改革开放四十年来,随着城镇化的快速发展,城市的面貌焕然一新,同样的基于这样一个大的时代背景,千城一面、城市特色湮灭等现象也成为了炙手可热的议题。然而对于千城一面这样的现象,多数研究皆为自上而下的定性研究,而“千城一面”这“一面”在城市之中的具体表现、城市之间如何相像这样一个问题一直是被人所忽视的,也是难以解决的。同样城市建设的目的是为人提供更好的生存环境,在对待千城一面现象时,应当从人本的视角与尺度出发来,考虑人在城市空间中的具体感知与体验以及对于城市的识别程度。因此本文利用街景,从人最常使用的公共空间——街道空间出发,通过街道的边界、节点、方向在街景中所呈现出的前景、中景、后景,将三景进行数字化,形成街道的数字画像来研究城市景观的独特性。同时意图以街道数字画像作为多城市之间对比研究的“度量衡”,从而研究城市之间的相似程度,定量解析“千城一面”中的这“一面”的具体表征在哪,然而由于疫情等原因,构建出了街道数字画像但是却无缘进行多城市的对比研究。随着人工智能、机器学习等技术的逐步完善,图像识别、图像分类、图像生成等新兴的技术方法为城市的研究提供了很好的支撑。在此背景下,本文通过整合机器学习技术,通过Res Net残差网络框架与Mobile Nets改良版网络,对于街景的前景、中景、后景、街道数字画像的类别以及路幅信息进行系统的识别与分类处理,在对数字属性与空间属性细致分析后解析出南京街道数字画像的特征。本篇文章的组织方式和文章结构如下,共有五个章节:第一章为绪论部分,梳理了文章的脉络与思路。具体为针对于本篇研究的理论背景、研究目的与意义进行阐述,同时对于研究内容与研究方法、研究框架的一个具体介绍。第二章为理论部分,从城市形象角度介绍了街道、人、城市三者之间的关系并总结了街道与数字画像两个基本概念,明确了本篇研究的边界;从街道发展的价值导向演变、学科背景演变、技术方法演变三个角度梳理前人的研究。在讨论了街道数字画像的可行性的基础上,构建了城市街道数字画像的理论,包括理论涉及的微观、城市两个尺度,前景、中景、后景的三景构成,以及构成标签、特征标签的标签体系,为后续的方法与实验提理论支撑与参数标准。第三章为方法数据部分,根据上述城市街道数字画像的理论,构建了完整的标签指标体系。通过指标体系中的特征标签以及人的活动类别的交互影响对街道数字画像类型进行了细分,形成街道数字画像分类体系。并对选取的研究对象、数据情况以及运用到的技术方法、实验流程进行介绍。第四章为分析结果部分,共分为两个大类四个部分的分析,分别为数据特征分析与空间特征分析。包括南京街道数字画像整体数据特征的分析与分类数据特征的分析,南京街道数字画像整体空间特征分析与分类空间特征分析。在此基础上结合结论提出相应的针对街道的特色化塑造建议。第五章为总结与展望部分,总结主要结论凝练观点,阐述本文的创新性和反思论文不足,为后续研究提供参考依据和研究方向。