福建长乐现代住宅区景观设计解析

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0 下载量 164 浏览量 更新于2024-07-07 收藏 9.37MB PDF 举报
"[福建]长乐现代风格住宅区景观设计方案.pdf" 该项目是一个针对福建省会长乐市的现代风格住宅区景观设计计划,旨在创造一个既符合现代生活需求又尊重当地自然环境的高品质居住空间。设计团队深入理解了项目所在区域的特征,包括其独特的地理位置、气候条件、植被种类以及地形地貌,以此为基础制定了详细的设计策略。 首先,长乐市位于中国东南沿海,是福州的重要门户,拥有空港和海港的双重优势。这一特点意味着该地区具有较高的交通便利性,同时也需要在设计中考虑如何平衡城市化进程与自然环境的和谐共存。气候上,长乐属于亚热带季风气候,适宜多种植物生长,为景观设计提供了丰富的植物配置选择。 基地条件方面,地势平缓,有利于进行各种景观规划。同时,基地靠近水域,具有良好的视线通廊,使得居民可以欣赏到美丽的水景。雨水管理也是设计的重要考量,设计中利用斜坡地形引导雨水横向流过,增强自然过滤系统,实现可持续的雨水管理和利用。 设计策略中,景观总体设计注重内外部视线的连通性,使得住宅区既能够保持一定的私密性,又能让居民享受到开阔的视野。例如,主路与基地间的视线通透,让过往的人们可以看到住宅区的美景,而内部则通过精心布局,创造出内向性的焦点,使居民有归属感和安全感。 此外,设计还强调与周边环境的融合,如长乐人民政府、西洋北路、朝阳北路、航兴路等周边设施和道路的协调,以及对里仁大桥等重要地标景观的呼应。绿水近景和青山远景的构图,旨在提供层次丰富的视觉体验,使住宅区成为人们享受自然、放松身心的理想场所。 总结来说,这个景观设计方案关注现代居住环境的品质提升,结合长乐市的自然与人文特点,通过科学规划和艺术设计,打造出一个宜居、生态、有特色的现代住宅区,满足人们对美好生活的向往。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行