Уличные изображения являются новым видом геоданных для восприятия материальной среды города. Обнаружение изменений фасадов по уличным изображениям и распознавание семантических категорий изменений являются важными средствами восприятия обновления города. Традиционные методы обнаружения изменений не могут напрямую различать временную принадлежность изменений уличных объектов (разделение изменений по времени), что затрудняет эффективное распознавание семантических категорий изменённых областей в двух временных точках. В данной работе предлагается модель Cross-C2PO (Cross-Combine 2 POssible change types), которая объединяет задачи обнаружения изменений и разделения по времени, способствуя внедрению существующих моделей семантической сегментации изображений для обнаружения семантических изменений в уличных изображениях. На этой основе построен метод анализа восприятия динамических показателей обновления города, направленный на мониторинг обновлений центральной части Гуанчжоу в период 2013-2019 годов, реализующий всестороннее восприятие изменений с четырёх ракурсов — спереди, сзади, справа и слева, что наглядно демонстрирует распределение обновлений города и интенсивность изменений физической среды, предоставляя инновационные методы и примеры интеграции уличных изображений и компьютерного зрения.

обновление города;уличные изображения;обнаружение семантических изменений;обнаружение изменений сцены;слабое обучение;динамика