随着城市化进程加速,智慧城市建设对建筑物三维信息的高效获取需求日益迫切。传统小区容积率测量方法依赖人工测量与二维图纸分析,存在效率低、成本高、动态更新困难等问题,难以满足现代城市精细化管理的需求。提出一种融合无人机三维...随着城市化进程加速,智慧城市建设对建筑物三维信息的高效获取需求日益迫切。传统小区容积率测量方法依赖人工测量与二维图纸分析,存在效率低、成本高、动态更新困难等问题,难以满足现代城市精细化管理的需求。提出一种融合无人机三维建模与深度学习技术的小区容积率快速计算方法:通过无人机倾斜摄影技术获取高分辨率影像数据,构建精确的三维模型以提取建筑物立体信息;结合改进YOLO(you only look once)算法对建筑立面窗户进行分层识别与定位,利用窗户分布特征与建筑高度的相关性推导容积率。该方法通过自动化流程替代传统人工操作,显著提高了数据采集与处理效率,降低了人力与时间成本,同时保障了计算结果的准确性和实时性。研究成果为城市规划与管理提供了高效的技术工具,推动城市资源分配优化与智慧化发展,为提升居民生活品质与城市可持续发展提供支撑。展开更多
目的探讨人体脂肪分布与颈动脉粥样硬化的相关性。方法以2020年1月—2023年1月于北京协和医院国际医疗部(西单院区)健康管理中心体检的成年健康人群为研究对象。收集其基线资料、实验室指标、Inbody人体成分分析及颈动脉超声检查结果。...目的探讨人体脂肪分布与颈动脉粥样硬化的相关性。方法以2020年1月—2023年1月于北京协和医院国际医疗部(西单院区)健康管理中心体检的成年健康人群为研究对象。收集其基线资料、实验室指标、Inbody人体成分分析及颈动脉超声检查结果。根据颈动脉超声检查结果将研究对象分为颈动脉粥样硬化组和对照组。比较两组基线资料、实验室指标及人体成分差异,并采用多元Logistic回归分析探究颈动脉粥样硬化与人体成分的相关性。为进一步探究脂肪分布与颈动脉粥样硬化的相关性,根据四分位数(Q1~Q4)将躯干脂肪与四肢脂肪的比值(躯干脂肪/四肢脂肪)、内脏脂肪面积、腰臀比进一步分为Q1组、Q2组、Q3组和Q4组(以Q1组为参照)。绘制森林图分析各亚组发生颈动脉粥样硬化的风险。结果本研究共纳入2221名受试者,其中男性1194名(53.76%),女性1027名(46.24%),平均年龄(50.28±10.93)岁。颈动脉粥样硬化组1049名,对照组1172名。基线资料分析结果显示,颈动脉粥样硬化组年龄、男性占比高于对照组(P均<0.001);颈动脉粥样硬化组体重、体质量指数(body mass index,BMI)、腰臀比、体脂肪量、躯干脂肪、躯干脂肪/四肢脂肪、内脏脂肪面积等指标均显著高于对照组(P均<0.05)。实验室检查结果显示,颈动脉粥样硬化组血糖、糖化血红蛋白、甘油三酯、尿酸等水平均显著高于对照组(P均<0.001)。多元Logistic回归分析结果显示,调整年龄、性别、吸烟史和饮酒史后,躯干脂肪/四肢脂肪、腰臀比均与颈动脉粥样硬化发生风险显著相关(P均<0.05)。与Q1组比较,Q4组动脉粥样硬化风险显著增加(OR=1.81,95%CI:1.26~2.61,P<0.05);腰臀比、内脏脂肪面积与颈动脉粥样硬化无显著相关性(P>0.05)。结论躯干脂肪/四肢脂肪与颈动脉粥样硬化的发生具有显著相关性。未来应扩大样本量并采用更精确的脂肪分布测量方法以验证本研究结论。展开更多
文摘随着城市化进程加速,智慧城市建设对建筑物三维信息的高效获取需求日益迫切。传统小区容积率测量方法依赖人工测量与二维图纸分析,存在效率低、成本高、动态更新困难等问题,难以满足现代城市精细化管理的需求。提出一种融合无人机三维建模与深度学习技术的小区容积率快速计算方法:通过无人机倾斜摄影技术获取高分辨率影像数据,构建精确的三维模型以提取建筑物立体信息;结合改进YOLO(you only look once)算法对建筑立面窗户进行分层识别与定位,利用窗户分布特征与建筑高度的相关性推导容积率。该方法通过自动化流程替代传统人工操作,显著提高了数据采集与处理效率,降低了人力与时间成本,同时保障了计算结果的准确性和实时性。研究成果为城市规划与管理提供了高效的技术工具,推动城市资源分配优化与智慧化发展,为提升居民生活品质与城市可持续发展提供支撑。
文摘目的探讨人体脂肪分布与颈动脉粥样硬化的相关性。方法以2020年1月—2023年1月于北京协和医院国际医疗部(西单院区)健康管理中心体检的成年健康人群为研究对象。收集其基线资料、实验室指标、Inbody人体成分分析及颈动脉超声检查结果。根据颈动脉超声检查结果将研究对象分为颈动脉粥样硬化组和对照组。比较两组基线资料、实验室指标及人体成分差异,并采用多元Logistic回归分析探究颈动脉粥样硬化与人体成分的相关性。为进一步探究脂肪分布与颈动脉粥样硬化的相关性,根据四分位数(Q1~Q4)将躯干脂肪与四肢脂肪的比值(躯干脂肪/四肢脂肪)、内脏脂肪面积、腰臀比进一步分为Q1组、Q2组、Q3组和Q4组(以Q1组为参照)。绘制森林图分析各亚组发生颈动脉粥样硬化的风险。结果本研究共纳入2221名受试者,其中男性1194名(53.76%),女性1027名(46.24%),平均年龄(50.28±10.93)岁。颈动脉粥样硬化组1049名,对照组1172名。基线资料分析结果显示,颈动脉粥样硬化组年龄、男性占比高于对照组(P均<0.001);颈动脉粥样硬化组体重、体质量指数(body mass index,BMI)、腰臀比、体脂肪量、躯干脂肪、躯干脂肪/四肢脂肪、内脏脂肪面积等指标均显著高于对照组(P均<0.05)。实验室检查结果显示,颈动脉粥样硬化组血糖、糖化血红蛋白、甘油三酯、尿酸等水平均显著高于对照组(P均<0.001)。多元Logistic回归分析结果显示,调整年龄、性别、吸烟史和饮酒史后,躯干脂肪/四肢脂肪、腰臀比均与颈动脉粥样硬化发生风险显著相关(P均<0.05)。与Q1组比较,Q4组动脉粥样硬化风险显著增加(OR=1.81,95%CI:1.26~2.61,P<0.05);腰臀比、内脏脂肪面积与颈动脉粥样硬化无显著相关性(P>0.05)。结论躯干脂肪/四肢脂肪与颈动脉粥样硬化的发生具有显著相关性。未来应扩大样本量并采用更精确的脂肪分布测量方法以验证本研究结论。
