基于图像Bag-of-Words模型的无载体信息隐藏

介绍一种基于bag-of-words(BOW)模型的无载体信息隐藏方法.该方法使用BOW模型提取图像的视觉关键词(visual words,VW)以表达待隐藏的文本信息,从而实现文本信息在图像中的隐藏.首先使用BOW模型提取图像集中每幅图像的VW,构建文本信息的关键词和VW的映射关系库;然后把每幅图像分为若干子图像,统计每一幅子图像的VW频数直方图,选择频数最高的VW表示该子图像;最后根据构建的文本关键词和子图像VW的映射关系库,搜索出与待隐藏文本信息存在映射关系的子图像序列,将含有这些子图像的图像作为含密图像进行传递.实验结果和分析表明,该隐藏算法在抗隐写分析、鲁棒性和安全性方面均有良好的表现.

基于Ansys/Bow-Tie燃气泄漏的双向风险分析

燃气泄漏事故伴随着爆炸、中毒等多项风险威胁,造成经济损失和伤亡损失。利用Ansys/Bow-Tie建立扩散模型与分析计算模型,将燃气泄漏定性与定量分析。研究表明:在定性变化中,燃气泄漏后泄漏区域的燃气扩散速度呈指数大模块式上升,扩散速度极快;在定量变化中,燃气泄漏的主要风险来源于巡检不足以及检维修不及时可能发生的概率最大,分别为0.039和0.046,通过加装有毒有害气体仪表报警监测群和对大风险问题加强监控可为风险管控提供帮助。

飞机风挡裂纹/破裂类事件统计及Bow-tie模型分析

为分析航空器风挡裂纹/破裂类事件的安全风险,收集1 629份风挡裂纹/破裂类事件,对样本事件涉及故障状况、飞行阶段、故障原因等特征进行统计分析,确定风挡裂纹/破裂类事件的可能原因、潜在后果及其预防、减缓控制措施并绘制了风挡裂纹/破裂类事件Bow-tie模型图。结果表明:风挡损伤的主要情形包括裂开、裂缝、结冰、烟雾、划伤等;涉及风挡及相关部件故障以加温故障、雨刷故障为主;飞行阶段以巡航、爬升为主;风挡裂纹/破裂事件的主要原因为鸟击、零部件缺失/故障、系统失效/故障、冰击,最终有针对性地提出预防措施:机务、机组等相关人员应做好航前、航后检查;对零部件缺失/损坏/磨损、系统失效、鸟击等高发事件类型进行重点关注,提高机组人员对此类突发事件的应对能力等。

基于改进Bow-tie模型的煤矿瓦斯爆炸事故分析与研究

针对我国伤亡人数较多的采矿行业,对伤亡人数最多的瓦斯爆炸事故进行了分析,提出了改进Bow-tie模型。在原因辨识环节将瓦斯爆炸事故的原因归纳为人因、物因、环境、管理4个方面进行论述,利用屏障思维对主动屏障进行量化分级提出预防措施,通过模型分析事故可能产生的安全、经济、环境、社会后果,提出消减措施作为被动屏障,绘制改进Bow-tie图,并在此基础上运用层次分析进行评价分析。研究表明,管理体系欠缺以及人的不安全行为是导致事故发生的主要因素。

基于Bow-Tie模型和未确知测度理论的煤矿透水风险分析

为了克服煤矿井下透水事故安全性评价相关因子的不确定性,以及权重指标赋值模糊的问题,采用Bow-Tie模型分析法通过对煤矿井下的人、物、环境、管理4个方面的分析研究,建立出煤矿透水事故的Bow-Tie评价模型,把得到的12项透水事故的影响因子作为煤矿透水事故风险评估的评价指标。通过层次分析法对指标进行权重的赋值,最后由未确知测度法确定煤矿透水事故风险评价等级。通过对小回沟煤矿进行实例评估分析,评价结果与该煤矿实际相符合,可见该法的合理性和适用性,可以为煤矿透水事故的风险评价提出一些指导。

基于Bow-tie模型的城镇输油管道风险评价方法研究

根据近年来不断发生的城镇输油管道泄漏爆炸事故,提出将Bow-tie模型引入到风险评价中,将Bow-tie模型和改进的层次分析法相结合得出各影响因素的权重并排序,对管道进行风险评价,便于提出合理的安全管理方案,减少事故的发生。通过计算得到第三方因素在管道失效影响因素中占主导,而在事故后果分析中安全后果和环境后果因素影响较大,基本符合事故实际状况,说明该方法对于城镇输油管道风险分析有一定的指导意义和实用价值。

基于Bow-tie模型的发动机空中停车事故分析与预防

发动机空中停车是航空事故主要致因之一。首先,通过数据梳理和分析,构建发动机空中停车故障树,结合重要度分析理论,求解各基本事件的重要度,得到造成发动机空中停车事件的最薄弱环节——供油系统故障。基于Bow-tie理论,构建发动机供油系统Bow-tie模型,直观地显示了该故障产生的根本原因和可能导致的后果,进而提出了预防该故障发生的对策建议,达到降低发动机空中停车事故概率的目的。

