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Three-Dimensional Space Interpolation of Grey / Depth Image Sequence-A New Technique of Computer Graphics Synthesis
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作者 Wang Xincheng, Zhu Weile, Zhu Xiaokun and Gu DerenChengdu University of Electronic Science and Technology, Chengdu 610054 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 1993年第3期70-77,共8页
This paper advances a three-dimensional space interpolation method of grey / depth image sequence, which breaks free from the limit of original practical photographing route. Pictures can cruise at will in space. By u... This paper advances a three-dimensional space interpolation method of grey / depth image sequence, which breaks free from the limit of original practical photographing route. Pictures can cruise at will in space. By using space sparse sampling, great memorial capacity can be saved and reproduced scenes can be controlled. To solve time consuming and complex computations in three-dimensional interpolation algorithm, we have studied a fast and practical algorithm of scattered space lattice and that of 'Warp' algorithm with proper depth. By several simple aspects of three dimensional space interpolation, we succeed in developing some simple and practical algorithms. Some results of simulated experiments with computers have shown that the new method is absolutely feasible. 展开更多
关键词 Grey / depth image Three-dimensional space interpolation Computer graphics synthesis Algorithms.
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DepthMamba:多尺度VisionMamba架构的单目深度估计
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作者 徐志斌 张孙杰 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第3期944-948,共5页
在单目深度估计领域,虽然基于CNN和Transformer的模型已经得到了广泛的研究,但是CNN全局特征提取不足,Transformer则具有二次计算复杂性。为了克服这些限制,提出了一种用于单目深度估计的端到端模型,命名为DepthMamba。该模型能够高效... 在单目深度估计领域,虽然基于CNN和Transformer的模型已经得到了广泛的研究,但是CNN全局特征提取不足,Transformer则具有二次计算复杂性。为了克服这些限制,提出了一种用于单目深度估计的端到端模型,命名为DepthMamba。该模型能够高效地捕捉全局信息并减少计算负担。具体地,该方法引入了视觉状态空间(VSS)模块构建编码器-解码器架构,以提高模型提取多尺度信息和全局信息的能力。此外,还设计了MLPBins深度预测模块,旨在优化深度图的平滑性和整洁性。最后在室内场景NYU_Depth V2数据集和室外场景KITTI数据集上进行了综合实验,实验结果表明:与基于视觉Transformer架构的Depthformer相比,该方法网络参数量减少了27.75%,RMSE分别减少了6.09%和2.63%,验证了算法的高效性和优越性。 展开更多
关键词 单目深度估计 Vmamba Bins深度预测 状态空间模型
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浅海声源深度判决的正交子空间方法
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作者 王燕 朱文博 +2 位作者 王晋晋 邹男 梁国龙 《声学学报》 北大核心 2026年第1期110-118,共9页
