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1.
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2017年8月8日四川省阿坝州九寨沟县发生7.0级地震,震源深度20 km,造成大量房屋不同程度的破坏,引发地质灾害。针对Ⅷ、Ⅸ区的337栋不同结构类型的房屋进行了震害特征分析,给出震害矩阵,揭示各类结构房屋的破坏机理。经过统计,所调查的房屋中3.3%的建筑保持完好,19.9%的建筑发生轻微破坏,51.3%的建筑发生中等破坏,21.1%的建筑发生严重破坏,4.5%的建筑发生毁坏。经过调查,钢筋混凝土框架结构、大跨度空间结构、钢框架结构以及采用木板作为填充墙的穿斗式木构架房屋在本次地震中表现良好。分析表明,经过合理的抗震设计,基本达到了中震可修的抗震设防目标,极大程度地保护了人们的生命及财产安全。 相似文献
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近年来,房屋住宅区建设日益增多,国内大多数房管部门都建立了二维房屋管理平台,但随着房管部门信息化程度越来越高,房屋管理不断向立体化和规模化发展,如何将城市三维数据应用于房屋住宅管理,已成为热点应用之一.依托倾斜摄影技术构建城市三维实景模型,并建立房屋住宅应用模块,实现房屋住宅管理由二维向三维的转变,提高了房屋住宅管理水平.详细阐述三维房屋住宅管理平台的设计思路、平台架构、三维模型构建以及关键技术等,并介绍平台的应用情况. 相似文献
8.
针对现有方法利用无人机影像对房屋目标进行检测的过程中存在错检、漏检率高等问题,构建了单阶段卷积神经网络来实施无人机影像房屋检测,并在德国宇航中心开源数据集(Deutsches Zentrum für Luft-und Raum fahrt,DLR)3KVehicle的基础上,采用多种数字图像增强手段对原始图像进行数据增强处理,提高训练后模型的泛化能力.在测试数据集上对训练后的网络进行测试,采用精度均值(Average Precision,AP)和每秒传输帧数(Frames Per Second,FPS)指标进行评价.并将检测结果与经典的目标检测模型单激发多盒探测器(Single Shot Multi-Box Detector,SSD)以及YOLOv3的检测结果进行对比.结果表明,所构建的卷积神经网络对于无人机影像中的房屋目标尤其是小目标有着较高的检测精度,检测精度可以达到91.3%AP,相比SSD和YOLOv3在精度方面提高了11.5%和8.3%.同时网络的检测速度可以达到每秒传输帧数21m·s-1,能够快速精确地检测出无人机影像中的房屋目标. 相似文献
9.
一直以来,宁波市房屋拆迁存在着集体与国有两套政策体系,其两套政策的差异性主要在补偿安置的标准上,考虑到补偿安置标准问题对拆迁当事人利益影响最大,为更好地平衡集体与国有土地拆迁补偿安置政策,以市三区为例,就宁波市集体与国有土地房屋拆迁补偿安置政策差异性问题作一探讨。 相似文献
10.
案例
张某系豫北某市人,1996年取得了一宗宅基地的国有土地使用权并办理了《国有土地使用证》,1997年盖了两层楼并办理了《房屋所有权证书》。2003年张某急需资金,与李某(在南方打工)签订了《房地产转让合同》,以15万元的价格将其房屋及宅基地转让给李某,李某也全额支付了费用。就在李某准备去办理变更登记时,因单位有事,李某暂时没有办理变更登记,也没有与张某约定何时办理变更登记。 相似文献