四川城市职业学院位于四川省省会—成都市，是一所经四川省人民政府批准、教育部备案的全日制综合性普通高等学校，于2008年4月在具有十多年本科办学历史的四川师范大学信息技术学院、四川师范大学外事学院办学基础上组建而成。 学院自成立以来，恪守“修德砺能，务实拓新”的校训，弘扬“团结奋进，追求卓越”的学院精神，遵循“社会需求引领城市发展，高职教育开启幸福人生”的办学理念，强化“教会学生做人、教会学生做事”的人才培养理念，坚持“以服务为宗旨，以就业为导向；工学结合，校企合作；尊重市场，整合资源；用好机制，规范管理”、“服务城市化，专业产业化，课程国际化，教育信息化”的办学思路，设计了基于素质教育下的“一条主线三个层次”的人才培养模式，并获得四川省人民政府教学成果奖。 学院设有建筑工程学院、经济管理学院、公共服务学院、汽车与信息工程学院、艺术设计学院、国际学院共6个分院，土木建筑类、财经商贸类、交通运输类、装备制造类、电子信息类、文化艺术类、公共管理与服务类、旅游类、教育与体育类、资源环境与安全类等10个专业大类、45个在校生专业，全日制在校生14000多名的办学格局。 学院占地面积1600余亩，有成都校区和眉山校区两个校区。眉山校区的校园建筑，沿着山势和坡地，高低起伏，“山校相映”，建筑群落疏密有序，疏林草坡相得益彰，校园环境非常漂亮。眉山校区也是智慧校园，每间教室都配备了全苹果IMac一体机或电子白板系统，无所不在的数字化交互，能让你体验信息化时代的大学生活。“国际范”更是眉山校区的又一个亮点，学生公寓里，每层楼都有自助洗衣房和干洗房，每层楼都有健身房，校内IMAX3D电影院，让你们足不出户就可以欣赏最新的国内外大片。而成都校区则有非常完备齐全的教学、生活设施，东湖碧波荡漾、水天一色，伴书山上林木众多、曲径通幽。整个校园植被茂盛、四季繁花，被誉为“花园式”学校、四川省最美校园。《林师傅在首尔》、《青春驿站》等众多影视剧组外景拍摄地都选择在了成都校区。 学院高度重视师资队伍建设，通过内培外引，多措并举，不断加强师资队伍建设，强化了竞争激励机制，优化了师资队伍结构。经过多年来的建设和发展，已形成了一支数量与办学规模相适应、水平与学科专业建设相适应、素质与人才培养目标相适应的结构优化、富有活力、敬业爱岗、具有创新精神和团队精神，适应高等职业教育发展需要的“双师型”教师队伍。学院现有各类教师900余人。教师队伍中，具有教授、副教授、高级工程师等高级职称教师占专任教师总数的40%以上，具有研究生学位教师占专任教师总数的45%；“双师型”教师占专任教师总数的34%。其中包括“全国优秀教师”2人，“四川省优秀教师”2人， “四川省突出贡献专家”1人，“四川省三八红旗手”1人，“四川省先进工作者”1人，“四川省优秀共产党员”2人，“全国民办高校优秀辅导员”1人，四川省学术技术带头人后备人选2人，四川省高校职称评定委员会专家2人、四川省高校设置委员会专家1人，省级教学团队1个。 学院现已形成价值10亿多元的优质办学资产。校内建有与各专业配套的各类实验实训室140多个，其中有中央财政支持的职业教育实习实训基地、四川省建设厅支持的四川省建筑工种实训基地，以及校企联建的工程实训中心、汽车实训中心、服装裁剪与制作实训基地等。学院与300余家政、行、企、校建立了校企合作关系，共建143个校外实习实训基地，先后开设“四川蓝光嘉宝订单班”、“成都地铁订单班”、“蒙牛集团订单班”、“京东订单班”、“伊藤洋华堂订单班”、“元迪教育订单班”、“万科订单班”、“北汽银翔订单班”、“四川现代汽车订单班”、“成都力方订单班”等20多个知名企业订单班。 学院先后与韩国、英国、美国、新西兰等国家和中国台湾地区进行交流与合作。从2013年开始，学院每年都有近100名学生出国留学。学院采取联合培养模式，两年后在取得国内大学专科文凭的同时，还将获得国外大学的本科文凭。