智慧园区环境下的多模态多核学习身份识别算法研究

智慧园区的建设推动着企业与城市的发展，传统的园区管理方式已不再适用于产业融合创新的智慧园区。以曹家滩园区为例，设计智慧园区平台总体框架，针对园区中身份识别存在识别环境差、效率低、准确率低等问题，提出一种基于多模态多核学习的身份识别算法。所提算法将视频数据中的数据分为图像、音频，并采集个人信息的文本，并将三种模态的信息输入同一样本空间中，通过引入间隔约束的多核学习算法，保留不同模态的差异性和相似性，并进行特征融合与决策融合，最终采用分类器与评分机制输出身份识别结果。通过公开的视频数据集与曹家滩园区数据集进行实验，实验结果表明本文所提算法最高准确率达到97.2%，与传统算法相比有较大优势。     

夏季干旱半干旱城市公园绿地空气负离子与空气颗粒物变化特征

【目的】观测北方干旱半干旱城市公园绿地不同植被结构空气负离子浓度与空气颗粒物浓度,并评价影响因素及其交互影响,为北方城市居民选择游憩时间及公园建设提供科学依据。【方法】于2020年7—8月,同步观测呼和浩特市敕勒川公园5种植被结构及对照点空气负离子浓度、空气颗粒物浓度,分析空气负离子与空气颗粒物变化特征及其影响因素。【结果】不同植被结构空气负离子浓度基本呈“V”形变化特征,空气颗粒物浓度最高值出现在早晨,最低值出现在下午;不同植被结构空气负离子浓度均值均高于对照点,且复层植被结构产生的负离子浓度要高于单层植被结构,不同植被结构对空气颗粒物浓度的调控存在着削减和集聚并存的效应;气象因子是影响空气负离子和空气颗粒物浓度的主要因素,风速与空气负离子浓度间显著负相关,温度与空气负离子浓度、总悬浮颗粒物(TSP)和PM₁₀浓度间显著负相关,相对湿度与空气负离子浓度、TSP和PM₁₀浓度间显著正相关,露点温度与PM_2.5和PM_1.0浓度间显著正相关;空气负离子浓度与PM_1.0浓度间显著负相关。【结论】复层植被结构较单层植被结构对提高空气负离子浓度有更加显著的作用,疏密适当的植被对减少空气颗粒物浓度起到积极作用;依据观测结果,建议城市周边居民开展休闲娱乐活动的最佳时间选择在9:00—10:00和14:00—17:00。