【摘 要】
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SVF(Sky View Factor)是描述城市辐射和城市热环境的有效指标之一,是研究城市热岛的重要几何参数,如何快速准确地计算大规模的SVF对城市形态和城市气候研究具有重要意义。已有研究发现,SVF与热岛强度具有强烈关系,但以往研究存在争论和局限性。本研究采用百度全景静态图,基于深度学习,使用Deeplabv3+模型对天空范围进行探测,提出一种SVF自动计算方法,并用该方法计算上海市中心城区的
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SVF(Sky View Factor)是描述城市辐射和城市热环境的有效指标之一,是研究城市热岛的重要几何参数,如何快速准确地计算大规模的SVF对城市形态和城市气候研究具有重要意义。已有研究发现,SVF与热岛强度具有强烈关系,但以往研究存在争论和局限性。本研究采用百度全景静态图,基于深度学习,使用Deeplabv3+模型对天空范围进行探测,提出一种SVF自动计算方法,并用该方法计算上海市中心城区的SVF分布。本研究引入局地气候分区(Local Climate Zones, LCZ),将大规模、精确的
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为了更便捷地提取城市居民的出行轨迹,从而分析个体的日常空间行为,进而为城市管理的各项措施决策提供数据支撑,本文提出基于WiFi探针数据的城市出行轨迹提取方法,主要解决WiFi探针数据的路网匹配及丢失轨迹重构问题。首先,通过对终端MAC码和时间戳进行多列排序后提取出轨迹记录序列,利用信号强度RSSI值为每条记录提取坐落在路网上的候选点集。其次,设计基于局部评价的算法,对于每一个候选点,利用其前后相邻
针对在多约束条件下移动机器人在路径规划中搜索效率低、收敛速度慢的缺点,提出多约束条件下基于改进遗传算法的移动机器人路径规划,充分考虑路径长度、平滑度以及困难度这3种因素的影响,通过分析多约束条件下遗传算法在初始化种群时计算方法的不足,提出利用SPS(surrounding point set)算法,通过在障碍物周围生成点来产生初始路径,以提高算法快速生成初始种群的能力;增加平滑算子和删除算子,删除
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