基于PSPL法的官渡古镇地域文化表达评价

昆明城市规模扩大的过程中,景观趋同现象越发显著,城市文化特征逐渐减弱。城市公共空间作为市民公共交往活动的重要场所,是地域文化的重要载体。从昆明官渡古镇地域文化提炼出发,运用PSPL法,调查提出存在的问题有：原有公共空间被占用,失去了公共性;空间功能形式较单一,对人文景观资源的发掘和利用还不够;空间通达性仍有待提高;空间无序,人车干扰,环境质量欠佳;空间舒适性不高。提出改进策略：加强政府的引导和支持作用,充分发挥居民和商家的能动性;加强交通整治,增强官渡古镇的通达性;相关部门与官渡地区原住民协商,共同开展传统的节庆活动,推广当地传统文化。     

Adaboost算法在图像型火灾探测中的应用研究

图像型火灾探测实际上是不平衡数据的二分类问题,现有方法在处理不平衡数据分类问题时常常会引入新的噪声点或丢掉很重要的信息,算法稳定性较差。根据Adaboost对样本分配不同权重的优势,和SVM在平衡数据条件下较好的分类性能,将Adaboost算法和支持向量机(SVM)相结合,提出Adaboost-SVM算法。把火焰疑似区域的特征值作为SVM分类器的输入参数,利用Adaboost算法重点标记错分样本,并对样本的权重设定阈值,采用一定的准则对少数样本进行再构造使正负样本达到平衡。最后在训练数据的同时,通过投票机制输出最终分类结果。实验结果表明,该算法提高了火灾在正负样本分布不平衡时的分类性能。     

基于HMM-SVM的图像型火焰识别

针对单一的隐马尔科夫模型在图像型火灾探测中误报率偏高的问题,提出了隐马尔科夫模型和支持向量机相结合的图像型火焰识别算法。对捕获到的图像进行运动区域检测和颜色分析,提取疑似火焰区域,利用隐马尔科夫模型计算疑似区域与火焰模型的相似度,并输入到训练好的支持向量机进行二次识别。实验结果表明,与传统单一隐马尔科夫模型相比,该方法可以有效地降低误报率,提高火焰识别准确性。