Die Bedeutung der städtischen Wahrnehmungsberechnung nimmt im Bereich des maschinellen Lernens, insbesondere in verwandten Gebieten wie Stadtplanung und Stadtcomputing, kontinuierlich zu. Dieser Forschungsbereich befasst sich mit der Entwicklung von Systemen zur Analyse und Kartierung diskriminierender Merkmale, die unmittelbar die Wahrnehmung einer Stadt beeinflussen können. Mit anderen Worten geht es darum, diskriminierende Komponenten zu identifizieren und zu extrahieren, um das Verhalten der städtischen Wahrnehmung zu definieren. In dieser Arbeit wird eine straßenniveaubasierte Analyse durchgeführt, um die Sicherheitswahrnehmung anhand von „visuellen Komponenten“ zu verstehen. Als Ergebnis präsentieren wir eine experimentelle Bewertung der Einflussnahme und Wirkung dieser visuellen Komponenten auf die Sicherheitskriterien und diskutieren zudem, wie geeignete Vertrauenswerte für sichere oder unsichere Maßnahmen im Kontext der wahrnehmungsbezogenen Bewertung auf der Ebene städtischer Straßen korrekt gewählt werden können.