刚性接触网磨耗动态检测系统视觉标定方法研究

接触线磨耗是综合反映接触网服役性能的重要指标。针对接触线空间布置范围大,磨耗检测精度要求高,人工检测效率低的难题,提出综合运用激光三角和沙姆成像原理,研究构建基于线结构光测量技术的车载接触线磨耗主动视觉检测方法。提出采用高斯-牛顿非线性最小二乘优化方法,对像平面与光平面单应性矩阵、镜头畸变参数进行交叉迭代求解,建立面向接触线磨耗动态检测的大视场、高精度视觉模型及其参数标定方法,解决接触线磨耗检测系统视觉建模及参数标定难题。立足现场实际需求,研制接触线磨耗车载检测装置,分步开展室内静态标定实验和现场动态检测试验。结果表明,实验室标定重投影误差控制在0.083 mm以内,与传统模型相比提高53.1%。接触线磨损宽度、磨损深度及磨损面积动态检测数据与人工静态测量数据相比,RMS误差分别控制在0.119 mm, 0.115 mm, 0.788 mm2以内。

多模态情感视角:民航旅客异常行为预警研究

通过构建基于多模态情感计算的民航旅客异常行为预警模型,使用GEMEP语料库中音视频数据模拟旅客可能出现的异常行为,在对面部表情、肢体姿态和语音三模态数据识别后,采取赋予各模态情感识别模型权重和赋予各模态情感识别模型中不同情感权重两种决策级融合方法,感知旅客生气、厌恶、焦虑、害怕、悲伤等5类情感,并依据判定结果实现异常行为分级预警。研究发现,赋予各模态情感识别模型中不同情感权重的方法为最优情感计算模型,能够有效识别旅客存在潜在异常行为的相关情感,其整体识别准确率达到了82.76%。其中,生气、厌恶、焦虑、害怕、悲伤5类情感识别准确率分别为81.9%、78.5%、81.3%、83.2%、81.7%。

轨道交通车载智能化应用技术发展展望

随着感知、决策、控制、诊断等技术不断向智能化方向发展,在轨道交通领域,车载智能化应用也逐渐成为未来轨道交通发展的趋势。文章介绍了列车自动驾驶、主动防撞、基础设施检测、行为监测等车载关键技术的发展现状以及展望,这些技术的应用提高了轨道交通的运行效率和安全性。其中,列车自动驾驶技术的应用使得列车可以更加准确、高效地运行,降低了人为操作失误带来的风险;主动防撞技术的应用可以实现列车之间的自动避让,有效预防碰撞事故;基础设施检测和行为监测技术的应用可以在设备故障或者司机疲劳等情况下及时预警,减少潜在风险。随着这些技术的应用,轨道交通车载智能化将迎来更多的创新和发展,为未来轨道交通的高效、安全、智能化运营提供有力支持。

关于计算机系统数据的双重属性在药品经营监管中应用的思考

药品经营环节是连接药品生产企业与消费者的重要纽带。目前,我国药品流通行业面临重重挑战,计算机系统数据中蕴藏的海量信息可以为药品经营环节的监管工作提供新的思路。本文阐述了计算机系统数据的状态记录和流程追溯双重属性,举例分析了计算机系统数据的双重属性在药品经营监管中的应用,并讨论了在实际监管工作中对计算机系统数据的检查方法,以期为药品经营行为的规范和实现对药品经营企业更精准、更高效的监管提供参考。

基于随机巡视机制的电力物联网安全技术研究

电力物联网的建设促进了电力系统各个方面的数据集成,但对电网系统的网络安全提出了较高要求,因此在电力物联网安全技术的基础上,提出了一种基于随机巡视的电力物联网安全行为异常检测方法。通过对网络节点进行编号管理,为不同信誉值的节点设计了不同的随机巡视频率,汇聚节点检测异常行为。通过仿真分析了文中方法在安全性和恶意节点检测方面的性能。结果表明,文中提出的检测方法能够及时有效地检测异常行为和恶意节点,降低了网络能耗,满足电力物联网的安全需求。

