导语：随着城市汽车保有量的迅速增加，配建车位不足的问题日益凸显，“停车难”问题已成为大中型城市的一个普遍现象，给城市管理提出了更高的要求。
“城市停车专项规划”是城市为解决停车问题的重要技术和管理手段，然而，当前的城市停车专项规划面临停车基础信息收集环节的困境，传统手段主要依靠现场踏勘、现场访谈以及相关部门资料收集等来掌握现状停车位信息，存在收集途径窄、人力投入大、难以全覆盖、准确度低、无法掌握动态数据信息等问题，由此产生的基础信息不全面、不准确，直接影响着城市停车专项规划的科学性和实效性，这也是停车专项规划的主要难点所在。
研讨中，徐丰提出了通过构建分析模型，运用AI识别城市停车信息的技术手段为城市数据助力。首先，可以利用语义分割技术对遥感光学影像中的特定类别进行分割，将停车位以及建筑、道路、林木、河道等分门别类的分割出来。
然后，基于自主研发的图像智能解译平台，前端通过API接口的方式调用后台python服务中的算法，实现图像解译和训练。通过模型训练、图像解译、纠错再训练等处理流程，最终可实现城市停车位的高精度检测与识别。
此外，通过网络模型优化、迁移学习、融合先验信息、扩充数据等后续工作，可以进一步提高分析精度和效率，并可拓展到更多的细分领域，甚至可以实现城市的全空间要素分析。
基于上海空间规划设计研究院这一产学研平台，双方将发挥各自优势，近期先从城市停车专项规划领域开展合作，未来将进一步探讨该项新技术的不同应用场景，在城市建设的各个相关领域中开展深入合作。
/专家介绍/
徐丰，复旦大学信息科学与工程学院副院长、教授，复旦大学空间规划研究中心副主任，电磁波信息科学教育部重点实验室主任，电磁大数据与遥感智能研究所常务副所长。曾任美国大气海洋局（NOAA）卫星应用研究中心博士后、美国宇航局（NASA）戈达德太空飞行中心/智能自动化公司研究科学家等，入选国家级高层次人才计划，曾获国家自然科学基金委优青资助。
徐丰是IEEE高级会员，兼任IEEE地球科学与遥感学会上海分会主席、中国电子学会青年科学家俱乐部/青年工作委员会、电磁环境效应专家委员会等委员，以及《IEEE地球科学与遥感快报》、《中国科学》、《电子与信息学报》、《科技纵览》、《雷达学报》等多个期刊的编委。曾主持研究多项由美国国防部、国土安全部、中国国家自然科学基金委、科技部重点研发计划等资助项目。已发表专著3部，SCI论文70余篇，ESI高被引4篇，曾获国家自然科学二等奖、教育部自然科学一等奖、IEEE地球科学与遥感学会青年成就奖、国际无线电联盟青年科学家奖、美国SUMMA基金研究生奖学金等。