横岗文体广场灯光改造工程实施方案

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0 下载量 73 浏览量 更新于2024-07-07 收藏 244KB PDF 举报
"横岗文化广场灯光改造工程施工组织设计" 这篇文档详细介绍了横岗文体广场的灯光改造工程,包括施工的各个方面,旨在提供一个全面的施工计划和策略。以下是该工程的主要知识点: 1. **工程概况**:工程位于横岗文体广场,涵盖功能照明和景观照明两大部分。功能照明涉及道路、高杆灯、停车场照明的改造;景观照明则涉及建筑、庭院、舞台以及广场景观元素的照明改善。 2. **工程量清单**:列出了所有拟改造的灯具类型、功率、高度和数量,包括单臂路灯、高低杆路灯、庭院灯、停车场灯、高压钠灯、埋地灯、中杆灯、高杆灯改造、壁灯、水底射灯、LED线光源和点光源等,共计约500件设备。 3. **施工部署**:虽然未在具体内容中详细描述,但通常此部分会包含施工顺序、人力物力分配、施工区域划分等信息。 4. **施工准备**:可能涉及现场勘查、材料采购、设备租赁、施工队伍组建、技术交底、安全教育等内容。 5. **主要分部分项工程施工方案**:将详细说明每个灯具或照明系统的安装方法、工艺流程和技术要求。 6. **施工进度及保证工期的措施**:将设定工程时间表,并提出如何通过合理调度、优化工作流程等方法确保按时完成。 7. **工程质量管理措施**:将设定质量标准,包括材料检验、施工过程控制、质量检查等,确保工程符合“合格”质量目标。 8. **安全保证措施**:将提出施工期间的安全规范、应急预案、安全培训等,以防止安全事故。 9. **施工管理措施**:涵盖项目管理、沟通协调、变更控制等方面,确保工程有序进行。 10. **文明施工及防火措施**:强调环保施工、噪音控制、废弃物处理,以及防火设施的设置和使用。 11. **与各相关单位配合之措施**:阐述如何与业主、设计单位、监理单位和其他承包商协同工作,解决可能出现的问题。 这个施工组织设计不仅是一份详细的工作指南,也是确保工程质量和安全的重要工具,它涵盖了从工程策划到实施的全过程,是项目成功的关键因素之一。
2024-09-06 上传
图像识别技术在病虫害检测中的应用是一个快速发展的领域,它结合了计算机视觉和机器学习算法来自动识别和分类植物上的病虫害。以下是这一技术的一些关键步骤和组成部分: 1. **数据收集**:首先需要收集大量的植物图像数据,这些数据包括健康植物的图像以及受不同病虫害影响的植物图像。 2. **图像预处理**:对收集到的图像进行处理,以提高后续分析的准确性。这可能包括调整亮度、对比度、去噪、裁剪、缩放等。 3. **特征提取**:从图像中提取有助于识别病虫害的特征。这些特征可能包括颜色、纹理、形状、边缘等。 4. **模型训练**:使用机器学习算法(如支持向量机、随机森林、卷积神经网络等)来训练模型。训练过程中,算法会学习如何根据提取的特征来识别不同的病虫害。 5. **模型验证和测试**:在独立的测试集上验证模型的性能,以确保其准确性和泛化能力。 6. **部署和应用**:将训练好的模型部署到实际的病虫害检测系统中,可以是移动应用、网页服务或集成到智能农业设备中。 7. **实时监测**:在实际应用中,系统可以实时接收植物图像,并快速给出病虫害的检测结果。 8. **持续学习**:随着时间的推移,系统可以不断学习新的病虫害样本,以提高其识别能力。 9. **用户界面**:为了方便用户使用,通常会有一个用户友好的界面,显示检测结果,并提供进一步的指导或建议。 这项技术的优势在于它可以快速、准确地识别出病虫害,甚至在早期阶段就能发现问题,从而及时采取措施。此外,它还可以减少对化学农药的依赖,支持可持续农业发展。随着技术的不断进步,图像识别在病虫害检测中的应用将越来越广泛。