基于Bow-Tie事故模型的军机适航条款选取方法

针对军机产品研制过程中存在的适航条款选取难、剪裁难的突出问题,以航空机轮产品为例,通过对近年来航空器事故资料的梳理和分析,识别出涉及机轮产品的主要不安全事件的危险源和发生后果。建立军用飞机轮胎爆破Bow-Tie事故模型。通过对该模型进行风险分析,结合相关适航标准,提出避免此类事故发生的控制措施和条款要求,实现适航分析与事故模型分析的统一,形成了军机适航条款选取方法的一种新思路。

智慧社区项目建设的社会稳定风险评估——基于Bow-tie和贝叶斯模型的实证分析

智慧社区作为智慧城市建设过程中的基层治理单元,承载着城市治理模式智慧化转型发展的重要功能。这一重大事项的建设落地将明显提升人民的生活水平,同时蕴含着潜在的社会稳定风险因素。本文选取上海市X镇智慧社区建设项目开展实证研究,结合Bow-tie模型与重大事项社会稳定风险评估机制构建社会稳定风险识别模型,并运用贝叶斯网络模型进行风险测量,得出该项目整体为中等风险等级,其中项目监管机制、风险预警和应急方案、资金筹措情况、群众接受度和满意度、项目公开与宣传情况及舆情反馈机制为高风险,当地经济发展承托能力、预期收益、社会心理及政府执行风险为中风险。基于这一测量结果,参考贝叶斯模型图中各变量的相关关系与Bow-tie模型,实现智慧社区建设问题的精准识别与高效排查,最终顺利推进智慧城市建设。

基于Bow-tie模型的民机着陆冲出跑道风险分析

为了更加系统全面地分析民机着陆冲出跑道风险,采用Bow-tie模型进行研究。在着陆冲出跑道原因辨识方面,结合SHEL模型和Reason模型对这些事故的原因进行了具体分析,得到了着陆冲出跑道的形成机理,最终将着陆冲出跑道影响因素归纳为机组技能失误、机组违反程序或标准、机组丧失情景意识、机组资源管理失效、航空器机械故障、不利天气条件影响、跑道湿滑或污染、跑道设计缺陷等,并基于上述分析结果绘制航空器着陆冲出跑道Bow-tie图,对着陆冲出跑道的原因和后果以及相应的预防和控制措施进行了描述。最后对着陆冲出跑道历史数据进行统计,结果表明,机组因素和环境因素是导致着陆冲出跑道最主要的两个原因,提出着陆冲出跑道防范的重点,从系统角度提出了民机着陆冲出跑道的风险管理办法。

基于模糊Bow-tie模型的城镇燃气管道泄漏定量风险评价

燃气管道事故一旦发生后果大多比较严重。为全面分析燃气管道风险的前因后果,确定重点维护和监控的管段区域,引入了Bow-tie模型,将管道泄漏的故障树与事件树统一到一起对燃气管道进行定量风险评价。采用模糊集相关理论与专家评价相结合的方法得出管道泄漏的模糊可能值;然后基于模糊层次分析法确定管道泄漏后果因素的权重系数;再通过矩阵乘法求得泄漏后果值。以某段燃气管线为案例,全面识别出各风险因素,量化得到管道各泄漏后果事件的风险值。实际应用结果表明:①该方法可快速合理地评判出管道系统的相对风险大小;②三角模糊数与层次分析法的应用减少了传统评价中主观及模糊因素产生的评价偏差,使得评价结果更接近客观实际;③依据评价结果制订有针对性的预防维护措施,能够实现有限维护资源的合理配置,保障燃气管道的安全可靠运行。

基于Bow-Tie模型的航空事故分析及适航条款生成方法

随着航空器需求量的不断增加,人们对航空器安全性水平提出了更高的要求.适航法规作为保证航空器安全性水平的重要依据,其主要来源于航空飞行事故.通过运用Bow-Tie方法模型对民用航空事故进行深入细致分析,找出事故危险源以及相关影响因素,基于分析结果,运用风险管理的理念,提出一种适航条款生成的思路.

