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691.
为提高河南省西平县小洪河流域防洪水平,通过暴雨移置法将郑州“7·20”特大暴雨移置到洪汝河流域,分析小洪河流域在“7·20”特大暴雨条件下的洪水过程。结果表明:在郑州“7·20”特大暴雨条件下,西平县小洪河流域水利工程(除石漫滩外)均超保证水位;水库大坝、河道堤防均有可能出现漫溢、溃坝、决堤险情;小洪河堤防险工处可能决口;滞洪区、行洪区需全部投入运用。提出了针对性改善建议:在防洪工程调度运用中对大中型水库工程防洪库容试行全部拦蓄原则;完善滞洪区、行洪区群众转移预案编制;变更小洪河桂李站保证水位为62.51 m,保证流量为420 m3/s;建立小洪河洪水演进模型等。 相似文献
692.
雾天拍摄的图片存在颜色失真、细节模糊等问题,会对图片的质量造成一定影响。许多基于深度学习的方法虽然在去除合成的均匀雾霾图片上具有很好的效果,但在最新的NTIRE挑战赛中引入的真实非均匀去雾数据集上效果较差。主要原因是非均匀雾霾的分布较复杂,纹理细节在去雾过程中很容易丢失,并且该数据集的样本数量有限,容易产生过拟合。因此提出了一种双分支生成器的条件生成对抗网络(DB-CGAN)。其中,一条分支以U-net为基础架构,通过“加强-整合-减去”的策略在解码器中加入增强模块,从而增强解码器中特征的恢复,并使用密集特征融合为非相邻层级建立足够的连接。另一分支使用多层残差的结构来加快网络的训练,并串联大量的通道注意力模块,以最大限度地提取更多的高频细节特征。最后,使用一个简单有效的融合子网来融合两个分支。在实验中,所提模型在评价指标峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)上明显优于先前的暗通道先验(DCP)、一体化去雾网络(AODNet)、门控上下文聚合网络(GCANet)、多尺度增强去雾网络(MSBDN)去雾模型。实验结果表明,所提出的网络能够在非均匀去雾数据集上具有更好的性能。 相似文献
693.
针对当下发生的交通事故中及大部分是由于驾驶员酒后驾驶、违规驾驶或是突发身体疾病所导致的,设计出一种智能安全驾驶检测系统;系统以树莓派为和核心搭配智能手表、APP、酒精检测模块;系统可以实现监测驾驶员的酒精浓度,驾驶员的违规驾驶行为以及驾驶中的健康状况等功能,并通过移动端APP进行可视化展示;经测验,整个系统能够在驾驶途中稳定的运行,能够满足实时监测驾驶员的驾驶行为以及健康信息的需求。 相似文献