基于SCG-YOLOv5n的收获期澳洲坚果检测算法

为实现自然环境下澳洲坚果的快速准确检测,针对收获期澳洲坚果果皮与枝叶颜色相似、体积小、病害果混杂难识别的问题,提出一种基于SCG-YOLOv5n的收获期澳洲坚果检测算法。该方法运用数据增强,提高模型鲁棒性;在YOLOv5n的骨干网络引入SimAM注意力机制,增强有效特征的提取能力;在FPN结构中引入CARAFE上采样,强化目标感知能力;使用GSConv轻量级卷积替换部分卷积层,减轻模型的参数量并实现高效特征融合,提高检测速度和检测精度。结果表明,改进后的SCG-YOLOv5n澳洲坚果检测算法对收获期的青皮澳洲坚果和病害澳洲坚果的检测平均精度AP分别为94.8%、97.9%,单张图像平均时间为5.33 ms,比YOLOv5n模型高出2.1%、1.3%,检测速度提升15.8%。该算法可以高效检测澳洲坚果,为后续自动化采摘提供技术参考。

深度学习模型在遥感图像分割中的应用与挑战

遥感图像分割技术是遥感领域中一项至关重要的任务,对地表覆盖分类、资源监测和环境评估等领域具有显著影响。文章总结了深度学习在遥感图像分割中的应用现状,深入剖析了深度学习在遥感图像分割中所面临的挑战,并提出了一系列深度学习应对挑战的策略,旨在提升遥感图像分割的精度、效率和可解释性。文章对深度学习在遥感图像分割领域的应用前景进行了预测。随着技术的进步,深度学习在遥感图像分割的应用将更加广泛。

基于数据增强设计的城市街道空间品质评价与更新对策研究——以杭州市上城区为例

围绕高质量发展的国家战略,聚集城市更新的重要问题,发展了数据增强设计方法并将之应用于城市街道空间品质评价与更新的实践研究。以杭州市上城区为实证,设计了“品质评价——空间分类——规划指引——更新时序”的城市街道空间品质提升更新的技术框架。基于多源数据的应用,建立了主观感知出发的街道空间品质评价和客观街道空间形态分类相结合的现状认知方法;设计了以“街段单元”为更新改造对象的针对性更新规划指引;提出了基于街道重要性的更新改造实施时序。充分发挥了多源数据在城市街道空间现状评估、更新规划和管理实施中的增强作用,为我国城市的更新规划与品质提升提供了技术方法支撑和实践借鉴。

变电站鸟巢自动检测系统设计与实现

针对变电站鸟巢影响站内设备及电网安全运行的问题,基于变电站自动巡检技术构建一种鸟巢检测系统。根据变电站鸟害特征及鸟巢在站内分布特性,制订工程点位配置标准,并使用多尺度特征融合策略建立鸟巢检测模型。鸟巢具有隐蔽性强、结构复杂多样的特点,为此从小目标、设备遮挡和光线变化等方面展开强化学习。在40座220 kV变电站进行工程应用测试,结果表明所提出的检测系统检出量高于人工巡视检出量12倍,可有效识别多种设备场景的鸟巢,且对隐蔽性鸟巢具有较好的泛化能力,有效填补了人工巡视的时空盲区。

中国收缩城市及其研究框架

收缩城市的研究已经在西方国家开展多年,发生收缩的背景和原因也各有差异。作为城市发展的一个阶段,中国部分城市也发生了人口收缩。本文利用2000和2010年乡镇街道尺度的人口数据,对中国收缩城市进行了识别、分类和影响因素分析,并针对中国收缩城市自身的特点,提出初步的对策建议和规划设计应对。最后从中国收缩城市的深度探测、典型收缩城市研究、规划应对手段以及研究网络的发展四个方面提出了中国收缩城市研究的研究框架。

基于增强现实的装备诱导维修系统设计与实现

针对目前装备维修过程中存在的复杂度高、上手慢和安全性低等问题,构建了一个诱导维修原型系统,并围绕增强现实关键技术阐述了诱导维修系统的设计与实现;采用了模块化设计方法,通过分析诱导维修系统设计需求,对系统所需要的各个功能模块进行了设计,并且使得系统的维修任务能够根据维修对象的改变在框架不变的前提下得到修改或升级;利用该原型系统对发动机活塞环和离合器片更换两项维修任务进行了诱导,验证了系统的功能。