同时，为了鼓励同学们刻苦学习，让优秀的学生实现继续升造的愿望，学院坚定不移地执行省教育厅“专升本”的政策，每年学院都有300名左右的学生升入四川师范大学继续学习。除此之外，为了提升全院学生的学历层次，学院积极与西南科技大学、四川师范大学等高校联系，已开设建筑经济管理、汽车服务工程等几十个自考本科专业。为了让同学们更好地就业，学院还启动职业资格认证工作，与四川省人力资源与社会保障厅、四川省建设厅等单位进行沟通，保障了各个职业资格认证工作顺利进行。 经过九年的奋斗，学院办学成绩斐然。学院师生在国家、省、市级各类竞赛中共获得100多个奖项，其中在全国数学建模竞赛、电子设计大赛、全国职业院校技能大赛等国家级比赛中不乏全国一等奖。学院的办学质量和内涵建设的成果得到了教育部、四川省教育厅以及同行的高度评价，2013年底，接受省教育厅组织专家组对学院人才培养工作评估，获全票通过。毕业生获得用人单位的普遍认可，许多毕业生都已成为公司单位的中高层管理干部，学院连续六届毕业生就业率均超过98%，先后获得“四川省普通高等学校毕业生就业工作先进单位”、“中国民办高等教育优秀院校”荣誉称号。在2018年中国高职高专院校竞争力最新排行榜中，我院在全国1386所高职院校中排名306位，相比去年的375位，提升了近70位。在四川省50多所高职高专中名列第11位，并且连续数年位列川内民办高职院校第一名！最新排名显示出学院在一升两转走内涵式发展道路的征途上迈出了更加稳健的步伐。 学院办学行为还得到了包括全国人大常委、民进中央副主席、中国民办教育协会会长王佐书，中国科学院院士、复旦大学原校长、英国诺丁汉大学校长杨福家，四川省高等教育协会会长、省人大常委会原副主任、四川大学原校长卢铁城，中国职业技术教育学会副会长、深圳职业技术学院原院长俞仲文 等众多教育名家的高度肯定，认为“四川城市职业学院体制机制好，管理模式好，民办院校就应该这样办！”

武汉城市职业学院是由湖北省人民政府主管、武汉市人民政府主办，面向全国招生的全日制综合性高等职业院校。学校起源于1904年清末湖广总督张之洞创办的两湖总师范学堂。2002年，在武汉市第二师范学校和武汉市幼儿师范学校的基础上，成立江汉大学实验师范学院。2007年，省人民政府批准更名为武汉城市职业学院。2010年，经省人民政府批准，武汉城市职业学院与武汉工业职业技术学院两校合并，成立新的武汉城市职业学院。 学校现有两个校区，南校区濒临风景优美的汤逊湖，北校区坐落在风景秀丽的狮子山麓、野芷湖畔。两校区占地面积约1100亩，建筑面积55余万平方米;现有馆藏图书120余万册，电子图书380余万册;校内实训室200余个，校外实训基地200余个，校企合作企业300余家;教学设备总值达1.5亿元，为学校人才培养、科学研究、社会服务和文化传承提供了强有力的支撑。 学校全日制在校生17000余人，重点培养服务于区域经济社会发展所需要的小学、幼儿园教师和生产、建设、服务、经营、管理一线的高素质技术技能型人才。设有学前教育学院、初等教育学院、文化创意与艺术设计学院、旅游与酒店管理学院、财经学院、外语学院、计算机与电子信息工程学院、汽车技术与服务学院、建筑工程学院、机电工程学院、职业网球学院和马克思主义学院、国际教育学院、创业学院、继续教育学院(职业技能鉴定所)15个学院。 学校现有招生专业70个，承担省级以上教学质量工程项目40余项，各级各类示范专业、特色专业、重点专业在各专业群的覆盖率达到100%。其中，国家示范专业1个、中央财政支持专业4个、省级品牌专业2个、省级特色专业5个、省级重点专业2个、市级品牌专业10个;电子商务、体育运营与管理专业与武汉商学院联合开办本科层次人才培养(专本衔接)。 学校现有教职工930人，其中专任教师590 余人，副高以上教师196人，各类专家、政府津贴获得者20余人次。 学校高度重视与政府、行业、企业的合作，先后与世界五百强中多家企业建立了稳定的合作关系。