环保督察如何促进地方政府环境治理行为改进——一个“压力-动力-变革”整合性分析框架

中央环保督察作为我国生态文明建设的制度创新,在一定程度上促进了地方政府环境治理行为改进。在倒U型假说和系统变革模型构建“压力-动力-变革”整合性分析框架下,中央环保督察通过高规格督察主体、严格考核、常态化督察、社会参与等形式向地方政府传导压力,央地政府通过互动调适,将压力保持在适度的水平,压力得以持续转换为动力,推动地方政府环境治理行为变革。这一过程充分展现了新时代我国国家治理的灵活性与韧性。

基于改进YOLOv5模型的智能变电站目标违规行为检测方法研究

针对目前智能变电站安全智能巡视方法巡视效率低和所耗时间长等问题,在视频监测系统的基础上,提出了一种改进的YOLOv5模型用于智能变电站目标违规行为检测。引入K-means++算法解决小目标不敏感问题,引入注意力机制(convolutional block attention module,CBAM)提高小目标特征占比,引入alpha-IoU损失函数增强对小数据集的鲁棒性。为了验证所提模型的适应性和优越性,对其进行试验分析。结果表明,所提方法与常规方法相比,在多种目标行为检测中具有较高的检测性能,检测准确率为93.80%,检测速度为32.6 FPS,满足智能变电站对目标违规行为检测要求。可为智能变电站无人值守提供一定的参考。

客运安检系统通行能力研究

安检系统通行能力大小与客流的匹配程度对进站效率有着较大影响。针对客运场站中安检系统的乘客通行时间问题,在安检过程中对城市轨道交通安检乘客特征进行调查与分析。在此基础上,假设进站客流不间断,行李均匀分布这一理想状况来构建各类旅客通过安检系统时安检设施最大通行能力计算模型。通过对客运站安检系统通行能力的分析,以期为提高城市轨道交通安检服务水平的措施提供建议与参考依据。

民航安检员的风险心理水平与违规行为的相关性研究

为了探究民航安检队伍风险认知水平与违规行为相关性问题,基于风险认知问卷建立了民航安检员风险认知评价模型,将某机场安检站的166份数据作为样本数据,运用SPSS对数据进行了相关性分析,得到了风险认知水平和违规行为的相关性关系。研究结果表明,风险容忍与违规行为存在显著正相关性,而危险态度与违规行为也存在显著正相关性;然而,风险知觉与违规行为之间的相关性不显著,而风险容忍与风险知觉之间存在显著负相关性。因此,本研究结果可为机场选拔适配的安检员提供客观依据,以实现对民航安检员操作风险的动态管理。

定制家具质检流水线运输行为建模与分析

定制家具板件在质量检测流水线中包含大量运输环节,在加工阶段与质检流水线之间转移板件时,因传送板件的周转车数量少于流水线数量,流水线之间存在竞争使用周转车的现象,造成检验设备空转。本研究以某定制家具生产企业的质检流水线为例,借助Petri网设计了定制家具板件质检流水线模型,然后使用Tina软件仿真,验证了模型与实际系统的一致性。通过Petri网的可达性树分析和关联矩阵分析,研究了流水线各个单元之间的调度关系,结果表明:该质检流水线能够保持运行状态,运行过程中无须额外调度周转车。板件从暂存区运送至检验平台的过程中,运输周转车之间存在竞争与冲突,造成运输效率降低。流水线等待周转车的时间上限没有保证,可能出现长期等待周转车的情况。针对以上问题,通过优化Petri网给出了一种改进方案,降低了不同流水线间的竞争冲突。模拟实验结果显示,改进后的方案显著加快了运输速度,验证了改进方案的有效性。本研究借助Petri网形式化地分析了定制家具质检环节,准确地刻画了作为柔性系统的质检流水线的特征,对其分析和优化提供了思路。

纪检监察干部腐败行为的生成机理--基于扎根理论的研究

纪检监察干部是党风廉政建设和反腐败斗争的中坚力量,但为何会有纪检监察干部从反腐者蜕化为腐败者?厘清此问题对于加强纪检监察干部队伍建设具有重要的意义和价值。本文以20名落马纪检监察干部的忏悔内容和10名在任纪检监察干部的访谈资料为研究对象,通过扎根理论的质性研究方法,构建出纪检监察干部腐败行为生成机理的“权力—制度—监督—心理”四维理论模型。研究发现:(1)监督执纪权所具有的权力特性既是纪检监察干部受到外界腐蚀的重要原因,同时也是纪检监察干部实施腐败行为的前置条件;(2)制度虚置和监督乏力是纪检监察干部实施腐败行为的关键,并对腐败心理具有逆向强化作用;(3)心理变化是纪检监察干部由廉洁奉公向营私舞弊转变的“总开关”,若腐败心理得不到制度机制和监督体系的有效遏制,纪检监察干部的腐败行为便难以根治。研究结果揭示了纪检监察干部腐败行为的生成机理,并丰富了腐败行为研究的理论认识,为防治纪检监察干部腐败提供了经验证据。