针对浅水环境中的水面水下目标分辨问题,提出一种基于正交子空间的深度判决方法。通过凸优化方法对陷波子空间进行预处理,以去除干扰项提高子空间能量的估计精度。使用Schimidt正交构建正交的陷波分量和自由分量子空间,保留了完整的模... 针对浅水环境中的水面水下目标分辨问题,提出一种基于正交子空间的深度判决方法。通过凸优化方法对陷波子空间进行预处理,以去除干扰项提高子空间能量的估计精度。使用Schimidt正交构建正交的陷波分量和自由分量子空间,保留了完整的模态空间以增加参与判决的模态信息。通过仿真分析了信噪比和垂直孔径对各方法性能的影响,结果表明所提方法在阵列垂直孔径较小时的深度判决性能优于作为对比方法的匹配子空间判决器和基于正则最小二乘的模态滤波器。最后,利用浅海实验获得的数据对该方法进行了验证。数据结果表明,信噪比为7~16 dB时,在阵列孔径为0.16倍环境水深的情况下,所提方法仍可实现对水面和水下目标的分辨,正确分辨率高于对比方法。 展开更多
关键词 声源深度判决 正交子空间 Schimidt正交 模态空间
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AFL-YOLO:基于YOLOv8改进的小目标检测算法
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作者 陈鹏宇 王烈 +2 位作者 梁钰墁 何广斌 陈洪帅 《电讯技术》 北大核心 2026年第2期229-238,共10页
针对小目标检测任务中存在的精度低、漏检和误检等问题,提出了一种基于YOLOv8n的小目标检测算法AFL-YOLO。首先,引入Shape-IoU损失函数,其动态特征适应机制能够更好聚焦于边框的形状与尺度,实现更准确的边框回归。其次,在骨干网络中融... 针对小目标检测任务中存在的精度低、漏检和误检等问题,提出了一种基于YOLOv8n的小目标检测算法AFL-YOLO。首先,引入Shape-IoU损失函数,其动态特征适应机制能够更好聚焦于边框的形状与尺度,实现更准确的边框回归。其次,在骨干网络中融入空间深度转换卷积(Space-to-Depth Convolution,SPD-Conv),改善细粒度信息丢失的问题。然后,引入感受野注意力卷积(Receptive-Field Attention Convolution,RFAConv),构建C2F_RFAConv模块,增强模型对全局上下文信息特征的学习能力。最后,优化检测层,提高检测精度,降低模型参数量。实验表明,AFL-YOLO在VisDrone2019数据集上相比YOLOv8n,mAP@0.5、mAP@0.5:0.95、精度和召回率分别提升了5.3%、3.6%、4.4%、4%,同时参数量减少了20.5%。此外,还在TinyPerson数据集上进行了泛化对比实验,证明提出的AFL-YOLO算法在保证模型轻量化的同时,显著提高了对小目标物体的检测精度。 展开更多
关键词 小目标检测 YOLOv8 损失函数 空间深度转换卷积 感受野注意力卷积
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基于空间句法的我国近三十年住宅户型空间结构演变研究
5
作者 孙书宇 《城市建筑》 2026年第1期198-202,共5页
为解析我国近三十年住宅户型空间结构演变逻辑,本研究以1995—2025年为时间跨度,选取东、中、西部共55个典型户型为样本,采用空间句法聚焦公共空间整合度、功能分区连接值、私密空间深度值等指标,构建“时间—指标—特征—规律”分析链... 为解析我国近三十年住宅户型空间结构演变逻辑,本研究以1995—2025年为时间跨度,选取东、中、西部共55个典型户型为样本,采用空间句法聚焦公共空间整合度、功能分区连接值、私密空间深度值等指标,构建“时间—指标—特征—规律”分析链。结果显示:1995—2005年呈“单一核心+线性串联”(客厅整合度0.62,80%厨房连接值≤1);2006—2015年为“客餐厨复合核心+网络关联”(客餐厨整合度0.71,厨房连接值1.8);2016—2025年形成“LDK+弹性空间多核心”(弹性空间整合度0.65,30%实现双连接)。核心驱动为家庭小型化(相关系数0.72)、政策调控及装配式技术(弹性空间连接值提升0.45)。研究可为户型设计与存量改造提供量化依据。 展开更多
关键词 住宅户型 空间结构演变 空间句法 整合度 连接值 深度值
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Depth map软件在网师园空间分析中的应用 被引量:43
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作者 郭佳希 《中国园林》 北大核心 2014年第8期120-124,共5页
空间句法是一种通过对包括建筑、聚落、城市以及景观在内的人居空间结构的量化描述来研究空间组织的理论和方法。作为空间句法的专用分析软件,近年来Depth map在空间结构分析领域得到了越来越广泛的应用。以江南园林网师园为例,利用Dept... 空间句法是一种通过对包括建筑、聚落、城市以及景观在内的人居空间结构的量化描述来研究空间组织的理论和方法。作为空间句法的专用分析软件,近年来Depth map在空间结构分析领域得到了越来越广泛的应用。以江南园林网师园为例,利用Depth map软件建立模型,对其空间的可视和可行2个层面分别进行连接度、整合度和深度值的空间结构分析,并得出相应结论:Depth map在定量分析园林空间特性,确定园林空间不同层面之间的联系方面起着重要作用。 展开更多
关键词 风景园林 空间句法 depth MAP 网师园 连接度 整合度 深度值
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AOD Trends over Megacities Based on Space Monitoring Using MODIS and MISR 被引量:1
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作者 Pinhas Alpert Olga Shvainshtein Pavel Kishcha 《American Journal of Climate Change》 2012年第3期117-131,共15页