学校广泛开展各类职业技能培训，是湖北省、武汉市教师教育重要培训基地，是政府部门批准的国家职业技能鉴定所，是武汉市职业技能培训定点单位、武汉市创业培训定点单位和武汉市职业技能实训基地，拥有“造价员”、“质检员”、“监理员”等取证资质。 学校与英国、美国、德国、新西兰、澳大利亚、韩国、泰国、印尼、乌干达、台湾等国家和地区的高校建立友好的合作关系;互派交换生开展中外合作办学，邀请外籍专家来院任教、讲学，组织学生参加学术夏令营活动;学校获评《中国高等职业教育质量年度报告》发布的全国高职院校“国际影响力50强”高校。 学校组织学生参加各级各类职业技能竞赛，近三年获得省级以上奖项419项;积极组织学生参与上海世博会、武汉园博会、第21届亚洲田径锦标赛、武汉网球公开赛、武汉马拉松系列赛事的志愿服务和“新青年下乡”活动，广受社会好评。学校毕业生就业率达97%以上，毕业生薪酬水平、毕业生满意度、用人单位满意度、专业吻合度、就业稳定性等各项指标居于全省前列。 学校是国家现代学徒制试点院校，教育部命名的“师范教育先进学校”，湖北省教育厅组织评估的“办学水平优秀学校”。先后获得“武汉市文明单位”、“武汉市五一劳动奖状”、“湖北省平安校园”、“湖北省大学生创业示范基地”等荣誉。

无锡城市职业技术学院，坐落于太湖之滨的无锡职教园，风景怡人，环境优美。追溯历史，这所无锡唯一的市属高职院校可谓古老而又年轻。2004年，无锡市干部学校、无锡市职工大学、无锡市轻工职大、无锡市城建职大和江南学院旅游经贸分院五校合并，成立无锡城市职业技术学院。2013年，又与无锡高等师范学校合并办学，成为一所具有百年悠久历史的学校，实现了跨越式发展。长期以来，学院秉承首任校长顾倬先生提出的“弘毅”校训，与时代同呼吸、与民族共命运，求教育之进步、谋国家之强盛，培养和造就了众多中华英才，如荣毅仁、薛暮桥、王忍之、徐铸成、徐中玉、吴冠中、钱松岩、杨荫浏、陈瘦竹、唐敖庆、胡福明等。目前，学院由无锡市政府投资建设的新校区，占地面积1000亩，建筑面积30万平方米，融江南建筑风格与人文生态景观于一体。学院现拥有教职工700余人，全日制在校生9300余人，各类成人教育学生4400余人。学院设有师范学院、贸易金融学院、会计学院、旅游学院、物联网工程学院、机电学院、传媒与艺术设计学院、建筑与环境工程学院、影视学院、基础课部、体育部、干部培训与继续教育学院等教学单位，开设与区域经济发展和产业结构紧密契合的高职（专科）专业42个，构建了旅游、建筑工程技术、建筑装饰工程技术、物联网工程技术、金融、营销与贸易、艺术设计、会计等八个专业群，初步实现了院级-市级-省级-国家级重点专业建设与培育体系。学院高度重视学生的职业技能培训和就业能力的提升，通过实践成功探索出“院地互动、校企合一、理实交融、系统育成”的创新型人才培养模式：企业即学校、现场即课堂、学生即员工，学生入学即入行，身处真实工作环境之中，在各个环节中均得到实践，于潜移默化中养成必备的职业技能和职业素养，实现学校与企业在人才培养合作上的高度融合。”目前，学院建有261个校内实训室，并与有关行业、企业通力合作，建立了327个校外实习基地，开设了多个订单培养班，与艾迪酒店、香梅国际酒店共建“企中校”，与央企大唐电信和星级酒店共建智慧酒店，和江苏鼎都检测有限公司合作共建检测中心，实现了“校中企”项目的突破。师范教育是我院办学资源最丰富、社会影响力最大的一个品牌。近年来，我院分别与无锡师范附属小学等20所小学、无锡市实验幼儿园等20所幼儿园签订了合作协议，并建立了40个教研培合作基地、聘请了20名特聘教授、6名特聘专家，合作双方在教学、科研、培训等方面开展深度合作，共同培育教育人才。学院拥有一支结构合理、师德高尚、业务精湛的专业教师队伍和管理人员队伍。并建有“江苏省博士后创新实践基地”，“无锡市环境科学与工程研究中心”，“无锡市重点高校研究生实践创新基地”等科研平台，积极引进海内外高层次人才。目前，专任教师中硕士及以上比例达72.99.%，高级职称比例达40%。