景观工程建设对人流密集区的生态质量提升评估——以福州大学城旗山湖公园为例

以福州大学城旗山湖公园为例,选取不同时期的福州旗山湖公园遥感影像数据,分析土地覆盖类型、地表温度反演与遥感生态指数。结果表明:福州旗山湖公园建成后,福州大学城的整体生态环境质量得到一定程度的提升。

基于人流密集度的网点数量与布局预测模型——以宁波市公共自行车系统为例

针对宁波市公共自行车网点数量增加而新使用者增量和日周转率呈现下行的趋势,对网点数量和布局进行分析和建模.首先,通过K-means聚类方法对不同网点按日周转率进行分类,结果发现日周转率在4以下的低效网点高达52.86%,低于0.5的网点占9.73%,而在15以上的超负载网点占2.5%,两极分化现象非常明显.其次,讨论了宁波市城市公共自行车专项规划中基于面积和服务人口的网点数量预测模型的不足之处.最后,以较为成熟的城市公交线路为基础,通过统计各公交站点的人流密集度,提出了基于人流密集度的网点数量与布局预测模型,并给出了网点在空间上的布局.同时指出各城市公共自行车网点数量与布局问题既有发展共性又有地域个性,基于公交线路人流密集度模型具有普适性价值.

人流密集城区街道步行环境感知评价研究

从行人环境感知的角度评价人流密集城区街道步行环境,有利于优化行人步行体验、促进城市街道可持续发展。文章以广州市高校周边人流密集的5个临近地铁站的街道为研究对象,运用EFA分析法和IPA分析法从行人步行环境感知视角评价其步行环境体验。结果表明,人流密集城区街道步行环境感知可分为车道及尺度因子、步道接触因子、底层建筑因子、道路分隔因子四个维度;行人对街道步行环境总体重视程度较高,体验评价一般,从环境服务角度来衡量,仍有一定的差距。文章通过感知差异分析,提出优化道路过渡空间层级、步行空间体现人文关怀、提供多层次步行体验空间的设计建议。

人流密集区域道路两翼车位信息远程传送仿真

在城市人口密度逐渐加大的同时,机动车数量也在迅速地增加,相对于城市有限的空间资源,停车难问题越来越突出,为了缓解这一问题,需要进行人流密集区域道路两翼车位信息远程传送方法的研究。但是采用当前方法进行车位信息远程传送时,无法保障信息传输链路的稳定性,存在车位信息远程传送稳定性差的问题。为此,提出一种基于SF的人流密集区域道路两翼车位信息远程传送方法。该方法先利用SF方法将采集的人流密集区域道路两翼车位信息划分为不同类型的信息节点,将链路保持的时间定义为评价核心链路稳定性的标准,实时地调整各信息节点的传送状态,将信息传送的优先级与接受系统服务的时间联系起来,设定信息远程传送的最小延迟时隙阈值,以此为依据进行人流密集区域道路两翼车位信息远程传送。实验仿真证明,所提方法信息远程传送稳定性高,为解决停车难问题提供了可行的依据。

人流密集区防踩踏具体措施探究

近年来,人群踩踏事故频发,2015年9月25日麦加朝圣踩踏,酿成至少345人死亡的悲剧;2014年12月31日上海踩踏事件,造成了36位同胞生命的逝去。社会治安综合治理作为解决社会治安问题的总方针,更注重防范和化解潜在或细微风险点,尤其要凸显出"防"在社会治安综合治理防范措施体系中的重要地位。通过细致分析踩踏发生的风险源以及国外防踩踏经验,从人防、物防、技防、心防以及环境预防的"五防"出发,力求最大限度的避免人流密集场所发生踩踏事件具有丰富的理论和实践价值。

基于小程序的人流密集度算法设计

信息技术的高度发达为很多行业都提供了较多的问题优化路径,当前,人流密集导致安全问题频出的现象愈加凸显,为了有效的改善这种现状,笔者结合现代信息技术,以微信、支付宝等小程序为基础,进行了人流密集度算法设计,期望能对相关行业从业者提供一定的帮助。