Space monitoring of aerosol optical depth (AOD) trends over megacities can serve as a potential space indicator of global anthropogenic air-pollution changes. Three space aerosol sensors, MODIS-Terra, MODIS-Aqua and M... Space monitoring of aerosol optical depth (AOD) trends over megacities can serve as a potential space indicator of global anthropogenic air-pollution changes. Three space aerosol sensors, MODIS-Terra, MODIS-Aqua and MISR, were used in order to study recent decadal trends of AOD over megacities around the world. Space monitoring of AOD trends has the advantage of global coverage and applies the same approach to detecting AOD trends over different sites. In spite of instrumental and time differences among the three sensors investigated, their global pictures of AOD trends over the 189 largest cities in the world are quite similar. The increasing AOD trends over the largest cities in the Indian subcontinent, the Middle East, and North China can be clearly seen. By contrast, megacities in Europe, the north-east of US, and South-East Asia show mainly declining AOD trends. In the cases where all three sensors show similar signs of AOD trends, the results can be considered as reliable. This is supported by the observed trends in surface solar radiation, obtained by using network pyranometer measurements in North and South China, India, and Europe. In the cases where the three sensors show differing signs of AOD trends (e.g. South America), additional research is required in order to verify the obtained AOD trends. 展开更多
关键词 MEGACITIES AEROSOLS Aerosol Optical depth space MONITORING
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Numerical Analysis of Space Charge Characteristics in Low-density Polyethylene Nanocomposite Under External DC Electric Field 被引量:6
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作者 ZHOU Yuanxiang ZHANG Ling +1 位作者 SHA Yanchao TIAN Jihuan 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第8期1813-1820,共8页
The dynamic characteristics of space charge in nanocomposite of low-density polyethylene (LDPE) mixed with inorganic nano- fillers. Different from previous qualitatively theoretical works, we investigated the influenc... The dynamic characteristics of space charge in nanocomposite of low-density polyethylene (LDPE) mixed with inorganic nano- fillers. Different from previous qualitatively theoretical works, we investigated the influence of trap depth, trap volume charge density and injection barrier height on the space charge and the electric field distribution in the nanocomposite under a DC external electric field (100 MV/m) systematically and quantificationally, through numerical simulations based on a bipolar charge