北京市传统文化及历史风貌保护的探讨——广安门危改小区方案设计

本项目为北京市广安门危房改建工程.该项目从2002年起开始设计,历时3年,随着北京市总体规划的调整,特别是近期市政府加大了传统风貌保护力度,规划方案也几经易稿,最终确定在对北京市传统文化及历史风貌保护的前提下,进行我们设计的构思和方向.     

重点用能单位能耗在线监测系统架构研究

重点用能单位能耗在线监测系统通过在用能单位部署采集端设备获取能耗数据,通过互联网将数据上传至核心平台,实现对企业能耗的在线监测与分析,为节能主管部门的管理工作提供数据支撑,为用能单位开展能效对标工作提供帮助,为社会公众提供节能宣传服务。在系统建设中,需要把握管理与服务的需求,充分考虑数据采集、数据承载及系统安全等方面的要求。     

基于二级定位的编码信道信息隐藏算法

分析了以编码信道为载体的信息隐藏算法及容量,指出现有算法存在的问题,提出了一种结合容量上限判断的基于二级定位的信息隐藏算法。所提算法在秘密信息嵌入前首先计算系统隐藏容量上限,并判断是否超出;接着在嵌入位置选择过程中引入二级定位以及循环移位机制。仿真结果表明,相比已有算法,所提算法能较好地避免因隐藏容量过大而导致秘密通道暴露的风险;同时通过二级定位及循环移位机制提高嵌入位置的随机性,避免秘密信息相互覆盖,提升信息隐藏性能。     

搜宝商务中心工程设计

1 总平面设计 (1)项目·基地:本项目位于南三环万芳桥的东南侧,用地北侧为南三环,西临右安门外大街,用地东侧、南侧均为大型居住区--嘉园小区.用地周围环境较为成熟,地理位置优越.用地面积33 525m2,地上建筑面积13 3816m2,建筑檐口高度93m(最高处99m).本工程包括三座建筑,其中1号建筑为商业建筑,建筑规模为地上56 1 00m2;2号建筑为办公建筑,建筑规模为地上39 31 2m2;3号建筑为办公建筑,建筑规模为地上38 279m2.     

基于优先级排序的配电线路改造措施分析

配电线路改造是电力公司工作的重点,但在进行实际工作时,往往偏重某一方面,无法统筹综合实现配电线路改造的整体规划。针对此问题,提出了优先级顺序的概念,通过配电线路指标分析和改造措施经济性的比较,确定了配电线路各改造措施的优先级排序,并运用实际例子进行验证,提出了改进方案,对配电线路的实际改造工作起了指导作用。     

基于优先级排序的配电线路改造措施分析

配电线路改造是电力公司工作的重点,但在进行实际工作时,往往偏重某一方面,无法统筹综合实现配电线路改造的整体规划。针对此问题,提出了优先级顺序的概念,通过配电线路指标分析和改造措施经济性的比较,确定了配电线路各改造措施的优先级排序,并运用实际例子进行验证,提出了改进方案,对配电线路的实际改造工作起了指导作用。     

云南季节性水电产生原因及时空分布

介绍“十二五”中后期,云南省金沙江中下游水电集中投产,云南水电装机容量和占省内电源装机比重迅速增加。由于新增水电调节性能较差,加之金中直流等配套送出工程推迟投产,导致云南丰水期出现大量季节性水电盈余。对云南季节性水电产生的原因进行了深入分析,并对“十二五”末期云南季节性水电的时空分布进行了测算,为消纳云南季节性水电提供参考。     

基于Android的无线智能寻物系统的研究与开发

为了实现自动寻物功能,设计一个基于图像处理技术和路劲规划技术的智能小车寻物系统.系统由智能手机平台和智能小车组成,智能手机平台负责控制智能小车和物品搜寻,智能小车负责图像采集.通过实验,系统能在简单的地形环境中寻找到指定的物品.     

运动显著性概率图提取及目标检测

目的 动态场景图像中所存在的静态目标、背景纹理等静态噪声,以及背景运动、相机抖动等动态噪声,极易导致运动目标检测误检或漏检。针对这一问题,本文提出了一种基于运动显著性概率图的目标检测方法。方法 该方法首先在时间尺度上构建包含短期运动信息和长期运动信息的构建时间序列组;然后利用TFT（temporal Fourier transform）方法计算显著性值。基于此,得到条件运动显著性概率图。接着在全概率公式指导下得到运动显著性概率图,确定前景候选像素,突出运动目标的显著性,而对背景的显著性进行抑制;最后以此为基础,对像素的空间信息进行建模,进而检测运动目标。结果 对提出的方法在3种典型的动态场景中与9种运动目标检测方法进行了性能评价。3种典型的动态场景包括静态噪声场景、动态噪声场景及动静态噪声场景。实验结果表明,在静态噪声场景中,F_score提高到92.91%,准确率提高到96.47%,假正率低至0.02%。在动态噪声场景中,F_score提高至95.52%,准确率提高到95.15%,假正率低至0.002%。而在这两种场景中,召回率指标没有取得最好的性能的原因是,本文所提方法在较好的包络目标区域的同时,在部分情况下易将部分目标区域误判为背景区域的,尤其当目标区域较小时,这种误判的比率更为明显。但是,误判的比率一直维持在较低的水平,且召回率的指标也保持在较高的值,完全能够满足于实际应用的需要,不能抵消整体性能的显著提高。另外,在动静态噪声场景中,4种指标均取得了最优的性能。因此,本文方法能有效地消除静态目标干扰,抑制背景运动和相机抖动等动态噪声,准确地检测出视频序列中的运动目标。结论 本文方法可以更好地抑制静态背景噪声和由背景变化（水波荡漾、相机抖动等）引起的动态噪声,在复杂的噪声背景下准确地检测出运动目标,提高了运动目标检测的鲁棒性和普适性。