基于出行特征的人流密集型商业街区的交通组织与更新设计——以上海南京东路步行街东拓为例

以南京东路步行街东拓项目为例,以人流出行特征作为人流密集型商业街区交通组织的切入点,通过对人行服务水平的定量研究,综合考虑交通需求时空分布、有效平衡不同出行主体出行需求、科学重构街道空间、合理组织周边街区的交通流,并通过实施评估分析效果,希望对未来国内商业街区的设计和更新起到启示作用。

面向密集人流的实时口罩检测算法

鉴于公共场所人工检查口罩佩戴过于耗时费力的弊端,提出了一种面向密集人流的实时口罩检测算法。将YOLOv5算法原有的路径聚合网络(PANet)改为加权双向特征金字塔网络(BiFPN)融合方式,以融合更多尺度的特征信息;在各检测层之后加入人脸SSH模块,以提升模型提取密集目标多尺度特征信息的能力;使用深度可分离卷积代替颈部网络的常规卷积操作,提高了网络的检测速率。实验结果表明:改进算法的平均精确率比原始YOLOv5算法提升了6.8%,同时检测速度也达到了实时检测的需要。

密集人流区域的合理化调度数学建模仿真

研究密集人流区域建立调度数学模型问题,可为密集人流区域的疏散提供理论基础。传统算法不能对密集人流区域的动态变化情况进行快速调整,容易陷入局部最优解。为此提出一种改进蚁群算法的密集人流区域合理化调度数学建模方法。对密集人流区域进行分析,以密集人流区域的疏散时间最短为目标函数,建立密集人流区域的调度数学模型;将每一种可能的调度方案都抽象为一只蚂蚁,利用蚁群算法进行最优调度方案的寻优,并对信息素的更新方法进行了改进,从而避免了陷入最优解情况的发生,提高了疏散效率。仿真结果表明,利用改进算法进行密集人流区域调度,能够提高密集人流区域中的疏散效率。

基于DHCP网络协议的人流密度Web监控系统设计

为了降低踩踏事件发生频率,设计并实现了基于DHCP网络协议的人流密度Web监控系统,该系统通过DHCP网络协议将现场的人员图像实时传输给服务器,塑造了认证服务器和检测服务器,采用面向服务的架构以及依据角色访问控制相融合的技术管理监控人员的权限,监控人员依据不同的权限进入Web监控平台,Web监控平台实时的通过网络分析、控制、监控终端等模型监控和管理人员流动图像数据,并使用依据人员像素密度阀值的自主报警模块对人流密度进行报警,最终减少了人员踩踏事件的发生;采用该系统对某车站入口处监测点进行应用实验,在Matlab7.0平台上完成测试,实验时Web通信划分成外部干扰能够忽略和外部干扰不可忽略两种情况;仿真时间定为3 000s,实验结果表明利用文章系统对人流密集区域监控的准确率达到97%左右,误差平均在3%左右,而传统设计误差在20%以上,表明文章系统的鲁棒性更强,更适合推广应用。

中国矿业大学南湖校区噪声污染等级监测研究

以中国矿业大学南湖校区为例,采用分功能区监测布点的方法对校园各功能区人群密集地点的噪声污染等级进行监测和分析,以探明大学校园内各功能区人员密集时噪声所能达到的最大声级,并进行评价分析。结果表明:在人流密集状态下,校园内的各测点噪声等级均在60d B以上,处于噪声超限状态。故虽然校园内各测点全天的等效声级不超限或基本达到《声环境质量标准》(GB 3096-2008)的要求,但实质上校园声环境却时常处于"亚健康"状态。

自动购物机器人设计

为了帮助行动不便的人在外面人流密集的地方购买商品,本文设计了一个基于CCD与GPS的自动购物机器人。该机器人可以用于不同地方、不同场景,且能够动态避障并可以实时定位。