城市园林绿化的土壤困境及突围

<正>随着城镇化的进程不断增快,城市文明与经济都迎来了高速发展,然而巨大经济利益的背后隐藏着快速城镇化所带来的负面影响。快速城镇化建设中,城市的发展空间大量侵占农田、绿地、河流,生态环境遭到严重破坏,城市生态系统发展失衡。城市绿化土壤质量差城市不断建设,土地功能发生改变,有大部分土地在建设后无法消耗原有建筑垃圾,就选择直接堆放或填埋,作为绿化用地。建筑垃圾多为混凝土块、钢筋、碎玻璃片等,栽植园林绿化植物后,即使短期内可     

基于时空关注度LSTM的行为识别

针对现有基于视频整体序列结构建模的行为识别方法中,存在着大量时空背景混杂信息,而引起的行为表达的判决能力低和行为类别错误判定的问题,提出一种基于双流特征的时空关注度长短时记忆网络模型.首先,本文定义了一种基于双流的时空关注度模块,其中,空间关注度用于抑制空间背景混杂,时间关注度用于抑制低信息量的视频帧.其次,本文为双流...     

跨阶段结构下的人体姿态估计

目的 基于图像的人体姿态估计是计算机视觉领域中一个非常重要的研究课题,并广泛应用于人机交互、监控以及图像检索等方面。但是,由于人体视觉外观的多样性、遮挡和混杂背景等因素的影响,导致人体姿态估计问题一直是计算机视觉领域的难点和热点。本文主要关注于初始特征对关节点定位的作用,提出一种跨阶段卷积姿态机（CSCPM）。方法 首先,采用VGG （visual geometry group）网络获得初步的图像初始特征,该初始特征既是图像关节点定位的基础,同时,也由于受到自遮挡和混杂背景的干扰难以学习。其次,在初始特征的基础上,构建多层模型学习不同尺度下的结构特征,同时为了解决深度学习中的梯度消失问题,在后续的各层特征中都串联该初始特征。最后,设计了多尺度关节点定位的联合损失,用于学习深度网络参数。结果 本文实验在两大人体姿态数据集MPII （MPII human pose dataset）和LSP （leeds sport pose）上分别与近3年的人体姿态估计方法进行了定性与定量比较,在MPII数据集中,模型的总检测率为89.1%,相比于性能第2的模型高出了0.7%;在LSP数据集中,模型的总检测率为91.0%,相比于性能第2的模型高出了0.5%。结论 实验结果表明,初始特征学习能够有效判断关节点的自遮挡和混杂背景干扰情况,引入跨阶段结构的CSCPM姿态估计模型能够胜出现有人体姿态估计模型。