transport model. The simulation re- sults showed that, the increase of trap depth would severely distort the balanced electric field distribution with the highest and the lowest electric field of 119 MV/m and 47 MV/m, respectively. It is concluded that the introduction of nanofillers creates more deep traps, which would block space charges by capturing most of them in the vicinity of electrode and hence reduce the local electric field largely. Further theoretical analysis of the simulation indicates that both the high permittivity and the low local electric field of the nanocomposite contri- buted to the increase of injection barrier height, and almost no charge could overcome an injection barrier higher than 1.25 eV. At last, a mechanism of space charge suppression in the LDPE nanocomposite was presented. 展开更多
关键词 纳米复合材料 低密度聚乙烯 直流电场 空间电荷 电荷特性 数值分析 无机纳米填料 陷阱深度
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基于改进YOLOv5的小目标交通标志检测算法 被引量:1
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作者 李牧 陶启婷 柯熙政 《计算机应用》 北大核心 2025年第S1期239-244,共6页
交通标志检测是自动驾驶系统、辅助驾驶系统(DAS)的重要组成部分,对行车安全具有重要意义。针对小目标交通标志检测时受光照、恶劣天气等因素影响而导致的检测精度低、漏检率高等问题,提出一种基于改进YOLOv5的小目标交通标志检测算法... 交通标志检测是自动驾驶系统、辅助驾驶系统(DAS)的重要组成部分,对行车安全具有重要意义。针对小目标交通标志检测时受光照、恶劣天气等因素影响而导致的检测精度低、漏检率高等问题,提出一种基于改进YOLOv5的小目标交通标志检测算法。首先,引入空间到深度卷积(SPD-Conv)对特征图进行下采样,有效避免小目标信息丢失,提高小目标敏感度。其次,基于加权双向特征金字塔网络(BiFPN)改进颈部网络,添加跨层连接以融合多尺度特征。之后,增加小目标检测层,增强小目标检测能力。最后,采用SIoU(Shape-aware Intersection over Union)损失函数,关注真实框与预测框的角度信息。实验结果表明,改进后的算法在中国交通标志检测数据集(CCTSDB2021)上的平均精度均值(mAP)达到83.5%,相较于原YOLOv5提升了7.2个百分点,检测速度满足实时性要求。 展开更多
关键词 小目标检测 YOLOv5 交通标志检测 SPD-Conv BiFPN
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面向煤矿井下场景的安全帽佩戴检测算法 被引量:2
10
作者 苗作华 李苗苗 +3 位作者 徐厚友 王梦婷 严蔚涵 陈勇 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第5期1743-1751,共9页
煤矿井下弥漫着粉尘和雾气且多数区域为狭长巷道,仅依赖矿灯照明会导致视频监控图像出现细节模糊、局部过曝及目标尺寸多变等问题。这些因素增加了井下安全帽目标检测的难度,现有目标检测算法直接应用于煤矿井下场景时,通常面临精度不... 煤矿井下弥漫着粉尘和雾气且多数区域为狭长巷道,仅依赖矿灯照明会导致视频监控图像出现细节模糊、局部过曝及目标尺寸多变等问题。这些因素增加了井下安全帽目标检测的难度,现有目标检测算法直接应用于煤矿井下场景时,通常面临精度不足的挑战。针对这些问题,研究提出一种基于YOLOv8n(You Only Look Once version 8n)的煤矿井下安全帽检测算法。首先,采用空间到深度机制将YOLOv8n主干网络中的Conv模块重新构建为空间到深度卷积(Space-to-Depth Convolutional,SPDConv)模块,以便从特征图中充分提取浅层细节信息,提高模型对细节模糊图像中小目标安全帽的检测精度;其次,引入基于注意力机制的尺度内特征交互模块,减少局部过曝对安全帽特征提取的干扰,增强模型对目标区域的关注能力;最后,借鉴高层次筛选特征融合金字塔对YOLOv8n的颈部网络进行重设计,改善模型对不同尺寸安全帽的检测能力,进一步提升检测精度。试验结果显示,该算法在CUMT-Helme T数据集上的平均精度均值达91.7%,相较于YOLOv8n提升了3.2百分点,同时模型参数量减少了1.9×10^(5)。与单次多边框检测(Single Shot MultiBox Detector,SSD)、快速区域卷积神经网络(Region-based Convolutional Neural Networks,Faster RCNN)、YOLOv5s、YOLOv6n、YOLOv7及YOLOv7-tiny等当前主流目标检测算法相比,该算法的平均精度均值最高,且参数量和浮点运算量较低,在实现较高检测精度的同时还具备一定的轻量化特性。 展开更多