飞行学员筛选检查胜任力分布特性分析

以构建筛选检查科目胜任力评估标准为目标,根据ICAO及EASA构建的胜任力及可观察行为框架对传统筛选检查考核要点进行解析,构建筛选检查科目胜任力评估矩阵,对筛选检查学员样本的胜任力及可观察行为分布特性进行统计分析。结果表明该阶段的胜任力要求主要集中于知识的应用、程序的执行与遵守规章、飞行轨迹管理-手动飞行,高频的可观察行为主要集中于OB4.1、OB4.2。统计数据可为后续评估模型的量化标准制定提供依据。

林草特种机器人集群技术现状与展望

随着林草领域中火灾扑救、环境监测、信息采集等多种类型特种机器人研究的开展,智能化技术越来越多地应用于生态文明建设。林草特种机器人朝着全自动无人化方向快速发展,而对于火灾扑救、资源调查等复杂任务而言,对多机智能系统协同能力等的需求变得日益迫切。相对于单机器人巡检,机器人集群能够更高效地应对复杂场景。在机器人集群技术研究中,要根据系统需要实现的功能,结合自然界中生物的集群行为来完成整体框架,并通过编队控制技术实现以上功能。研究中总结了林草特种机器人和集群技术的国内外研究现状,分析了生物界中的集群行为,以及领航-跟随法、人工势场法等主流编队控制算法,展望了林草特种机器人集群技术发展的方向和需要攻克的难题。

基于智慧管理系统的城市桥梁集群病害及巡检行为分析

为优化桥梁集群巡检策略,提高巡检工作效率,基于电子化巡检系统数据分析了城市桥梁病害及巡检行为的规律。基于某大型城市桥梁集群中322座桥梁的病害总体特征及主要病害,构建并验证平均每米病害数量可作为病害评价指标,采用该评价指标分析了养护类别、桥梁规模、建成年代、主梁类型等分类要素下各类桥梁的病害表现;结合巡检病害与巡检行为的关联性,统计了巡检队伍的重点巡检范围,分析其潜在原因,并对当前巡检行为给出优化建议。结果表明:桥面系病害在巡检中占比较高;养护类别较低桥梁、城市中小桥、老旧桥、板梁桥的日常巡检病害较多;桥梁病害数与年巡检天数有较大的关联,巡检队伍通常根据桥梁养护类别来制定巡检频次,且在执行中更倾向于桥上巡检工作。建议巡检队伍提高对完好状态较差、建成年代较久、规模为中小桥的桥梁巡检频次,并加强桥下构件的巡检工作。

基于ETC门架数据的高速公路车辆行驶特征画像方法

为合理评估高速公路车辆驾驶行为风险和通行费稽查状态异常程度,进而对风险车辆进行提前预警,提出了一种基于ETC门架数据的车辆行驶特征画像方法。首先,通过分析车辆风险驾驶行为和通行费稽查状态,构建了以超速驾驶行为、疲劳驾驶行为、门架状态异常情况、收费状态异常情况、路径状态异常情况为指标的车辆行驶特征画像指标体系;然后,利用熵权-TOPSIS法和熵权-灰色关联分析建立综合熵权法确定各指标权重;最后,选取8辆车作为实验对象生成车辆行驶特征雷达图来验证该方法的有效性。研究结果表明:在4辆1类客车中,有3辆存在超速驾驶行为,其超速驾驶指数趋于0.8,其余的行驶特征指数均趋于0;在4辆6类货车中,有2辆在疲劳驾驶指数上表现异常,其疲劳驾驶指数趋于0.4,还有1辆的收费状态异常指数趋于0.4,可能存在偷逃费风险。可以看出,该方法能有效区分不同车型的风险类型,在高速公路管理中可用于有针对性的风险决策制定。

