平谷区泃河新城段治理工程中的减渗设计

平谷区泃河新城段(上纸寨—洳河汇入口)治理工程设计过程中在北方缺水地区建设防洪兼具景观功能河道方面存在一些问题,经分析研究提出了以工程措施减少河道渗漏来维持生态景观水位的设计思路。通过比选硬化处理减渗、土工膜减渗、黏土防渗、膨润土防水毯防渗等工程措施,选用施工简便、工期短、可抵抗一般地形沉降、绿色环保的减渗材料,以及适合北京发展需要的膨润土减渗毯,并在此基础上进行河道断面的减渗设计。

海绵城市设计理念在河道治理中的运用

文章通过对海绵城市概念、设计理念及具体措施的了解,现阶段河道治理过程中存在问题为依据,充分利用海绵城市的设计理念,按照海绵城市"渗、滞、蓄、净、用、排"六大措施为指导对河道进行生态系统改造。通过海绵城市设计理念及具体措施在河道治理中的应用,从而达到自然积存、自然渗透、自然净化可持续发展生态系统。

探析城市河道整治设计

对现代城市的河道来讲,建设的同时不仅要关注与自然之间的关系,更要做到对周围居民生活环境不产生影响,减少人类建设给河道带来的影响。河道整治需要在遵循河道演变规律的基础上,根据河道特征,综合周围环境来对河道进行的改造与规划,达到城市与河道生态的可持续发展。所以,我们需要逐步培养良好的节能环保意识,促使人们对环境问题广泛关注,对河道整治设计高度重视起来。文中将具体介绍。

基于胶囊卷积网络的多视图三维重建

从深度神经网络对重建效果影响的角度,提出了基于胶囊卷积网络的多视图三维重建模型Caps-MVSNet,包括特征提取、构建代价体、代价体正则化、回归深度图和细化深度图5个阶段.提出了FENet-T特征提取网络和3D-CapsCNN网络,并分别应用于模型的特征提取阶段和代价体正则化阶段.其中,FENet-T利用高效的Block计数比率以及大尺度空洞卷积和分组卷积提高网络的特征提取效率.3D-CapsCNN使用比卷积神经网络更强空间表示能力的3D胶囊网络来正则化代价体.Caps-MVSNet在DTU数据集上完成了效果测试,结果表明,与先前主流重建方法相比该模型在完整性上达到了最优结果,在准确性、整体性上均取得较大提升.另外,与基准模型MVSNet相比,该模型在准确性、整体性和完整性上分别提高3.3%、4.9%和8.2%,参数量减少3.3%.

Local-STCANet:基于局部注意力网络的视频动作识别

通道、空间和时间信息是视频动作识别的3种互补且关键的信息类型。现有的2D CNN方法计算成本低,但对于时空信息的捕获相对不足;3D CNN方法可以实现良好的性能,但计算量较大。针对上述问题,提出一个可以嵌入到2D CNN中通用且有效的局部时空通道注意力(Local-STCA)模块来进行人体动作识别。Local-STCA模块由局部通道注意力(LCA)和局部时空注意力(LSTA)组成,LCA在时序上利用对通道之间的相关性进行显示的建模来校准通道特征,LSTA采用两个单通道3D卷积层和混合空洞卷积来提取多尺度时空特征。由主干网络(ResNet50+BiLSTM)和Local-STCA模块组成局部注意力网络(Local-STCANet),在数据集UCF-101上进行大量的实验。实验结果表明,Local-STCANet在主干网上略微增加计算量的同时比其他2D CNN方法以及注意力模型具有更高的精度。