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为揭示树木的不同空间配植方案对行人呼吸高度气流的影响,本文将树木视为均匀多孔介质,通过附加源项法从空气动力学角度用CFD模拟了H/W=2的典型深街谷几何内4种树木配植情景,实验表明,不同空间配置下树木对街谷内行人呼吸高度处局地气流的影响强弱在空间分布模式上差异悬殊:① 均匀种植的树木对街谷内行人呼吸高度的气流起到阻碍作用,不均匀种植则有效提升街谷的整体流速。4种空间配植方案下树木对气流的影响程度不同,阻碍作用从大到小的顺序为均匀间距8 m(Spa8m)>均匀间距6 m(Spa6m)>均匀间距20 m(Spa20m)>不均匀配植(Non-uniform);对应的平均气流增强指标顺序为$\bar{D}_{spa8}$(-19.31%)<$\bar{D}_{spa6}$(-16.14%)<$\bar{D}_{spa20}$(-10.73%)<$\bar{D}_{non-uniform}$(1.25%)。② 对比不均匀和均匀的种植方案,不均匀植树的街谷内部行人呼吸高度的气流流速比其对照案例(均匀植树Spa8m方案)整体增强了106.49%。街谷中部不种树,在街谷两端配置树木并预留足够的自由空间的不均匀植树方案,能够让角涡渗入街谷中部,促使街谷内部的垂直漩涡和两端的水平角涡运动,增强湍流和垂直交换,有效减少了街道两端“风口效应”和街道中部“风影效应”的区域,改善了整个街谷行人呼吸平面的风环境。④ 合理空间配置的树木能够改善街谷内部的行人风环境。街谷内行人呼吸高度处的气流对局地条件很敏感,树木的局部配置(空间簇集、密度)将引起强烈的空间变化。在既有城市建筑布局条件下,如何通过谨慎的景观设计,利用树木等城市绿化措施有效地改善城市的行人风环境,缓解污染扩散、疾病传播等问题,本文的方法可提供一定的参考。 相似文献
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基于智能手机内置的传感器,开展了音频信号和MEMS传感器的紧组合室内定位研究.首先,将时频分析技术用于音频信号TOA估计,提出了一种基于短时傅里叶变换和优化互相关方法的两步估计方法.之后,研究了一种基于音频T DOA和行人航迹推算的紧组合定位算法,静态测试的平均定位精度为0.238 m,相比最小二乘方法提高了38.66%.最后,针对动态定位中存在的问题,研究了一种基于预测状态的多普勒效应补偿和异步到达时间补偿的方法,改正了T DOA估计中,由分时播发架构及行人动态移动引入的多普勒时间偏差和位置误差.动态测试的平均定位精度和方差分别为0.513 m和0.104 m2,相比于未做修正补偿的标准组合算法定位精度提高了27.64%,且测试的3款手机(华为Mate 20、OnePlus 6和Google Pixel 3)定位性能相当且无明显差异. 相似文献
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车辆等移动平台搭载全景相机、全球导航卫星系统接收机、惯性测量单元等传感器,可以采集360°的街景.在街景影像中检测行人车辆,一方面可以在数据发布时更好地保护隐私,另一方面可以为城市治理能力提升提供数据支撑.由于街景影像具有表达环境复杂、数据量庞大、目标距离变化大等特点,现有的行人车辆检测算法应用时均存在一定局限.为此,提出一种兼顾效率和精度的街景影像中行人车辆检测方法,利用球形投影原理和先验知识从街景的经纬映射图中划分出目标区域,接着使用你只观察一次(You Only Look Once,YOLO)v4模型从目标区域检测行人和车辆.实验证明,本文方法车辆检测的准确率高于91%,行人检测的准确率高于73%,每张平均耗时21 ms,具备准确率高、速度快的优势,满足实际项目的数据生产需求. 相似文献
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为深入践行党的群众路线,切实解决机关作风中存在的突出问题,方便群众办事,本溪市国土资源局在全系统内全面实行人员去向公开制度。 相似文献
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高精度的室内定位技术对于国民经济发展具有非常重要的意义。近年来,随着位置服务需求逐渐增加,技术不断发生迭代,室内定位向着高精度和无缝持续发展。在卫星信号无法覆盖室内的情况下,高精度室内定位技术成为研究热点,发展出多种定位源和对应的定位原理。针对高精度室内定位技术的最新发展现状,依据不同定位原理分为基于几何关系、指纹匹配、增量估计和量子导航的高精度定位方法,并对各类方法的定位原理进行了介绍,对当前技术发展进行探讨和分析,总结出高精度室内定位技术的特点,探讨出多源化、智能化、大众化的未来发展趋势。 相似文献
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用户行为感知辅助的室内行人定位 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种用户行为感知辅助的室内行人定位方法。该方法采用行为感知技术,通过智能手机内置的传感器获取行人经过室内特殊位置(如电梯、转角等)的连续多个位置相关的行为状态,结合室内路网的拓扑结构,将行人的位置匹配到相应的特殊位置,以消除行人航位推算(PDR)的累积误差,同时可以在起始点未知的情况下实现行人的自主定位。试验验证了该方法的有效性。 相似文献
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WiFi-PDR室内组合定位的无迹卡尔曼滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对当前室内定位的应用需求和亟待解决的关键问题,结合城市室内环境下广泛存在的WiFi无线信号以及智能手机传感器信息,提出了一种WiFi无线信号联合行人航迹推算(PDR)的室内定位方法。该方法采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法对WiFi和PDR定位信息进行融合处理,有效克服了WiFi单点定位精度低和PDR存在累计误差的问题。针对融合算法中WiFi指纹匹配计算量大的问题,用k-means聚类算法对WiFi指纹库进行聚类处理,降低了指纹匹配算法的计算量,提高了算法的实时性。通过在华为P6-U06智能手机平台上实际测试,在时间效率上经过聚类处理后系统定位耗时有很大程度的改善,平均降幅为51%,其中最大降幅达到64%,最小的也达到了36%;在定位精度上,当室内人员为行走状态时WiFi定位平均误差为7.76m,PDR定位平均误差为4.57m,UKF滤波融合后平均定位误差下降到1.24m。 相似文献
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提出了一种基于人体部位特征重要性的行人再识别算法,该算法首先提取人体各部位的颜色、纹理以及形状等特征,然后对多个行人样本的每个部位分别进行聚类分析,使用误差积累的方法为每个分类计算一种更适合该分类的部位特征重要性权值向量,使得不同类型特征能更有效地应用在其适合的外观上。在公共数据集VIPeR上进行了实验,通过积累匹配特性(cumulative matching characteristic,CMC)曲线对实验结果进行评价,结果表明,该算法具有较高的再识别率,且对行人视角转换、光照变化、环境嘈杂和物体遮挡有较好的鲁棒性。 相似文献