本研究は、全周パノラマ画像と深層学習（AI）を組み合わせ、建築空間の視覚的特徴を客観的な数値データとして捉える新しい分析手法を提案する。具体的には、360度全天球画像を用いて、深層学習のセマンティックセグメンテーション（U-netモデル）により空間内の要素（床・壁・天井など）を自動的に分類・抽出し、それらの面積比を計算することで空間特徴を定量化した。
平面と空間のデザイン
本研究は、全周パノラマ画像と深層学習（AI）を組み合わせ、建築空間の視覚的特徴を客観的な数値データとして捉える新しい分析手法を提案する。具体的には、360度全天球画像を用いて、深層学習のセマンティックセグメンテーション（U-netモデル）により空間内の要素（床・壁・天井など）を自動的に分類・抽出し、それらの面積比を計算することで空間特徴を定量化した。