1研究设计
1.1研究对象选取
本研究选取较受体验者欢迎的北京老城地区传统商业街区作为数据收集对象，以求充分获取体验者感受。所选对象应具备历史风貌保护较好、传统建筑群数量丰富、商业参与度较高三大特征。对北京现存传统商业街区进行筛选后，笔者选取7个典型街区作为研究对象，即城北地区的南锣鼓巷、烟袋斜街、五道营胡同（简称五道营），城南地区的大栅栏历史文化街区（简称大栅栏）、鲜鱼口、琉璃厂、杨梅竹斜街（图2）。
这7个街区不仅能够代表北京老城的传统商业街区更新的不同类型，包括重建（琉璃厂、鲜鱼口）、改建（南锣鼓巷、五道营）、原址保护并发展（大栅栏、杨梅竹斜街、烟袋斜街），还能够体现老城中不同规模的传统商业街区，如较大规模（南锣鼓巷、大栅栏、琉璃厂）、中等规模（杨梅竹斜街、鲜鱼口、五道营、烟袋斜街）；同时以上7处传统商业街区的发展并未受到城市建设冲击而大规模消失，更新过程基本延续了原有空间与形态，因此能够较为全面、真实地反映北京老城地区的传统商业街区发展情况。
这7个街区不仅能够代表北京老城的传统商业街区更新的不同类型，包括重建（琉璃厂、鲜鱼口）、改建（南锣鼓巷、五道营）、原址保护并发展（大栅栏、杨梅竹斜街、烟袋斜街），还能够体现老城中不同规模的传统商业街区，如较大规模（南锣鼓巷、大栅栏、琉璃厂）、中等规模（杨梅竹斜街、鲜鱼口、五道营、烟袋斜街）；同时以上7处传统商业街区的发展并未受到城市建设冲击而大规模消失，更新过程基本延续了原有空间与形态，因此能够较为全面、真实地反映北京老城地区的传统商业街区发展情况。
1.2感知要素设置
不同学者对城市空间图像识别的分类进行了探索研究，例如有学者根据城市历史景观（historicurbanlandscape）概念将运河遗产的图像内容划分为有形与无形属性，其中包含水文自然、建筑桥梁、细部、历史习俗等9项要素[18]；有学者根据西方城市研究中的建成环境审计清单（checklist）制定出建筑、沿街商业、环境绿化、道路、基础设施等5类19项要素，用于分析空间失序问题[19]；还有学者依据物质遗产与非物质遗产进行遗产图像内容划分与要素分类。以上分类方式都有其特定背景与理论依据，但并不完全适用于传统商业街区的识别内容分类。许多国际文化遗产保护文件都提出了相关概念并进行延伸论述。
首先，依据《关于历史地区的保护和当代作用的建议》（RecommendationConcerningheSafeguardingandContemporaryRoleofHistoricAreas）中提到的“活态”与“静态”的地区与环境概念[20]，以及《佛罗伦萨宪章》（TheFlorenceCharter）中的“活态古迹”（livingmonument）[21]的概念延伸，可知传统商业街区属于“活态遗产”（livingheritage）范畴，不同于部分运河以及街道已经改变了其原有的功能并且出现新的功能，传统商业街区长期延续了商业交易功能并仍将持续发挥商业作用，其存续发展的核心是以人的动态商业活动为根本，所以在分析商业街区更新的过程中，应依据商业过程将图像识别要素划分为“静态”本体空间与“活态”衍生内容2种属性。
其次，由于北京老城地区的传统商业街区中较少涉及水文、植被、桥梁、花园等要素，且此类要素对于商业过程影响极低，所以应该着重考虑商业过程涉及的交易、运输、制作空间以及当代人群在消费过程中所重视的商品、活动、商业标识等因素。最后，考虑大量数据识别的有效性与图像数据的代表性，需要对数据内容进行筛选以便找出影响传统商业街区发展状态的主要因素，从而真实地分析出识别内容对街区发展模式造成的影响。
首先，依据《关于历史地区的保护和当代作用的建议》（RecommendationConcerningheSafeguardingandContemporaryRoleofHistoricAreas）中提到的“活态”与“静态”的地区与环境概念[20]，以及《佛罗伦萨宪章》（TheFlorenceCharter）中的“活态古迹”（livingmonument）[21]的概念延伸，可知传统商业街区属于“活态遗产”（livingheritage）范畴，不同于部分运河以及街道已经改变了其原有的功能并且出现新的功能，传统商业街区长期延续了商业交易功能并仍将持续发挥商业作用，其存续发展的核心是以人的动态商业活动为根本，所以在分析商业街区更新的过程中，应依据商业过程将图像识别要素划分为“静态”本体空间与“活态”衍生内容2种属性。
其次，由于北京老城地区的传统商业街区中较少涉及水文、植被、桥梁、花园等要素，且此类要素对于商业过程影响极低，所以应该着重考虑商业过程涉及的交易、运输、制作空间以及当代人群在消费过程中所重视的商品、活动、商业标识等因素。最后，考虑大量数据识别的有效性与图像数据的代表性，需要对数据内容进行筛选以便找出影响传统商业街区发展状态的主要因素，从而真实地分析出识别内容对街区发展模式造成的影响。
基于此，笔者以街区名称为关键词进行图像数据收集，根据收集的图像内容开展筛选，发现建筑、街巷、美食消费、行为活动、招牌广告5项要素占比超过95%，表明这些要素是体验者关注的核心，因此作为本次研究的重点内容（水文、环境、植被、公共设施等数据总和占比小于5%，本次研究不做考虑）。通过进一步分析，笔者发现建筑与街巷是传统商业街区本体中最基本的更新对象，能够使体验者感受到街区内静态的历史信息与传统风貌；依托于建筑与街巷的物质空间衍生出的美食消费、行为活动、招牌广告也是商业街区利用的重点内容，是体验者感受“活态”的社会风俗和商业特色的主要渠道。同时，街区更新一般分为建设（建筑、街巷、基础设施）与商业经营（商业活动、招牌广告、特色活动）2个阶段，恰好契合“静态”空间与“活态”利用的两大重点内容。
因此，本研究将街区更新的“静态”空间和体验者关注的“活态”利用进行比照，依据“活态遗产”的延伸概念将所获取数据分为本体属性与衍生属性2类，其中本体属性选取街巷、建筑2个要素作为子类别，衍生属性选取美食消费、行为活动、招牌广告3个要素作为子类别（图3）。
1.3采集数据处理
为有效扩充数据范围，降低年龄、国籍、使用习惯等因素对于体验者偏好的影响，笔者在百度图片、微博、Fliker、Instagram4个互联网平台上采用关键词搜索，获取7个传统商业街区体验者所拍摄图片共计17528张，构建出一个涵盖街巷、建筑、美食消费、行为活动、招牌广告5个要素特征的初始数据集。随后，剔除与商业街区无关或重复的照片，通过人工筛选挑选出涵盖5个要素的13913张图片作为最终数据集，在每个要素数据集中按80%比例随机选取图片作为训练数据集，另外20%的图片作为待分类的测试数据集（图4）。
为提高CNN的识别效率，利用计算机技术在人工筛选时对数据进行批量图像处理操作，要求为：
1）保证图像背景的多样化，涵盖多种天气、底色、角度；
2）保证要素特征占比超过图片面积2/3，形态不突出或要素占比相近则剔除；
3）尽量使得不同特征要素图片数量均等；
4）按照模型要求裁剪图像、调整图像锐度等。
