Predicción y Optimización de la Restauración en Espacios Peatonales del Campus Basada en la Visión Utilizando Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo
Autores: Huang, Kuntong; Wang, Taiyang; Li, Xueshun; Zhang, Ruinan; Dong, Yu
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Predicción y Optimización de la Restauración en Espacios Peatonales del Campus Basada en la Visión Utilizando Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo
Categoría
Ciencias Medioambientales
Subcategoría
Ciencias medioambientales generales
Palabras clave
Restauración
Espacios peatonales en el campus
Bienestar mental
Tecnología de seguimiento ocular
Factores ambientales
Realidad virtual
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
Restaurar los espacios peatonales del campus es vital para mejorar el bienestar mental de los estudiantes universitarios. Este estudio propuso de manera objetiva y exhaustiva una referencia para la optimización de los espacios peatonales restaurativos del campus que son propicios para la salud mental de los estudiantes. Se empleó tecnología de seguimiento ocular para examinar los comportamientos de la mirada en estos paisajes, mientras que un cuestionario de Diferencia Semántica identificó los factores ambientales clave que influyen en el estado restaurativo. Además, este estudio validó el uso de la tecnología de realidad virtual (VR) para este ámbito de investigación. La diferencia de altura de los edificios (HDB), la altura de los árboles (HT), el área de arbustos (AS), el tono del suelo (HG) y la textura del suelo (TG) se correlacionaron significativamente con el estado restaurativo (S). Se utilizaron simulaciones de VR con varios parámetros ambientales para esclarecer el impacto de estos cinco factores en S. Posteriormente, se desarrollaron y evaluaron modelos de aprendizaje automático utilizando un algoritmo genético para refinar el rango de diseño restaurativo óptimo de los espacios peatonales del campus. Los resultados de este estudio están destinados a ayudar a mejorar la recuperación atencional de los estudiantes y a proporcionar métodos y referencias para que los estudiantes creen entornos de campus más restaurativos diseñados para mejorar su salud mental y rendimiento académico.
Descripción
Restaurar los espacios peatonales del campus es vital para mejorar el bienestar mental de los estudiantes universitarios. Este estudio propuso de manera objetiva y exhaustiva una referencia para la optimización de los espacios peatonales restaurativos del campus que son propicios para la salud mental de los estudiantes. Se empleó tecnología de seguimiento ocular para examinar los comportamientos de la mirada en estos paisajes, mientras que un cuestionario de Diferencia Semántica identificó los factores ambientales clave que influyen en el estado restaurativo. Además, este estudio validó el uso de la tecnología de realidad virtual (VR) para este ámbito de investigación. La diferencia de altura de los edificios (HDB), la altura de los árboles (HT), el área de arbustos (AS), el tono del suelo (HG) y la textura del suelo (TG) se correlacionaron significativamente con el estado restaurativo (S). Se utilizaron simulaciones de VR con varios parámetros ambientales para esclarecer el impacto de estos cinco factores en S. Posteriormente, se desarrollaron y evaluaron modelos de aprendizaje automático utilizando un algoritmo genético para refinar el rango de diseño restaurativo óptimo de los espacios peatonales del campus. Los resultados de este estudio están destinados a ayudar a mejorar la recuperación atencional de los estudiantes y a proporcionar métodos y referencias para que los estudiantes creen entornos de campus más restaurativos diseñados para mejorar su salud mental y rendimiento académico.