本研究以武汉市两条典型街道为研究区域，将采集的视频图像数据作为模型输入，选取了两种具有代表性的方法：1）端到端卷积神经网络（CNN模型）；2）基于全卷积神经网络和随机森林（FCN+RF模型）。通过比较两种模型的精度，分析了模型在不同城市场景中的适应性。基于POI数据和OSM路网数据，分析了CNN模型与城市功能的关系，并验证了模型的可解释性。
本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
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