【摘 要】
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不同运动状态的语义信息,可以为室内定位提供更加丰富的参考从而进一步辅助并提高定位的可用性和高精度性。本文以此为出发点,获取语义信息并基于CNN(convolutional neural network)来识别目标体当前的状态行为(选取4种状态:静止、车行、步行和其他),进而为室内定位提供依据不同运动状态实现相应定位切换的方法。以武汉大学某地下停车场为研究区,结果表明,与SVM(support ve
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不同运动状态的语义信息,可以为室内定位提供更加丰富的参考从而进一步辅助并提高定位的可用性和高精度性。本文以此为出发点,获取语义信息并基于CNN(convolutional neural network)来识别目标体当前的状态行为(选取4种状态:静止、车行、步行和其他),进而为室内定位提供依据不同运动状态实现相应定位切换的方法。以武汉大学某地下停车场为研究区,结果表明,与SVM(support vector machines)相比,基于CNN实现行为状态识别能取得更好效果。本研究对室内环境下对所有目标
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景观服务评估核心是人与环境之间复杂的动态关系,基于利益相关者的参与式制图方法是建立景观服务分类体系和量化指标的有效途径。本文采用参与式制图方法,以九寨沟自然保护区为例,根据景观服务分类研究成果,并结合九寨沟自然资源特点和景观服务使用者半结构式访谈数据,提出了适用于九寨沟的景观服务指标体系。本研究方法以管理局工作人员、居民和游客等服务使用者作为参与式调研对象,分别就其需求和景观服务感知程度进行半结构
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健康是影响不同国家和地区发展的关键因素,全面了解"一带一路"成员国的居民健康状况,是探讨"一带一路"成员国之间健康医疗合作的重要基础。本文选择了4个代表性的健康状况指标(出生期望寿命、总生育率、过早非传染性疾病死亡率和结核病发病率),利用Morans I指数、Getis-Ord G指数对"一带一路"135个成员国的健康状况进行时空统计,分析了健康状况的空间相关性和空间分布模式,研究了健康状况的时空
肾综合征出血热(HFRS)主要是由鼠类携带传播汉坦病毒而引起的一类自然疫源性传染病,严重危害着人类健康。陕西省是我国HFRS疫情最严重的省份之一,发病率居全国前列,研究其疫情时空分异和影响要素对指导当地疫情防控具有重要意义。本研究基于2005—2017年县区尺度HFRS发病率数据,采用空间自相关、热点分析等方法分析陕西省疫情时空分异特征,并利用地理探测器探究影响疫情的主要自然环境和社会经济要素。结
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