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对以“五道”理念建设绿道的探索和研究——以杭州市为例
1
作者
李保海
王菁菁
俞萍萍
《城乡建设》
2024年第16期75-77,共3页
20世纪90年代起,浙江省杭州市结合水质治理,陆续在沿河、沿湖绿化带内铺设步行道,开启了绿道建设。2019年,为贯彻落实加快全省绿道网和大花园骑行绿道网建设要求,杭州市成立绿道建设推进协调小组和杭州市绿道办,绿道建设从此驶入快车道...
20世纪90年代起,浙江省杭州市结合水质治理,陆续在沿河、沿湖绿化带内铺设步行道,开启了绿道建设。2019年,为贯彻落实加快全省绿道网和大花园骑行绿道网建设要求,杭州市成立绿道建设推进协调小组和杭州市绿道办,绿道建设从此驶入快车道。杭州市绿道办始终秉持“五道理念”(生态道、健康道、智慧道、文化道、致富道),在加快新建绿道和提标改造既有绿道两方面协同推进,全力打造“蓝绿交织、水城共融、覆盖城乡”的绿道网,建成了“三江两岸”绿道和“三湖两湿地”绿道精品轴:7条城市精品绿道、18个精品环线绿道、22条特色主题绿道、80条“共富”游线绿道。其中,有15条绿道获评“省级最美绿道”,数量居全省首位;市域绿道建成总长达4800千米以上,每万人拥有绿道长度达3.8千米,主城区基本实现“5分钟可达绿道网”
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关键词
绿道建设
共富
绿道网
协同推进
协调小组
水质治理
覆盖城乡
特色主题
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职称材料
杭州市老旧小区有机更新工作历程与模式创新
2
作者
李保海
边志杰
冯毅超
《城乡建设》
2024年第18期60-63,共4页
2019年,浙江省杭州市开始启动老旧小区改造工作,2022年底顺利完成首轮四年行动,并于2023年起开始实施新一轮三年行动,计划至2025年底全面完成2000年底前建成老旧小区的改造。截至2023年底,已累计实施老旧小区改造1349个,完成改造1152个...
2019年,浙江省杭州市开始启动老旧小区改造工作,2022年底顺利完成首轮四年行动,并于2023年起开始实施新一轮三年行动,计划至2025年底全面完成2000年底前建成老旧小区的改造。截至2023年底,已累计实施老旧小区改造1349个,完成改造1152个。目前,杭州市老旧小区综合改造提升进入实质性推进的工作阶段,政策、标准、流程等制度设计都要经历实践的检验。
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关键词
老旧小区
有机更新
模式创新
工作历程
改造提升
杭州市
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职称材料
基于自注意力的隧道视频火灾识别技术研究
被引量:
1
3
作者
沈鸿翔
倪双静
《消防科学与技术》
CAS
北大核心
2023年第2期253-257,共5页
针对公路隧道火灾样本量少、深度学习效果不理想的问题,研究一种小样本学习技术,以提高对隧道火灾样本的利用率,并在此基础上利用成熟的机器学习方法,提出一种基于自注意力的隧道视频火灾识别技术。该技术采用自注意力机制结合SVM分类...
