结合显著度图和自适应能量线的快速图像缩放*

针对Seam Carving图像缩放方法中能量函数的局限性和动态规划算法的复杂性,提出了一种基于图像内容的快速图像缩放方法。结合基于视觉注意力模型的显著度图,完善图像内容的能量描述;同时,提出一种基于图像内容的粗、细能量线自适应机制,与层次加速动态规划一起,加速缩放效率。仿真实验结果表明,该算法在有效保护图像内容的同时,降低了算法的计算复杂度,减少了图像缩放时间。     

搜索双安全边缘点的实时路径规划方法研究

针对未知不确定性环境下机器人路径规划的特点,提出了基于搜索双安全边缘点的实时路径规划新方法.该方法从有限的实时环境信息中搜索躲避障碍物和保证机器人到达目标点的双安全边缘点信息,并结合启发式算法,实现了基于双安全边缘点的实时路径规划.机器人的实际工作环境是十分复杂的,要求路径规划算法有较高的适应能力,特别在u型环境中要求算法能够脱离死区.仿真实验在2种U型环境和复杂环境中进行,仿真结果表明,该方法具有反应灵敏、实时性好的特点,对不确定环境具有良好的适应性,能够实现未知复杂环境下的路径规划.     

基于“风车”形子单元的自重构机器人运动及自重构规划

自重构机器人区别于其他类型机器人的一个重要特征是其在具有移动能力的同时还具有自重构能力.为了赋予自重构机器人这2种能力,在分析DL-Cube(double L-cube)自重构机器人单元模型的结构特性基础之上,设计了基于"风车"形子单元的分层规划算法,实现了由"风车"形子单元构成的自重构机器人构形在平面内的运动;同时,借助于"风车"子单元自身具有的移动、转变模块方位、携带模块能力,机器人实现了平面内由24模块组成的"长方形"初始构形到目标构形为"H"构形的自重构.通过运动和重构仿真实验,验证了分层规划算法的有效性及利用"风车"子单元进行自重构的可行性.     

“八水绕长安”的景观生态演变及规划利用研究

"八水绕长安"描述的是历史上八条河流环绕着长安城的生态胜景.但由于环境、文化、经济的变迁和发展,目前这八条河流已今非昔比.以环绕西安市的这八条河流为研究对象,分析了这八条河流与周边历代城市形成与城市格局演变的关系.从河流自身流量上、周边环境上的变迁角度,阐述了八条河流生态变化的历史过程及内在原因.并结合当前快速城市发展背景下八条河流的不良现状,提出恢复"八水绕长安"生态盛景的思路和建议.     

绿色建筑与生态规划

良好的人居环境是人类与自然和谐共存的一个表征,随着城市化的进程快速推进,城市将兴起大规模建设热潮,生态环境日趋遭到破坏,特色消失,这直接影响到城市的可持续发展,在这种情况下,如何开发建设"生态住宅"促进城市环境保护,使其朝着一个健康的轨道发展呢?本文作者提出了一些不成熟的一些看法,仅供大家参考。     

在小城镇规划建设中园林绿地的作用

园林绿地在农村小城镇建设中的地位日益重要,理应引起有关各方面的足够重视,把园林绿地规划提到小城镇规划中的适当地位。     

市域综合交通规划策略

针对"城乡分治"二元化管理,市域在交通管理体制、城镇空间与职能、交通建设与服务标准,以及城乡统筹发展中矛盾日益突出的问题,采用目标导向与问题导向相结合、定性与定量相结合的研究方法,在对市域综合交通规划的特点和难点进行剖析的基础上,提出了以交通发展促进城乡统筹、区域统筹和城市空间拓展的规划技术思路,并结合杭州的具体状况研究了杭州市域综合交通规划策略.在市域交通枢纽整合与共享、规划策略及整体交通组织模式等方面提出了一些新思路.     

基于STPN的项目进度规划

通过将网络计划图映射为Petri网形式, 在Petri网上求解完成工序所需时间不确定时的网络时间与关键路线, 给出相对于传统的计划评审法, 该方法工序时间可以为任意分布, 且较容易通过多次模拟得出最优解的经验分布, 与PERT仅仅给出数学期望与方差相比结果更丰富.最后探讨了基于STPN的时间一资源优化求解算法, 其计算时间仅为O(nk), 其中n为网络节点数, k为网络结点之间的连接数, 其算法比线性规划方法更有效率.     

区域对接的多目标决策模型研究

在系统目标分析的基础上,提出了系统的模型体系结构,确定了区域对接模型的目标、决策变量,及约束条件;根据模型要达到的不同日标,分别建立了3种发展方案.该模型可较好地反映局部与整体协调发展的制衡关系,为区域对接的定量研究提供了基础.