移动机器人在高压变电站中的应用

为了更好地促进变电站巡检机器人在变电站中的应用推广,推进变电站无人值守进程,在详细分析了变电站设备巡检的现场需求基础上,提出了一种变电站设备巡检机器人分层混合式体系结构,并设计了适用于变电站环境的精确导航定位系统、可靠的电源管理系统和通讯系统。同时,对变电站设备热缺陷及外观异常精确识别和声音异常诊断的检测系统进行了设计,并对巡检机器人的可靠性、安全性、可行性进行了现场验证。结果表明:变电站巡检机器人可以更好地适应复杂非结构化的变电站环境,实现较精确的自主定位导航,并具备长时间的能源保障和可靠安全的通讯功能,解决了变电站设备精准识别、检测及和后台分析诊断实现问题,保证了巡检机器人安全稳定的在线监测作业,满足变电站设备现场巡检的需求。最后给出了巡检机器人下一阶段研究的几点建议。

互联网医疗相关概念

目的:从法律层面理清互联网医疗相关概念。方法:通过召开专家座谈会等方式,了解相关人员对互联网医疗概念的理解。结果:互联网医疗模式的兴起在为医患双方带来一定便利的同时,也因立法不完善、相关概念不清晰等原因带来了一系列的问题。结论:明确相关概念有助于医疗机构、医师及健康保健公司互联网平台更好地开展互联网医疗服务。

基于条件变分自编码器的井下配电室巡检行为检测

现有井下配电室巡检行为检测方法的研究重点在于视频动作的分类,但在实际应用中,对于端到端的视频检测任务,不仅需要识别巡检动作的类别,还需要预测巡检动作发生的开始时间和结束时间。且现有基于监督学习的研究方法训练网络时需要标注视频的每一帧,存在数据集制作繁琐、训练时间较长等问题,基于弱监督学习的研究方法也依赖视频分类模型,导致在没有视频帧级别标注的条件下很难区分动作帧和背景帧。针对以上问题,提出了一种基于条件变分自编码器的弱监督井下配电室巡检行为检测模型。该模型主要由判别注意力模型和生成注意力模型2个部分组成,将井下配电室巡检行为检测分为巡检动作的分类和定位2种任务。首先利用特征提取模型分别提取出井下配电室监控视频的RGB特征与光流特征;然后将获取到的RGB特征与光流特征输入注意力模块中进行训练,得到特征帧的注意力,通过判别注意力模型得到软分类,根据注意力的得分情况判断出动作帧和背景帧;最后对判别注意力模型的输出进行后处理,输出视频中包含巡检动作的时间区间、动作标签及置信度,即完成了巡检动作的分类及定位。为了提高定位任务的精度,加入基于条件变分自编码器的生成注意力模型,利用条件变分自编码器与解码器的生成对抗对视频的潜在特征进行学习。利用井下配电室监控视频,将巡检行为分为站立检测、下蹲检测、来回走动、站立记录和坐下记录,制作了巡检行为数据集进行实验,结果表明:基于条件变分自编码器的巡检行为检测模型可同时完成巡检行为分类和定位任务,在THUMOS14数据集上mAP@0.5达到17.0%,在自制的巡检行为数据集上mAP@0.5达到24.0%,满足井下配电室巡检行为检测要求。

行为管理在医院后勤社会化服务质量监管中的应用

本文结合北京大学深圳医院后勤社会化服务质量监管过程中对行为管理的实践,探讨了后勤员工行为管理需要注意的问题和可行的方法。

基于模糊认知图的变电站巡检机器人的行为规划研究

提出了一种基于模糊认知图的移动机器人行为规划方法。针对变电站设备巡检机器人智能化的高级应用问题,提出了一种分层式混合复杂系统机器人任务规划的逻辑结构,介绍了任务分解和任务规划的工作原理。以巡检作业过程中的相关事件为概念节点,给出节点之间的连接权值,建立任务行为规划的模糊认知图模型,实现了任务分解和生成行为动作逻辑序列。同时,结合机器人导航定位等传感器实时信息,自动调整机器人巡检实时动作序列。该方法不需要复杂的计算和大量的训练,实验验证了其可行性和有效性。