摘要：城市街道作为重要的公共空间,植物景观是其组成部分之一,除空间构成的作用外,还具有美化及生态作用,对人的身心健康产生影响.研究在健康疗愈导向下,基于愉悦度视角,以武汉市9个街道植物空间为样本,对其尺度特征(可步行宽度、高度、宽度、边长、面积、形状系数、植物边长占比)进行现场调研及数据采集,同时对空间中步行愉悦度进行评价,分析两者之间的关联性.结果表明,影响街道植物空间步行愉悦度的尺度特征指标有可步行宽度、高度、宽度、边长、面积,其中高度、宽度、边长、面积与愉悦度呈显著正相关.研究结果可为建设城市疗愈街道提供理论指导与参考,帮助提升城市街道的人性化程度.

摘要：针对高分对地观测系统使用过程中会受到不同活动项目的约束影响,出现系统成像、回传及活动完成率低的问题,导致观测效果不佳,为此提出了基于尺度特征卷积神经网络的高分对地观测系统设计;该系统通过管控中心服务器推送系统运行状态信息,实现三维显示任务的功能;利用CMOS图像传感器实现成像面对应点的传送和FPGA控制器控制其数据存储时间;采用BCM5464千兆交换机,实现数据高速传输;构建并训练尺度特征卷积神经网络,利用RPN网络识别目标区域特征,通过划分目标的前景和背景确定了该区域内的训练兴趣区域坐标,从而使RPN网络权值学习达到了预期目标,提升了目标检测识别的准确性,设计对地观测信息管理流程,完成系统设计;由实验结果可知,该系统最高成像、回传概率、活动完成率分别为83%、99.9%和100%,具有良好的观测效果。

摘要：目前轨道线路养护主要采用人工巡检方式,针对其存在的准确率不足、效率低下等问题,提出一种基于改进YOLO V3的轨道扣件缺陷检测方法。首先通过K-means算法对缺陷目标候选框的尺寸进行聚类分析;其次根据检测目标普遍较小的情况改进YOLO V3的层级结构,即选取两组尺度特征对扣件缺陷的位置和类别进行预测;最后将取自某地铁线路的轨道图像数据制作成轨道扣件缺陷数据集,用改进前后的YOLO V3网络模型进行对比实验。结果表明,改进后YOLO V3模型的平均准确率均值提高了20.64%,达到95.62%,检测速度提高了82.5%,达到58.4fps,能够准确且快速地识别出轨道扣件中的缺陷。

摘要：湖南省致力于打造“工业大省+湖湘文化+旅游大省”的一种工业旅游新业态,推动文旅融合常态化发展走在全国前列。根据湖南省“三高四新”发展工业旅游资源的战略背景,以湖南省10地市94家省级及以上工业旅游示范点作为研究对象,运用数据统计、实地访谈、归类对比等分析方法,揭示了湖南省工业旅游开放空间的分布和尺度现状特征,有利于湖南省及周边区域的工业旅游空间布局和尺度设计。

摘要：针对人脸表情识别,传统方法主要依赖人工提取特征的优劣,算法的鲁棒性较差,而传统卷积神经网络无法提取到更深层次的图像特征,因此该文将采用深度残差网络进行人脸表情识别。ResNet网络主要由残差模块组成,将残差模块的输出送入到全连接层进行特征的融合,最后由Softmax分类器进行分类。该文将输入残差模块之前的卷积层进行改进,使用并行的小卷积代替原来的卷积,使其可以提取到更深层次且不同尺度的图像特征以易于识别。在公用数据集CK+上进行多次实验,结果证明该方法具有较高的准确率。