关键词 安全工程 煤矿井下 安全帽检测 YOLOv8n 空间到深度机制 尺度内特征交互 多尺度特征融合
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基于改进YOLOv8n的飞机铆钉及脱落异常检测算法 被引量:1
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作者 夏正洪 何琥 +2 位作者 杨磊 吴建军 刘璐 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第2期66-72,共7页
为解决飞机铆钉小目标检测时易出现漏检的问题,提出一种基于改进YOLOv8n的飞机铆钉及脱落异常检测算法。首先,通过添加小目标检测层,更好地融合骨干网络中的浅层细节信息,提高算法的特征融合能力以及对铆钉小目标的识别与定位性能;其次... 为解决飞机铆钉小目标检测时易出现漏检的问题,提出一种基于改进YOLOv8n的飞机铆钉及脱落异常检测算法。首先,通过添加小目标检测层,更好地融合骨干网络中的浅层细节信息,提高算法的特征融合能力以及对铆钉小目标的识别与定位性能;其次,将骨干网络中的前2次卷积替换为空间深度转换卷积(SPD-Conv),通过特征图的重组与非跨步卷积的组合,减少算法在下采样过程中的信息丢失;然后,将大型可分离核注意力(LSKA)融入快速空间金字塔池化(SPPF)模块中,通过计算每个特征图上的空间权重和通道权重,捕捉空间与通道之间的依赖关系,并调整特征图,增强算法对铆钉特征信息的提取和识别能力;最后,基于自建的飞机铆钉数据集进行消融试验和对比试验。结果表明:所提算法能实时检测飞机铆钉及脱落异常,较YOLOv8n算法检测结果在精确率、召回率、平均精度均值(mAP)分别提升6.5%、16%、15%,较其他主流算法的检测性能均有较大提升。 展开更多
关键词 改进YOLOv8n 飞机铆钉 脱落 异常检测 空间深度转换卷积(SPD-Conv) 消融试验
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Crack elongation and its width of large depth reinforced concrete beams 被引量:2
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作者 管俊峰 赵顺波 黄承逵 《Journal of Harbin Institute of Technology(New Series)》 EI CAS 2010年第5期631-635,共5页
In order to meet the requirement of structural inspection,the crack spacing and crack width at various heights in the tensile zone of six large depth reinforced concrete beams were measured under several loading level... In order to meet the requirement of structural inspection,the crack spacing and crack width at various heights in the tensile zone of six large depth reinforced concrete beams were measured under several loading levels of serviceability state.The effects of the depth of normal section beams on the crack spacing and crack width were analyzed,and the modified model is proposed for calculating the average crack spacing by thinking about the depth of normal section,the reinforcement arrangement and the effective reinforcement ratio.The relationships of crack widths at any position in the tensile zone and at the reinforcement level on the side surface of beam were studied.By theoretical and statistical analysis,a method is proposed to calculate the ratios of crack widths between any position and the reinforcement level on the side surface of large depth reinforced concrete beams. 展开更多
关键词 reinforced concrete beam large depth of normal section crack elongation average crack spacing ratio of crack width
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基于变化尺度的深度感知优化方法
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作者 刘喜作 王振江 汪浩 《舰船电子工程》 2025年第11期133-138,共6页
