【摘 要】
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突发性泄漏事故已成为我国城市公共安全的一个潜在威胁。本文以福建省福州市某街区为案例,采用高分辨率遥感影像、各种敏感目标和人口的分布信息等空间数据,利用事件触发机制,建立基础数据库与虚拟现实仿真试验平台。针对威胁城市公共安全的突发性泄漏事故,选择一种适合城市街区尺度的点源气体扩散模型与GIS集成,以构建泄漏气体扩散的三维时空仿真模型;模拟泄漏气体的扩散范围,以便实时监测污染可能影响区域并进行数据解读
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突发性泄漏事故已成为我国城市公共安全的一个潜在威胁。本文以福建省福州市某街区为案例,采用高分辨率遥感影像、各种敏感目标和人口的分布信息等空间数据,利用事件触发机制,建立基础数据库与虚拟现实仿真试验平台。针对威胁城市公共安全的突发性泄漏事故,选择一种适合城市街区尺度的点源气体扩散模型与GIS集成,以构建泄漏气体扩散的三维时空仿真模型;模拟泄漏气体的扩散范围,以便实时监测污染可能影响区域并进行数据解读分析,进而虚拟推演突发事故对公众的危害程度及可能的发展趋势;构建突发事件应急辅助决策支持系统。并设计疏散
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基于浮动车的交通流分析要求地图匹配快速而准确地处理GPS数据,现有的地图匹配算法无法满足交通流分析的实时处理要求。本算法采用延时策略,利用历史数据和最新数据及低速识别提取的静止点来指导延时点匹配,同时利用延时点来修正最新点的匹配经验。使用广州市路网及广东省交通厅浮动车的数据进行实验,结果证明在不同样本密度下,算法匹配正确率都可以达到80%以上,在精度、实时性和容错能力上均高于隐马尔科夫链匹配算法、
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