学院现有国家教学名师1人，享受国务院政府津贴的中青年专家1人，江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目2人，省“333工程”培养对象12人，省高校“青蓝工程”中青年学术带头人2人，省“青蓝工程”骨干教师培养对象6人，无锡市社会事业领军人才5人，市有突出贡献中青年专家2人，市学科带头人6人，市名师2人，市教学能手6人。学院以中外合作办学为平台，积极引进国外同类院校中优质教育资源，稳步提升国际化水平。先后与美国、韩国、澳大利亚、新加坡、台湾等16个国家和地区的32所高校和教育培训机构建立了教育交流与合作关系。2014年，学院启动实施“百名教师出国（境）进修计划”，67名骨干教师已分赴台湾、新加坡、加拿大等地进行了职业教育专题研修学习。近几年，学院的办学成绩得到社会广泛认可。2013年顺利通过江苏省高职高专人才培养水平评估，各项工作得到评估专家的高度评价。学院荣获江苏省职业教育先进单位、江苏省文明单位、国家级语言文字规范化示范校、江苏省平安校园、江苏省教育纪检监察先进集体、江苏省模范职工之家、江苏省红十字示范学校、江苏省学习陶行知教育思想先进集体等多项荣誉称号。展望未来，无锡城市职业技术学院将继续秉承“地方高校地方办，办好高校为地方”的宗旨，按照无锡“十二五”发展规划和无锡市委市政府关于加快高等教育改革和发展的意见要求，不断加强内涵建设、提高办学质量、提升办学层次，为更好地服务地方经济社会发展而努力奋斗。

建设工程教育网（www.jianshe99.com）是建筑工程类远程教育网站。以专业的教学内容、良好的培训效果以及完整的客户服务获得了业界的认可，并以其雄厚的师资力量、交互式学习课件、灵活多样的学习方式、严谨的教学作风，为我国培养了大量建筑工程专业人才，是广大考生了解建筑工程类考试政策、动态和参加培训的理想网站。

成果介绍本发明公开了一种城市天际轮廓线立面正射影像图的快速获取和测量方法，包括以下步骤：利用携带坐标获取装置的照相机逐段拍摄城市天际轮廓线立面的局部影像，并记录每个拍摄时刻照相机的坐标方位和镜头朝向；获取每个拍摄点与所拍摄对象之间的水平距离；建立拍摄点与拍摄图像的几何映射关系，生成城市天际轮廓线立面的正射影像图；综合城市天际轮廓线立面与其正射影像图的几何比例，输出城市天际轮廓线立面正射影像图的测量数据。本发明缩小了常规技术带来的图像畸变误差，提高了测量精度。本发明的目的是提供一种 城市天际轮廓线立面正射影像图的快速获取和测量方法，缩小了常规技术带来的 图像畸变误差，提高了测量精度。技术方案：为实现上述发明目的，本发明采用的技术方案为一种城市天际轮 廓线立面正射影像图的快速获取和测量方法，包括以下步骤：1）利用携带坐标获取装置的照相机逐段拍摄城市天际轮廓线立面的局部影 像，并记录每个拍摄时刻照相机的坐标方位和镜头朝向；2）获取每个拍摄点与所拍摄对象之间的水平距离；3）建立拍摄点与拍摄图像的几何映射关系，生成城市天际轮廓线立面的正 射影像图；4）综合城市天际轮廓线立面与其正射影像图的几何比例，输出城市天际轮 廓线立面正射影像图的测量数据。技术创新点及参数1.1）利用携带坐标获取装置的照相机(800万以上像素)逐段拍摄城市天际轮 廓线立面的局部影像，所述影像中城市天际轮廓线位于图幅中心；1.2）通过携带坐标获取装置的照相机(800万以上像素)，在每一次拍摄局部 影像时，记录拍摄时相机坐标方位的经度、纬度以及镜头朝向。进一步的，所述步骤2）包括：2.1）分别获取步骤1）各局部影像所拍摄对象上左右两端点A1和A2的经纬 度坐标，以及两点之间的距离K；2.2）由拍摄点向步骤2.1）中的两点连线做垂线，垂线与所述两点连线有一 交点，记录拍摄点至所述交点的距离，该距离为拍摄点与所拍摄对象之间的水平 距离S。