人本尺度城市形态:测度、效应评估及规划设计响应

国家新型城镇化规划呼吁以人为本的城镇化,2015年底召开的中央城市工作会议明确指出,"城市发展是一个自然历史过程,有其自身规律……要把握发展规律,推动以人为核心的新型城镇化"。这些新政策都把对人的关注提高到了新的高度。在城市品质、活力和设计被不断重视的背景下,一系列新的数据环境、技术及方法提供和构建了细致研究城市形态的新途径,例如,由大数据和开放数据所构成的新数据环境对更为微观和全面的城市形态及其相关效应的刻画提供了数据基础,由雷达成像、虚拟现实、眼动仪、深度学习、数据挖掘与可视化等先锋城市研究方法和技术则为更深入的研究提供了技术支持。在此背景下,提出人本尺度城市形态(human-scale urban form)这一概念,将其定义为人可以看得见、摸得着、感受得到的城市形态,是对传统拘泥于街区和地块等尺度城市形态的深化和必要补充。首先对与人本尺度城市形态概念相契合的已有研究工作进行了梳理,并给出了基于笔者之前所提出的大模型、数据增强设计、街道城市主义和图片城市主义等理论和方法论的指导下,开展未来研究的计划,最后提出了在城市规划和设计中应用人本尺度城市形态研究成果的总体思路。通过对人本尺度城市形态的系统研究,笔者期望其可以更好地呼应理性城市规划与设计的需要。

新数据在城市规划与研究中的应用进展

信息通信技术的快速发展促进了由大数据和开放数据构成的新数据环境的形成;新数据环境的形成为规划向存量规划转型提供了数据支撑。无论是在学界还是在业界,新数据在城市规划与研究中的应用日益频繁。本文作为对城市规划行业中新数据应用的系统综述,首先对新数据的获取、管理与数据平台进行介绍;其次,从范式变革“大模型”的诞生与相关成果罗列两大方面阐述了新数据在城市研究中的应用;再次,从“理解—创造—评估”三大过程介绍了新数据在规划应用方面的方法变革与成果,重点介绍了数据增强设计(DataAugmentedDesign,DAD)及相关成果,笔者认为城市规划云平台将成为存量规划时代新的规划形式与技术基础,并以城市规划云平台CITYIF为案例对新数据在规划行业转型中的应用进行介绍;最后在进行经验与教训总结后,对未来新数据在规划中的应用进行展望。

人迹地图:数据增强设计的支持平台

手机信令、公共交通刷卡记录等大数据,以及来自商业网站和政府网站的开放数据共同促进了"新数据环境"的形成;时空行为数据是新数据环境下最有价值的数据类型之一,但规划设计行业的新数据应用问题仍然没能得到有效解决。分析了数据来源、分析工具和应用结合3方面的难点,在获取了全国范围的互联网LBS(Location Based Service)数据的基础上,对其从时间、空间和组群3个维度进行了解构和重组,率项目团队开发了人迹地图时空行为规划分析平台,提供了人流分析、锚点分析、人群分析和城市画像等功能,编写了基于人迹地图平台的《数据增强设计手册》框架,初步支撑了若干个规划项目,并探讨了人迹地图在未来规划设计中的价值。

数据增强设计框架下的智慧规划研究展望

第四次工业革命背景下,新兴技术对城市生活和城市空间都产生着深远的影响。因此,新时代下的城市规划也将面临转型。本文在数据增强设计方法框架下,提出智慧规划的流程及三大特征,并从数据来源补充、城市生活与空间变化认知、规划设计响应等视角,提出“十四五”时期智慧规划应关注的五大内容:⑴重视信息通讯基础设施的研究与建设,强化城市感知系统的构建;(2)认识新时代下人的需求与行为的转变,推动环境行为学的深入研究;(3)研究新兴技术对城市空间的影响,探索城市空间的未来转型方式;⑷推动数据增强设计在经典城市规划与设计中的应用,开拓更新视角的规划设计方法;(5)关注人本尺度的城市空间研究与设计,注重更以人为本的公共空间建设。