针对公路隧道火灾样本量少、深度学习效果不理想的问题,研究一种小样本学习技术,以提高对隧道火灾样本的利用率,并在此基础上利用成熟的机器学习方法,提出一种基于自注意力的隧道视频火灾识别技术。该技术采用自注意力机制结合SVM分类器搭建火焰识别模型,该模型针对各项特征对火焰识别的重要性分配不同的注意力权重,形成注意力矩阵,并将权重矩阵与特征向量的值相加权,通过SVM的Hinge Loss进行线性支持向量机分类,对公路隧道火灾进行识别和预警。在火灾识别训练过程中,通过对火焰疑似区域进行检测,并利用数据增强技术达到样本扩增的目的,随后采用多通道融合的特征提取方式构建特征向量,输入设计的自注意力火焰识别模型中,通过梯度下降优化器进行小批量模型训练,降低迭代次数,最终获得最优特征权重参数,得到最佳识别模型。试验结果表明,该方法在模型训练时收敛较快,在火焰识别时相比未使用小样本学习的传统SVM算法,准确率提高了5%,因此能在小样本环境下有效提高火灾识别的准确度。
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关键词
隧道火灾
视频火焰识别
小样本学习
自注意力机制
SVM算法
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职称材料
题名
对以“五道”理念建设绿道的探索和研究——以杭州市为例
1
作者
李保海
王菁菁
俞萍萍
机构
杭州市城建信息中心
杭州市
城乡建设管理服务
中心
出处
《城乡建设》
2024年第16期75-77,共3页
文摘
20世纪90年代起,浙江省杭州市结合水质治理,陆续在沿河、沿湖绿化带内铺设步行道,开启了绿道建设。2019年,为贯彻落实加快全省绿道网和大花园骑行绿道网建设要求,杭州市成立绿道建设推进协调小组和杭州市绿道办,绿道建设从此驶入快车道。杭州市绿道办始终秉持“五道理念”(生态道、健康道、智慧道、文化道、致富道),在加快新建绿道和提标改造既有绿道两方面协同推进,全力打造“蓝绿交织、水城共融、覆盖城乡”的绿道网,建成了“三江两岸”绿道和“三湖两湿地”绿道精品轴:7条城市精品绿道、18个精品环线绿道、22条特色主题绿道、80条“共富”游线绿道。其中,有15条绿道获评“省级最美绿道”,数量居全省首位;市域绿道建成总长达4800千米以上,每万人拥有绿道长度达3.8千米,主城区基本实现“5分钟可达绿道网”
关键词
绿道建设
共富
绿道网
协同推进
协调小组
水质治理
覆盖城乡
特色主题
分类号
TU985.2 [建筑科学—城市规划与设计]
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职称材料
题名
杭州市老旧小区有机更新工作历程与模式创新
2
作者
李保海
边志杰
冯毅超
机构
杭州市城建信息中心
杭州市
城乡建设管理服务
中心
出处
《城乡建设》
2024年第18期60-63,共4页
文摘
2019年,浙江省杭州市开始启动老旧小区改造工作,2022年底顺利完成首轮四年行动,并于2023年起开始实施新一轮三年行动,计划至2025年底全面完成2000年底前建成老旧小区的改造。截至2023年底,已累计实施老旧小区改造1349个,完成改造1152个。目前,杭州市老旧小区综合改造提升进入实质性推进的工作阶段,政策、标准、流程等制度设计都要经历实践的检验。
关键词
老旧小区
有机更新
模式创新
工作历程
改造提升
杭州市
分类号
F42 [经济管理—产业经济]
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职称材料
题名
基于自注意力的隧道视频火灾识别技术研究
被引量:
1
3
作者
沈鸿翔
倪双静
机构
杭州市
城建
消防
中心
(
杭州市城建信息中心
)
浙江省机电设计研究院有限公司
出处
《消防科学与技术》
CAS
北大核心
2023年第2期253-257,共5页
文摘
针对公路隧道火灾样本量少、深度学习效果不理想的问题,研究一种小样本学习技术,以提高对隧道火灾样本的利用率,并在此基础上利用成熟的机器学习方法,提出一种基于自注意力的隧道视频火灾识别技术。该技术采用自注意力机制结合SVM分类器搭建火焰识别模型,该模型针对各项特征对火焰识别的重要性分配不同的注意力权重,形成注意力矩阵,并将权重矩阵与特征向量的值相加权,通过SVM的Hinge Loss进行线性支持向量机分类,对公路隧道火灾进行识别和预警。在火灾识别训练过程中,通过对火焰疑似区域进行检测,并利用数据增强技术达到样本扩增的目的,随后采用多通道融合的特征提取方式构建特征向量,输入设计的自注意力火焰识别模型中,通过梯度下降优化器进行小批量模型训练,降低迭代次数,最终获得最优特征权重参数,得到最佳识别模型。试验结果表明,该方法在模型训练时收敛较快,在火焰识别时相比未使用小样本学习的传统SVM算法,准确率提高了5%,因此能在小样本环境下有效提高火灾识别的准确度。
关键词
隧道火灾
视频火焰识别
小样本学习
自注意力机制
SVM算法
Keywords
tunnel video
video flame identification
small sample learning
self-attention mechanism
the SVM algorithm
分类号
X932 [环境科学与工程—安全科学]
TN965 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
对以“五道”理念建设绿道的探索和研究——以杭州市为例
李保海
王菁菁
俞萍萍
《城乡建设》
2024
0
下载PDF
职称材料
2
杭州市老旧小区有机更新工作历程与模式创新
李保海
边志杰
冯毅超
《城乡建设》
2024
0
下载PDF
职称材料
3
基于自注意力的隧道视频火灾识别技术研究
沈鸿翔
倪双静
《消防科学与技术》
CAS
北大核心
2023
1
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职称材料
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