرافيا الكبيرة لاستشعار البيئة المادية للمدينة. اكتشاف تغييرات الواجهات من خلال صور الشوارع والتعرف على فئات دلالات التغيير هو وسيلة هامة لاستشعار تحديث المدن. طرق الكشف عن التغيرات التقليدية لا يمكنها مباشرة تمييز زمن التغيرات في صور الشوارع (تقسيم التغيرات الزمنية)، مما يجعل من الصعب التعرف بكفاءة على الفئات الدلالية لمناطق التغير في زمنين مختلفين. في هذه الورقة، نقترح نموذج Cross-C2PO (Cross-Combine 2 POssible change types) لتوحيد مهام الكشف عن التغير وتقسيم الزمن، مما يساعد على إدخال نماذج التقسيم الدلالي للصور الحالية لتحقيق الكشف الدلالي لتغيرات صور الشوارع. بناءً على ذلك، تم تطوير طريقة تحليل استشعاري لمؤشرات ديناميكية تحديث المدن، مع التركيز على مراقبة تحديثات 2013-2019 لمنطقة وسط مدينة قوانغتشو، لتحقيق استشعار تغييرات شاملة بزاوية 360 درجة من الأمام والخلف واليمين واليسار، وإنشاء خرائط ديناميكية لتحديثات المدن، مما يعرض توزيع تحديثات المدينة وشدة تغييرات البيئة الفيزيائية بشكل مباشر، ويوفر طريقة مبتكرة ودراسة حالة لتطبيقات الدمج الذكي بين صور الشوارع ورؤية الحاسوب.

تحديث المدن;صور الشوارع;الكشف عن التغيرات الدلالية;الكشف عن تغيرات المشهد;إشراف ضعيف;ديناميكية