数据导引下的城市微型公共空间规划方法研究——以武汉市武昌区为例

我国正处于高速发展的时期,在土地资源紧缺的高密度城市中心区域,生态用地与生产用地的矛盾日益尖锐。城市微型公共空间由于面积小、选址灵活,既能缓解因加快城市化进程而导致大型公园绿地不足的影响,也能促进对城市中心区域街头空地资源甚至是边角废地的合理利用。针对城市微型公共空间规划中缺乏足够科学性的缺陷,本文提出数据导引下的城市微型公共空间规划。以武汉市武昌区为例,运用大数据的方法对手机位置数据进行处理得到人口分布的时空特征,采用两步移动搜寻法得到该区域居民对微型公共空间的需求情况,作为其选址的宏观依据,再通过"众规武汉"微信数据,作为公众需求意愿的修正,最后利用CFD数值模拟的方法对具体选址点进行适宜性分析,以之作为城市微型公共空间布局的科学依据。

基于数据增强的太阳能电池片缺陷检测

针对太阳能电池片缺陷数据量匮乏造成的网络过拟合和模型性能不达标的问题,提出基于深度卷积对抗生成网络和图像随机拼接的真假数据融合算法,将训练数据量提升了800倍;同时对网络模型进行轻量化优化,减少模型训练参数。实验结果表明,经过真假数据融合扩充数据集后训练的模型测试精度相比原始训练集和传统数据增强算法分别提升了近30%和17%;轻量化处理后的模型参数减少为之前的1/2,对每张图片的测试时间由57 ms缩短到22 ms。研究证明,真假数据融合算法能够有效的缓解训练数据不足造成网络过拟合问题;轻量化优化模型在保证精度的同时,压缩模型大小,加快测试速度。

街道活力的量化评价及影响因素分析——以成都为例

街道在城市生活中扮演着极为重要的角色,它不仅是交通的主要载体,也是重要的城市开放空间。在龙瀛和沈尧提出的街道城市主义思想的基础上,对成都全市街道活力展开定量探索,明确了"街道""活力"和"街道城市主义"的概念,构建了街道活力定量评价的指标体系,分别探索了A类(公共管理与公共服务)、B类(商业服务业设施)和R类(居住)街道活力的外在表征和街道活力构成因素的关系。研究表明,不同类型街道的活力影响因子差异较大:A类街道活力受天府广场距离制约明显,B类街道活力则与地铁口紧密关联,R类街道活力更多受功能混合度影响。

街道城市主义 新数据环境下城市研究与规划设计的新思路

如果将城市比作人体,街道就如同人体的骨骼,地块如同人体的肌肉。在过去的若干年里受到数据和中国城市发展阶段的限制,地块(及网格)已经成为城市研究、规划编制和规划管理的基本单元,但作为骨骼起到支撑作用的街道没有得到更大的重视,对其主要的关注和探讨更多地来自于设计师和社会观察家(偏质性)。在这样的背景下,文章提出了街道城市主义的概念,它在认识论层面上是认识城市的一种方式,在方法论层面上是建立以街道为个体的城市空间分析、统计、模拟和评价的框架体系,致力于发展相应的城市理论、支撑街道尺度的实证研究以及实践层面的规划设计支持。在数据增强设计的框架下,街道城市主义将吸收已有设计师、评论家和学者对街道的思考和认识,并结合成熟理论将其成果用于设计实践。文章对街道城市主义的研究框架和初步的研究案例进行了详细介绍。

中小城市总体规划中的数据增强设计技术响应初探

数据增强设计是以定量城市分析为驱动的规划设计方法。以陕北黄土沟壑区某小城市为例,探讨城市总体规划编制过程中的数据增强设计技术应用。根据案例城市特点和各类数据获取难易情况,在建立数据增强设计框架的基础上,分别以遥感影像数据、手机信令数据、社会感知(空间句法)数据和交通观测数据为数据源,对规划编制各阶段的城市子系统进行数据驱动设计,并对传统技术手段下的规划方案进行优化和调整。最后对中小城市总体规划中数据驱动设计技术整合方法提出若干意见,即应优先选择对环境保护和社会关怀有直接影响的技术方法、不同数据处理和分析之间的技术整合,以及对新的数据来源和新的数据类型进行深入挖掘等。

