我国的城镇化已经从高速增长转向中高速增长,进入规模扩张与质量提升并重发展的新阶段。过去几十年间,城市道路建设虽然取得了巨大的成就,但同时也给城市街区活力、历史人文传承、城市安全出行带来了压力和挑战。城市道路主要关注系统性的交通功能,对以服务街区为主的慢行交通以及沿街功能和活动关注不足。由城市道路、附属设施和沿线建筑等诸多元素共同构成的街道空间作为城市空间重要组成部分,亟需满足更多“人性化”需求。因此,必须对既有的建设管理模式进行转型与创新,实现从道路向街道进行“人性化”的转变。街道空间的设计和管理不仅是城市管控的重要内容,更是当前加强城市管控工作的主要切入点。在新形势下,加强街道建设,是满足人民群众对公共产品和公共服务需求的重要途径,可以进一步改进城市服务供给,激发城市活力,提升城市文化内涵和塑造城市精神。在我国城市规划逐渐由过去二三十年的“大拆大建”向精细化规划编制与管理转型的背景下,定量城市研究得到了越来越多的关注。近年来信息通信技术的进步与普及为定量城市研究提供了大量新的数据。在新型城镇化时期,新数据环境所蕴含的关于社会空间和人群行为活动的丰富信息,被认为是促进城市规划科学化与城镇治理高效化的有力工具,为相应的学术研究、规划实践带来了新的发展契机。面向存量的街道空间规划,建立健全存量空间资源利用的政策法规和规划理论体系、转变存量规划思维方式、完善存量空间资源利用的规划编制方法、创新存量空间的规划技术是当前亟需解决的问题。本研究基于人本主义规划思想视角,以街道空间为研究对象,构建以街景影像为主要数据的街道空间数据库,利用深度学习、GIS和图像处理技术和文献研究、对比分析、实践调研及城市空间量化分析等方法,构建了基于街景影像的人本尺度街道空间规划理论,提出了街道空间规划的研究框架和流程体系,并以北京为例进行了街道空间实证优化研究,对城市街道空间规划具有较为重要的理论和实践意义。具体而言,本文的主要工作及贡献归纳如下:(1)在梳理既有人本主义的街道空间规划理论、空间尺度相关理论及街景影像在街道空间中的应用的基础上,对基于街景影像的人本尺度街道空间规划的含义、理论与方法等基本问题进行探讨,以满足街道空间不同使用功能及心理需求为导向,重点强调街景影像对人本尺度街道空间规划的支撑作用,明确基于街景影像的人本尺度街道空间规划的目标、原则及关键点,并构建优化街道空间的研究框架和流程体系。(2)提出基于街景影像的人本尺度街道空间规划方法中的关键技术及难点的解决方案。街景影像处理关键技术主要包括利用深度学习技术提取街道特征及街景影像的投影处理。在爬取街景影像的基础上,基于研究框架及街道空间规划需求,利用深度学习中的物体检测识别和语义分割技术提取街景影像中相关要素,并利用图像处理技术将图像投影为鱼眼镜头或普通镜头,以进行相关指标计算分析。此外,还需要对街道空间数据库中的其他数据进行量化及分类处理,主要包括对道路矢量数据进行拓扑简化处理、POI数据的分类及道路类型判断等。(3)基于本研究提出的理论和方法对北京中心城区进行了实证研究。针对北京街道空间存在的“多”、“少”、“乱”问题,分别对应选取交通护栏、街道绿化空间和街道空间品质进行研究对象进行实证研究。通过分析相关评价指标的空间分布,了解城市街道空间整体现状,归纳总结街道空间的总体特征,结合城市发展特点及相关政策解读,探究影响街道空间现状的机制原因,进而提出规划治理街道空间策略,促进街道空间规划科学化和治理高效化。