浅析大数据时代的城乡规划与智慧城市

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当前随着经济的发展和科技的进步,信息流通速度正在逐渐加快,人们之间的有效交流也变得更加密切,目前"互联网+"这种新技术发展形势逐渐走进了人们的视野当中,更多的人们开始关注大数据的发展,所以说在目前信息爆炸的社会背景下,大数据的时代已经成为一个主要的发展趋势。而大数据时代的到来,对目前我国所开展的城乡规划设计提出了更多新的要求,目前需要确保城乡规划的合理性以及这项工作的科学性,从而为智慧城市的建设发展提供保障以及信息整合的渠道,促进城市的进步。
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长时间工作或环境变化时,红外焦平面阵列器件易产生非均匀性的问题。典型的星上定标方法是将系统指向深空场景或在入瞳处引入星上面源黑体辐射。覆盖全口径的星上黑体普遍体积较大、设计复杂且成本高昂。为了解决这些难题,我们提出了一种基于可控内定标装置和星空场景的红外遥感系统星上非均匀性校正方法。该方法利用可控内定标源提供不同的靶面基准辐照度,通过计算获得不同辐射定标段的定标参数,覆盖探测器动态范围,实现不遮挡
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目前边缘检测方法根据图像极值点筛选图像边缘点,导致检测到的边缘图像不清晰,平均能量值偏低,提出噪声干扰下船舶遥感图像的目标边缘检测方法。采用频域Fourier变换去除图像噪声;选择Canny算子,设计目标边缘检测流程;平滑去噪图像,根据图像边缘梯度极大值点,筛选图像目标边缘点,分割图像目标和背景,实现目标边缘检测。实验结果表明,在1%和10%梯度下的校验噪声模拟的噪声干扰下船舶遥感图像中,研究方法
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本文面向光学遥感图像目标检测应用,针对光学遥感图像中的典型目标—飞机和汽车,提出一种改进的SSD模型:首先在SSD (Single Shot multibox Detector)网络模型基础上引入多尺度特征融合模块,实现深层特征与浅层特征的融合以获得更多的特征上下文信息,增强网络对目标特征的提取能力;其次根据数据集目标样本尺寸分布特征进行聚类分析获得更准确的默认目标框参数,从而有效提升网络对目标位
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