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对疏散场景中的人员数量进行准确估计，能为疏散路径的实时优化和应急资源的调度提供决策支持。为了获取疏散通道上不同区域的人员数量，该文在对已有方法分析和总结的基础上，通过设置分类情况和人员密度层级相联，建立了基于级联卷积神经网络(CNN)的人员数量估计模型，可有效避免卷积过程中部分图像信息丢失及过拟合的产生。通过学习图像中人员数量、位置随着图像特征变化的关系，可估计疏散通道上实时监控画面中人员数量。基于PyTorch深度学习平台开发，模型最终在验证集(612张图像)和测试集(182张图像)上的识别准确度分别为84.2%和83.6%,说明该模型可以比较准确地估计监控画面中的疏散人员数量。 相似文献
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建立了并流进料机械蒸汽压缩(MVC)多效蒸发(MEE)系统自平衡循环的热力过程模型,分析了并流进料MVC-MEE系统中蒸发器效数、多效蒸发系统总温差、末效蒸发器二次蒸汽温度和MVC等熵效率对系统比功耗(w_(spc))的影响.计算结果显示:w_(spc)随系统总温差的增大而增加,蒸发器效数越少,w_(spc)增加的速率越大;蒸发器效数较多时,w_(spc)的增加速率随系统总温差的增大而提高.在系统总温差一定时,w_(spc)随蒸发器效数增加而明显降低,但随着蒸发器效数的增加,w_(spc)的减小幅度降低.在蒸发器效数一定时,w_(spc)随末效蒸发器二次蒸汽温度的升高略有降低,其影响随着蒸发器效数的增加而减小.在系统总温差一定时,w_(spc)随MVC等熵效率的增加而降低,在系统总温差较大时,MVC等熵效率对w_(spc)的影响更显著. 相似文献
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