进一步的，所述步骤3）包括：3.1）任选城市天际轮廓线立面的某一局部影像为标准，其拍摄点至所拍摄 对象之间的水平距离为S0，所拍摄局部影像所拍摄对象上左右两端点之间的距离 K0，拍摄得到局部影像的宽度为A0；3.2）以所选局部影像为标准，对其他局部影像的边长进行缩放调整，，公式 为：A i = S i S 0 A 0式中，Si为局部影像i其拍摄点至所拍摄对象之间的水平距离（参考步骤 2.2）的方法获得）,Ai为该局部影像缩放后的影像宽度。3.3）将经过缩放调整的局部影像依照图像序列进行拼接，得到完整的城市 天际轮廓线立面正射影像图。进一步的，所述步骤4）包括：4.1）于步骤3.3）拼合得到的城市天际轮廓线立面正射影像图上进行测量， 天际轮廓线的图面高度为H0，图面长度为L0；4.2）计算城市天际轮廓线的实际高度H，公式为：H = K 0 A 0 H 04.3）计算城市天际轮廓线的实际长度L，公式为：L = K 0 A 0 L 0式中，K0即为步骤3.1）所选局部影像的拍摄对象左右端点的实际距离（参 考步骤2.1）的方法获得）。4.4）输出城市天际轮廓线的实际高度H和实际长度L。市场前景城市天际轮廓线，亦称城市天际线，是由城市中的高层建筑构成的整体形象， 或由高层建筑群构成的局部形象。城市天际轮廓线直接取决于城市用地建设的发 展布局，又是城市规划建设成果的直观反映，因此，城市天际轮廓线是城市规划 建设部门进行城市建设和调整的重要内容。获得现状的城市天际轮廓线的立面正射影像图是城市规划建设部门进行天 际线建设和空间调整的首要和重要技术环节。但是，构成城市天际轮廓线的城市 建筑群的分布往往呈曲线形态蜿蜒绵延，实际长度往往长达数公里以上，甚至超 过5公里，在采用定点单张拍摄的方式时，同样出现在影像上的被摄物体其实际 距拍摄点的距离往往相差很大，造成定点单张拍摄的城市天际轮廓线图像存在很 大的透视变形，当采用同样方法进行测算时，图像两端的建筑会比图像正中的建 筑尺度偏小，造成城市天际轮廓线的高度、长度等数据的测算误差，这种因透视 造成的测算误差，虽然可以通过摄像器材进行校正，但仍旧无法完全消除。这使 城市规划建设部门在城市天际线建设和空间引导建设中，缺乏准确有效的图像信息和测量数据。1.减少传统技术做法的图像误差：本发明针对了传统城市天际轮 廓线立面影像图获取方法应透视带来的图像畸变和数据测量误差，提出一种利用 多点拍摄并自动校正拼合的获取方式，输出城市天际轮廓线立面的正射影像图， 基本消除了透视带来的图像误差。2.自动输出测算数据，节省工期：通过附加坐标获取装置的摄像器材，将图 像和坐标同步输入，可以自动进行空间解算，输出天际轮廓线立面正射影像图和 测算数据，交互方式简便，提高工作效率，节省工作时间。

一种基于多源遥感数据的城市不透水层信息提取方法，包括根据夜间灯光亮度影像，计算归一化灯光亮度并基于阈值分割方法对城市地表进行区域类型分割；利用灯光亮度、陆地表面温度与归一化土壤调节植被指数，构建增强型归一化不透水层指数；通过建立每一种类型分割区域的增强型归一化不透水层指数MNDISI与不透水层率之间的线性定量关系，进行不透水层的提取工作。本发明较好地结合了多源遥感数据的优势，有效抑制了光谱混淆对于不透水层率估算结果的不利影响，为城市土地利用和环境变化监测提供了一种新的途径。

本发明公开了一种基于卷积神经网络的城市轨道交通乘客拥挤程度检测方法，首先对待检测视频进行预处理，分段并提取运动残差图像，将原始图像与运动残差图像组合作为卷积神经网络算法的输入，建立至少包含一个卷积层和最大池化层的特征提取块，处理并计算原始图像和运动残差图像中包含的人群状态特征，再将人群状态特征和运动特征结合，构建至少包含一个卷积层、最大池化层和全连接层的特征融合块，进行融合处理，同时构建分类器，使用预制的带有拥挤程度标签的训练集对卷积神经网络进行训练，使分类器对待测视频中的乘客拥挤程度进行正确检测，更加全面的表征监控视频中的客流状况，实现拥挤程度的检测，提高了算法检测的准确率。