数据增强设计的三种范式——框架、进展与展望

随着数据环境的改善,数据密集型的第四研究范式渗透到城市规划设计领域,由数据驱动的计算机辅助设计新模式“数据增强设计”也应运而生。本文回顾了DAD的内涵、特征,以及面向不同城市发展场景的3种范式(存量型、增量型和未来型),总结了不同范式下的研究进展与实践应用,同时基于当下3种范式中已暴露出的实际问题进行了反思和展望,以期对DAD后续的发展完善提供方向性的参考。

北京街道活力：测度、影响因素与规划设计启示

对北京五环内街道活力展开测度和影响因素分析,分别对比了3套指标体系对3种类型街道活力的解释力度,并将北京的街道活力影响要素与成都街道活力影响要素进行了对比。3套指标体系分别是只考虑空间句法的指标体系、只考虑街道自身属性及周边环境等的指标体系和二者都考虑的指标体系。3种类型的街道分别是A类(公共管理与服务)、B类(商业服务业设施)和R类(居住)街道。研究表明,只考虑街道自身属性及周边环境等的指标体系对街道活力的解释力度远大于只考虑空间句法的指标体系,而二者都考虑的指标体系对街道活力的解释力度略大于只考虑街道自身属性及周边环境等的指标体系。通过与成都街道活力的案例对比,发现北京3类街道活力均与功能密度关系最为密切等。此外还对街道功能布局进行了识别,并且对街道功能布局与街道活力的相关关系做了初步探索,发现业态均匀分布在街道的街道活力最高。

数据增强设计下的北京行政副中心评估

通州定位为北京市行政副中心(1)。北京将通州打造成能独立、宜居宜业的新城,以期降低中心城区人口密度,改变北京单中心蔓延的发展模式,优化空间布局,北京行政副中心能否按照预期生长,还需客观分析与科学验证。基于数据增强设计(DAD)的方法,将城市视为生命体,探求"城市生长基因",对北京未来城市形态和城市活力展开定量分析与预测。首先,以成都市行政中心搬迁为研究案例,分析行政中心迁移之后,成都市南部新区土地城镇化进程、城市活力变化,为北京行政副中心提供借鉴。基于北京城市发展模型(BUDEM),模拟2020年不同发展模式和增长速度的9种情景下的北京城市形态。研究表明(:1)随着城市行政中心的迁移,土地城镇化明显,而充满活力、宜居宜业的新城建设是一个更为漫长的过程(;2)若北京行政副中心持续快速发展,可能突破第一、二绿化隔离带,与北京中心城区连片(;3)若北京行政副中心的影响与现有新城相同,北京依然呈单中心向外蔓延的发展趋势,城市形态与顺势发展并无太多差异。

面向未来的数据增强设计:信息通信技术影响下的设计应对

信息通信技术的发展给城市规划及设计带来新机遇与新挑战。从日常活动的视角梳理出人们日常生活虚实交织与空间使用时空转移的发展趋势,从空间形式的视角归纳出城市空间数实相生与日常需求智能响应的特征。在此基础上,从3个方面展望ICT影响下城市空间的变化:“以时间换空间”——通过混合、共享、分时复用的方式提高低频/潮汐空间的使用效率;“以信息换能量”——互联网信息流替代部分出行和功能空间的同时也促进新的活动和空间需求的产生;“以物流换人流”——线上线下服务促进商品/服务流动方向的转变,对物流仓储与运输空间的需求增长。进一步讨论了城市组织要素功能和价值的重塑及以数字创新为核心的面向未来的数据增强设计的应用潜力。

数据增强设计在武汉市中心体系规划中的应用

数据增强设计是一种新的规划设计方法,其通过对新旧数据源(传统数据+大数据)的分析、建模等手段为规划设计过程提供支撑,已成为规划研究的重要创新方向之一。文章从市民活动集中区、城市公共服务功能密集区和城市内部交通便捷区的识别三个方面详细分析了数据增强设计在武汉市中心体系规划中的运用,以期为规划在新的数据环境下应用传统数据+大数据提供参考。