街道步行空间对人民的生活质量至关重要,视觉舒适度是评估街道空间质量的重要指标之一。研究证明绿色植物对提升视觉舒适度有着正向作用,但国内现行的绿化指标体系停滞在二维层面。以生理视觉感受为评判标准的绿视率能够很好地量化空间中的绿量水平,将指标的关注层次提升到立体层面。本研究通过获取即时高清图像数据分析绿视率,改善了街景图片时效性差,分辨率低的缺陷,更适用于的小尺度街区更新研究。同时基于OpenCV与深度学习技术进行语义分割,借助网络AI平台识别植物数据,尝试将绿视率、植物数据等构建视觉舒适度评价体系,进行定性与定量结合的综合评估,识别影响街道步行空间视觉舒适度的问题,以期对街区尺度的更新修复工作与街道步行空间视觉舒适度提升提供补充依据和参考。