同真实世界相比,用户观察虚拟环境的景物会产生深度感知不一致的现象,影响了虚拟仿真系统在模拟训练方面的应用。为了减小或消除这些偏差,论文提出了基于变化尺度的深度感知优化方法,通过虚拟场景视场角缩放引起的尺度变化确立真实观察... 同真实世界相比,用户观察虚拟环境的景物会产生深度感知不一致的现象,影响了虚拟仿真系统在模拟训练方面的应用。为了减小或消除这些偏差,论文提出了基于变化尺度的深度感知优化方法,通过虚拟场景视场角缩放引起的尺度变化确立真实观察空间与虚拟观察空间的深度感知映射模型,然后通过该模型把相应的深度感知关系映射到对应的大型虚拟景物尺寸缩放变化中,使其增加训练人员深度感知效果。同时,针对显示系统分辨率有限而导致虚拟场景中小型物体可见范围小的问题,通过适当增加其物理尺寸,保证不显著影响估计深度同时,扩大其可见范围,增强与现实场景一致的可见距离。在航海模拟器中进行测试,实验结果表明,提出的方法有助于提高用户的深度感知体验。 展开更多
关键词 虚拟环境 观察空间 深度感知 模拟训练 尺度映射模型
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黏土中组合式螺旋锚地基的水平承载性能与破坏形式分析
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作者 阎石 韩炎飞 +1 位作者 高明德 刘明伟 《沈阳建筑大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期586-596,共11页
为了增强螺旋锚地基的水平承载力和刚度,笔者提出了一种新型组合式螺旋锚地基,研究其水平承载性能、破坏形式及主要影响参数。采用ABAQUS有限元分析软件建立了组合式螺旋锚的耦合Euler-Lagrange(CEL)模型,经试验验证后,利用该模型分析... 为了增强螺旋锚地基的水平承载力和刚度,笔者提出了一种新型组合式螺旋锚地基,研究其水平承载性能、破坏形式及主要影响参数。采用ABAQUS有限元分析软件建立了组合式螺旋锚的耦合Euler-Lagrange(CEL)模型,经试验验证后,利用该模型分析土体性质、锚盘间距、螺旋锚埋深对地基水平承载性能和破坏形式的影响。研究结果表明:土体剪胀角的影响效果最为显著,且随剪胀角增大越来越明显;锚盘间距对地基水平承载能力影响不显著,但破坏模式会随着间距的改变而发生变化;随着埋深的增加,组合式螺旋锚的水平承载能力提高,当埋深H=20 D时,水平承载力趋于稳定;初始水平刚度较普通螺旋锚提高约1.33倍;破坏模式也由全局破坏逐渐变化为局部破坏。利用组合式螺旋锚地基是提高其承载能力和水平刚度的一种有效方法。 展开更多
关键词 组合式螺旋锚地基 水平承载性能 耦合欧拉-拉格朗日(CEL)法 土体性质 锚盘间距 埋深
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基于改进YOLOv8s的遥感图像目标检测 被引量:1
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作者 刘雅 张智 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第5期1459-1466,共8页
针对遥感图像存在的小目标密集、目标遮挡、背景复杂等问题,提出一种改进YOLOv8s的遥感图像目标检测网络模型。采用空间到深度卷积中的SPD模块,在特征提取时保留更多信息;基于Bottleneck Transformer设计BOT模块,在保持全局上下文建模... 针对遥感图像存在的小目标密集、目标遮挡、背景复杂等问题,提出一种改进YOLOv8s的遥感图像目标检测网络模型。采用空间到深度卷积中的SPD模块,在特征提取时保留更多信息;基于Bottleneck Transformer设计BOT模块,在保持全局上下文建模的同时,更好地捕捉图像中的局部特征;引入注意力机制设计C2fGAM模块,聚焦有效信息,抑制无效背景信息;将上采样模块替换为CARAFE上采样,提高特征重建质量。实验结果表明,该模型相较其它算法具有更好的检测效果和较强的通用性。 展开更多
关键词 YOLOv8s 目标检测 深度学习 遥感图像 空间到深度卷积 TRANSFORMER 注意力机制
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基于解空间树的嵌入式软件测试数据生成方法
16
作者 李萍 杨丹 《邵阳学院学报(自然科学版)》 2025年第1期49-59,共11页
嵌入式软件中存在一些关键功能区域或者容易出现故障的区域。传统的测试数据生成方法可能是均匀地生成测试数据,而没有重点关注这些关键区域,导致存在大量冗余数据,降低了数据生成效果。对此,提出一种基于解空间树的嵌入式软件测试数据... 嵌入式软件中存在一些关键功能区域或者容易出现故障的区域。传统的测试数据生成方法可能是均匀地生成测试数据,而没有重点关注这些关键区域,导致存在大量冗余数据,降低了数据生成效果。对此,提出一种基于解空间树的嵌入式软件测试数据生成方法。首先针对原始源数据集进行数据预处理,然后基于处理后的数据,将原始源数据集的解空间表示为树状结构,满足覆盖标准,并有效减少冗余测试数据,提高测试效率。最后采用深度优先搜索与遗传算法相结合的方法对解空间树进行搜索,以生成嵌入式软件测试数据。结果表明,经过多个方面的评估,所研究方法的测试数据覆盖率在0.90~1.00之间,数据平衡指数始终高于0.97,且测试数据生成时间较短,说明该方法的数据生成效果较好,具有实用性。 展开更多
关键词 解空间树 嵌入式软件 测试数据 深度优先搜索 遗传算法 生成方法
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寒旱区河谷型城市地下空间利用的生态地质安全风险评价—以青海海东乐都区为例 被引量:1
17
作者 袁有靖 刘长礼 +5 位作者 彭红明 王秀艳 孙伟超 阿慧娟 李楠 徐得臻 《中国地质》 北大核心 2025年第3期1116-1127,共12页
