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拥有6535个路段,共计总里程为万多公里的县、乡、村农村公路的肇庆,每条路都配备一名路长,现已落实6563名“路长”,落实率100%,这是肇庆市系统防范化解道路交通安全风险的主要举措之一。 相似文献
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气象研究表明,作用在润扬悬索桥上的强风荷载主要是夏季台风和冬季偏北大风。运营近三年来,润扬悬索桥结构健康监测系统(SHMS)中的风速仪记录了经过该桥址区的大量强风样本。本文通过对北京时间2007-03-10 T13:00~2007-03-10 T16:00期间的实测强北风风速风向数据的分析,得到了该时段的风速和风向、紊流强度、紊流积分尺度、紊流功率谱密度函数等强风特性。结果表明,桥址区实测北风风速风向较稳定;顺风向紊流功率谱密度函数与Kaimal谱吻合较好;紊流强度较规范偏高。 相似文献
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城市道路塌陷灾害频发,有效的塌陷风险评价对于塌陷的防治具有重要意义。道路塌陷成因具有模糊性、随机性、复杂性等特点,为尽可能保证其评价过程的客观有效,通过识别城市道路塌陷风险要素,构建城市道路塌陷的风险评价体系,使用层次-熵权-云模型进行组合评价,建立道路塌陷风险评价模型。将该模型应用于宝安区部分道路塌陷风险评价,结果表明:6条主干道基于道路塌陷风险评价模型评价结果与探地雷达(Ground Penetrating Radar, GPR)实测风险评价结果吻合度较高,具有一定的应用能力。该模型为城市道路塌陷的防治起到了积极的指导作用,为城市安全风险防控起到了一定的参考作用。 相似文献
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基于机器视觉的危险天气自动识别技术近年来已成为研究热点,但模型识别准确率不高和模型不够轻量化是该项技术面临的主要问题。针对上述问题,提出了一种利用CycleGAN网络自动扩展危险天气数据集的方法,有效解决了数据集数据量不足、数据类型不平衡的问题。同时,还提出了一种三通道融合卷积神经网络(3-Channel Convolutional Neural Network, 3C-CNN),该网络主干分支采用迁移学习的技术方案,并利用多分支结构提取并融合天气图像中的整体与局部特征。结果表明,利用CycleGAN网络扩充的WeatherDataset-6Plus数据集能够有效改善深度学习模型的训练性能,3C-CNN模型的6类天气现象综合识别准确率达到了98.99%,识别速度达到220帧/s。该方法在保证准确率的同时实现了模型的轻量化,有利于其在嵌入式设备中部署。 相似文献
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