35、探索城市环境中的计算机视觉与听觉技术:Remorph框架的应用

探索城市环境中的计算机视觉与听觉技术:Remorph框架的应用

1. 引言

城市作为一个充满活力、异质性和多层次的环境,正以惊人的速度发展和变化。这些日常的变化使得城市变成了复杂且难以解读的系统,对于居民和决策者来说,如果不利用计算范式所提供的潜力,理解城市的动态几乎是困难的,甚至是不可能的。为了更好地理解和管理城市,人工智能(AI)技术,特别是计算机视觉和听觉技术,逐渐成为不可或缺的工具。

计算机视觉和听觉技术不仅能够帮助我们识别和理解城市现象,还可以提供数据驱动的解决方案,从而优化城市规划和设计,提升城市的宜居性和居民的生活质量。本文将探讨这些技术在城市研究中的应用,重点介绍Remorph框架,它为城市研究提供了一种全新的分析工具。

2. 城市听觉技术的应用

2.1 声音采集方法

在城市环境中,声音是一种宝贵的资源,能够揭示城市的动态和特性。为了有效采集城市声音,通常采用两种主要方法:点状采集和线状采集。点状采集适用于特定地点的声音记录,而线状采集则用于沿特定路径的声音记录。这些方法的选择取决于应用场景和所需信息的类型。

2.1.1 点状声音采集

点状声音采集是通过在城市中选定若干个点来进行声音记录。这些点的选择需要考虑以下几个因素:

  1. 避免私人区域 :采集点不应位于私人区域或难以记录声音的地方。
  2. 成本与复杂性 :采集点的数量应在成本和复杂性之间取得平衡。过多的点会增加成本和时间,而过少的点则无法提供可靠的数据。
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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