【研究目的】针对寒旱区河谷型城市因地下空间利用引发的地下水位上升造成的农田生态区土地盐碱化、城镇生态区建筑破坏等生态地质安全问题,为解决此类问题探索生态地质安全风险评价理论方法。【研究方法】在收集已有相关资料基础上,开... 【研究目的】针对寒旱区河谷型城市因地下空间利用引发的地下水位上升造成的农田生态区土地盐碱化、城镇生态区建筑破坏等生态地质安全问题,为解决此类问题探索生态地质安全风险评价理论方法。【研究方法】在收集已有相关资料基础上,开展了研究区地质钻探、岩土工程测试、抽水试验、生态地质观测等研究。运用水文地质等理论方法,分析了生态地质安全风险的成因机理。【研究结果】提出了人居、农田和林草等3类生态系统地质安全风险评价方法,建立了评价指标体系和标准,评价了海东乐都区生态系统地质安全风险。地下空间利用现状情景下,高风险区主要分布于引胜沟口、岗子沟口、峰堆沟口及其地下水影响范围内的高层建筑城镇区,中风险区主要分布于Ⅰ、Ⅱ级阶地低洼地带;如再沿湟水河岸建地下铁路情景下,高风险、中风险区比地下空间现状情景下有所扩大。【结论】此3类生态地质安全风险评价方法很有效。两种情景下都会诱发3类生态系统的地质安全风险,后一情景下造成的风险更高,影响的范围更大。需对重点地带适时监测,并运用地下水疏排技术等措施防范风险。 展开更多
关键词 河谷型城市 地下空间利用 地下水位埋深 生态系统功能 生态地质安全风险评价 城市地质调查工程
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基于建筑高度和地层厚度的城市地下空间占用深度快速评估方法——以杭州市为例
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作者 杨洋 苏晶文 +6 位作者 郑红军 蔡磊 蔡小虎 王睿 邢怀学 李云峰 程光华 《地质论评》 北大核心 2025年第1期257-264,共8页
城市高密度的建筑物事实上占据了位于其下部一定深度的地下空间资源,其占用深度对城市地下空间(UUS)网络化开发具有重要影响,因此,在UUS规划前,需要掌握规划范围内地下空间占用深度和空间分布格局。UUS占用深度除地下建筑物深度外还包... 城市高密度的建筑物事实上占据了位于其下部一定深度的地下空间资源,其占用深度对城市地下空间(UUS)网络化开发具有重要影响,因此,在UUS规划前,需要掌握规划范围内地下空间占用深度和空间分布格局。UUS占用深度除地下建筑物深度外还包括下部地基持力层深度,其与建筑高度和场地地质条件相关。笔者等提出基于建筑高度和地层厚度的UUS占用深度快速评估方法,以杭州主城区为研究对象,通过实测建筑高度数据和收集建筑基础数据建立评估数学模型,利用百度建筑数据和杭州三维地质模型生成的地层厚度数据,并基于GIS平台的空间分析,实现了对杭州市主城区建筑地下空间占用深度的快速评估。研究成果为城市地下空间规划所需的大范围地下空间占用情况提供了高效的评估手段。 展开更多
关键词 建筑高度 地层厚度 地下空间 占用深度 快速评估模型
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基于多源遥感影像的海河流域东淀蓄滞洪区运用过程研究
19
作者 唐玉洁 张艳军 +4 位作者 张过 李珊琦 顾文权 欧梦丽 郑宇 《武汉大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第5期782-791,829,共11页
蓄滞洪区是保障重点防洪区安全、减轻灾害的有效措施,通常在应急条件下启用,其洪水淹没过程与蓄洪量等关键数据难以通过地面监测获取。在海河“23·7”流域性特大洪水防御过程中,基于以珞珈二号01星SAR(synthetic aperture radar)... 蓄滞洪区是保障重点防洪区安全、减轻灾害的有效措施,通常在应急条件下启用,其洪水淹没过程与蓄洪量等关键数据难以通过地面监测获取。在海河“23·7”流域性特大洪水防御过程中,基于以珞珈二号01星SAR(synthetic aperture radar)影像为主的多源遥感数据,发展了基于遥感影像的水情信息快速反演方法,提取了东淀蓄滞洪区的时序洪水淹没面积、洪水水位、洪水水深及蓄水量,据此将蓄滞洪区的运用过程划分为4个阶段:涨水阶段、自排阶段、混排退水阶段、抽排阶段,并结合气象数据对比分析了退水过程中各阶段的主要排水途径。结果表明,卫星遥感手段可以实现应急情况下对空间水情信息的持续监测与快速反演,为蓄滞洪区防洪规划及管理提供科学参考,为构建太空水文站提供技术支撑。 展开更多
关键词 珞珈二号01星 蓄滞洪区 淹没水深 太空水文站
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基于改进YOLOv10的轻量化目标检测算法 被引量:2
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作者 刘印 龚长友 徐国栋 《自动化与信息工程》 2025年第1期29-35,共7页
针对目标检测算法部署在边缘设备的轻量化需求,提出一种基于改进YOLOv10的轻量化目标检测算法(CMD-YOLO算法)。该算法利用跨尺度特征融合模块对YOLOv10算法的网络结构进行改进,减少了算法模型的参数量与计算量;采用基于Mamba的线性注意... 针对目标检测算法部署在边缘设备的轻量化需求,提出一种基于改进YOLOv10的轻量化目标检测算法(CMD-YOLO算法)。该算法利用跨尺度特征融合模块对YOLOv10算法的网络结构进行改进,减少了算法模型的参数量与计算量;采用基于Mamba的线性注意力机制改进的部分自注意力模块替换传统的部分自注意力模块,进一步降低了算法模型的参数量;利用空间深度转换卷积模块替换部分传统卷积模块,增强了算法模型对下采样细节信息的提取能力;利用动态上采样器DySample替换传统的上采样模块,在保持上采样精度的同时,降低了算法模型的计算延迟。实验结果表明,CMD-YOLO算法与YOLOv10-n算法相比,在检测精度略微提升的同时,算法模型参数量降低了30.5%,计算量下降了19%,权重文件缩小了29.3%,计算延迟减少了8.8%,能够满足目标检测算法部署在边缘设备中的轻量化需求。 展开更多
关键词 目标检测算法 YOLOv10算法 跨尺度特征融合模块 Mamba线性注意力机制 空间深度转换卷积模块 动态上采样器
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