En el campo del diseño urbano, la investigación actual se ha centrado en la percepción de preferencias de los residentes y en métodos de diseño asistido por computadora que dependen de técnicas de aprendizaje profundo. En este estudio, nuestro objetivo fue proporcionar un método de diseño cuantitativo para el diseño de espacios urbanos que pudiera tener en cuenta las preferencias de diferentes poblaciones. A través de la investigación empírica, recopilamos datos reales de espacios urbanos y poblaciones, que luego cuantificamos utilizando herramientas avanzadas de reconocimiento inteligente basadas en técnicas de aprendizaje profundo. Nuestro análisis subsiguiente iluminó la compleja interacción entre los elementos constitutivos de los espacios urbanos y los cambios estructurales y emocionales de los residentes. Al tener en cuenta las relaciones específicas entre cada elemento y los residentes, propusimos una nueva metodología de evaluación para construir un modelo de evaluación de diseño inteligente para espacios urbanos. Este modelo de evaluación de diseño inteligente se utilizó posteriormente para evaluar el espacio urbano tanto antes como después del diseño. La desviación estándar de los resultados de diferencia demostró que la opción de diseño (valor SD = 0.103) y la opción deseada para el Espacio 1 eran inferiores a la opción actual (valor SD = 0.129) y al esquema esperado. Nuestros hallazgos proporcionan estrategias de configuración cuantitativa y evaluación de programas para el diseño de espacios urbanos, ayudando así a los diseñadores a crear espacios urbanos que sean más populares entre los residentes.