基于改进Bow-Tie模型的民航重着陆事件分析

为深入分析我国民航重着陆事件信息,为重着陆事故预防提供实际参考,提出改进的Bow-Tie模型。在原因辨识环节将原因归纳为人、机、环、管四个方面,并通过数量统计对所有原因和后果进行量化。利用该模型分析了262起重着陆事件的原因、后果,并制定相应的预防控制措施和减少控制措施,建立重着陆事件改进Bow-Tie图。以2016年河北航空发生的重着陆及尾撬擦地事件为例进行实证分析。结果表明,重着陆事件改进Bow-Tie图内容涵盖了一般重着陆事件可能涉及的原因及后果信息,并包含针对性较强的预防和管控措施,能够为重着陆事件的预防和风险控制提供参考。

韧性城市视角下地铁洪涝灾害风险分析——基于Bow-Tie—贝叶斯网络模型

极端暴雨易引发地铁洪涝灾害,其致灾因子具有复杂性特征,辨识地铁洪涝灾害的致灾因素,可以有效提升地铁系统应对洪涝灾害的韧性。为此,建立了Bow-Tie—贝叶斯网络的灾害风险分析模型,利用事故树构建致灾模型,再以贝叶斯网络模型预测灾害的后验概率。通过节点后验概率、关键重要度分析等对地铁洪涝灾害的基本事件的重要度进行分析,提取出导致灾害发生的关键基本事件。分析结果表明,地铁和环境的不安全状态和管理的缺陷是导致灾害发生的重要中间事件。该文从灾前预防、灾中抵御、灾后恢复三个维度对地铁洪涝灾害提出针对性的对策建议,对建设更具韧性和包容性的社会-生态系统具有重要的借鉴意义。

基于改进BOW模型的图像分类技术

针对传统BOW(Bag of Words)模型用于场景图像分类时的不足,通过引入关联规则的MFI(Maximum Frequent Itemsets)和Topology模型对其进行改进。为了突出同类图像的视觉单词,提取同类图像的MFI后,对其中频繁出现的视觉单词进行加权处理,增强同类图像的共有特征。同时,为了提高视觉词典的生成效率,利用Topology模型对原始模型进行分工并行处理。通过COREL和Caltech-256图像库的实验,证明改进后的模型提高了对场景图像的分类性能,并验证了其Topology模型的有效性和可行性。

基于模糊Bow-tie模型的煤矿顶板事故风险分析

为有效降低煤矿顶板事故风险,提高煤矿安全水平,基于Bow-tie模型与模糊集合理论,提出一种模糊Bow-tie模型定量风险分析方法,并应用于分析某起煤矿顶板事故的风险。首先,构建煤矿顶板事故的模糊Bow-tie模型定量分析其结果事件概率;然后,利用敏感性分析方法揭示顶板事故的主要风险影响因素;最后,根据分析结果提出有针对性的风险对策措施。结果表明:模糊Bow-tie模型实现了风险分析由定性到定量的转变,减少了传统风险分析方法中主观及模糊因素产生的评价误差,使分析结果更接近客观实际。

煤矿瓦斯爆炸模糊Bow-tie模型分析

为了有效评价煤矿瓦斯爆炸事故的风险等级,利用模糊Bow-tie模型对煤矿瓦斯爆炸事故进行定性和定量分析。定量分析过程中,首先利用模糊综合评价法计算事故发生的概率;其次利用层次分析法对事故后果进行综合评价;最后运用风险矩阵进行瓦斯爆炸事故风险评价。研究结果表明:煤矿瓦斯爆炸风险等级属于高风险,应以预防为主,尽量避免事故发生。模糊Bow-tie模型通过对事故原因提出预防措施以避免事故发生,同时对事故后果提出控制措施以减轻事故伤害,建立了两道有效的安全屏障进行风险管控。

基于Bow-tie模型的复杂事故场景化设计与保护层分析

为满足企业对工业安全复合型人才的需求,针对复杂工艺安全事故链的辨识与防范,开展了本科实验方案的场景化设计。以LNG接收站为实验平台,采用Bow-tie模型对LNG储罐进行事故场景辨识,并对辨识出的复杂风险场景进行LOPA分析。应用RAST软件对不满足风险要求的场景后果进行分析,并针对后果伤害范围内的风险场景进行保护层的优化设计。场景化设计能够挖掘现有实验平台的资源功能,为培养安全复合型人才开展自主实验进行有益探索。

城市主干道路段机动车与机动车之间事故的Bow-tie模型

针对城市主干道路段上交通事故的成因、后果及主被动安全控制措施开展研究工作,基于多事件链原理并应用三角模糊数法,建立了城市主干道路段机动车与机动车之间事故的Bow-tie模型.基于Bow-tie模型中的故障树,确定出了主干道路段机动车之间事故的3条主要事故成因链,即追尾事故成因链、侧面碰撞事故成因链和刮擦事故成因链.Bow-tie模型中的事件树表明,驾驶员能够正确使用安全带但道路上无缓冲防撞设施且辖区内无紧急救援系统的事件链发生概率最高,达59.68%;驾驶员没有使用安全带且道路上无缓冲防撞设施时,事故发生后的事故严重程度都较高.针对3条事故成因链及2条事件链,给出了预防事故发生的防控措施和事故发生后可降低其严重程度的减缓控制措施.

基于Bow-tie模型的甲醇污水净化站风险分析

对甲醇污水净化站采用Bow-tie模型开展风险分析,辨识净化站存在的主要危险源,对危险源进行风险评估,分析各类屏障的有效性,制定管控措施,为进一步提高甲醇污水净化站安全管理水平,提升安全生产水平提供可借鉴的经验。