我院青年教师张嘉新、李韵琴发表高质量学术论文

近日，我院青年教师张嘉新和李韵琴以第一作者和通讯作者身份在《Cities》上发表了题为“Urban Safety Perception Assessments via Integrating Multimodal Large Language Models with Street View Images”（中译名：结合多模态大语言模型与街景图像的城市安全感知评估）的研究论文。《Cities》是城市研究领域的国际顶级期刊，中科院SSCI一区Top期刊，是由中国地理学会遴选的人文地理学领域高质量科技期刊 T1 级期刊，具有较高的学术声誉和影响力。

图1 Cities期刊论文页面

研究城市安全感知的精准量化是城市治理与空间优化的重要前提。传统方法依赖大规模实地调查和问卷评估，成本高且结果受主观偏差影响明显；现有基于街景图像的深度学习方法又往往需要海量人工标注，并难以在不同城市间顺利迁移。因此，开发 “零标注、可迁移” 的自动化安全评估技术成为亟待突破的关键科学问题。

图2 研究通过自动排序为锚点样本集赋予安全感知得分，其后利用城市级评分算法对整座城市进行分析。

该研究利用人工标注锚数据，将多模态大语言模型应用于城市安全感知测量，并验证了其与人类感知的高度一致性；同时提出基于预训练 CLIP 特征与 K 近邻检索的快速城域安全评估方法。实验证明，GPT-4o 与人类安全判断的拟合度最高，而所提 CLIP+KNN 方法表现更优，超越现有同类研究。该方法为大规模城市安全评估提供了高效、自动化工具，可为改善城市环境的研究者与实践者提供可靠方案。未来，研究团队计划整合实时数据（如社交媒体、交通流量与公共监控视频等），动态更新安全感知，进一步提升评估的准确性与时效性。

该项目得到了江西省高校人文社科一般项目（青年）和江西省科技厅自然科学基金项目的资助。

原文链接：https://doi.org/10.1016/j.cities.2025.106122

撰稿人：张嘉新

审核：彭金生、黄景勇、王雪强