危化品仓储堆垛安全距离监测系统设计

危化品堆垛安全距离有明确的限制,但是缺乏有效的监测与预警手段。设计一种基于室内定位技术的危化品仓储堆垛安全距离监测系统,通过获取每个堆垛上定位节点的数据来计算仓库中堆垛的安全距离,采用3D可视化技术还原危化品储存状态,建立五距报警规则实现危化品仓储堆垛安全距离监测。实验结果表明系统可以有效地实现堆垛安全距离的监测与预警。

危化品仓储中激光测距的自适应分层聚类去噪算法研究

为实现危化品仓储安全预警,采用激光测距、编码器等进行库内五距的监测。针对测距数据的噪声问题,设计了一种分层去噪、反馈补偿的自适应调节阈值的聚类去噪算法。针对噪声特点及距离的不同,以被测实物为中心将其由远及近划分为3类,第一层、第二层使用峰值去噪,第三层使用夹角分段拟合,同时进行层间的反馈纠错实现闭环去噪。实验表明,与拟合去噪算法相比,所提方法的方差降低了0.83;与差值去噪算法相比,所提方法解决了小部分噪点集中出现而不能去除所带来的灾难性影响的问题,方差值降低了1.93。该算法可准确去除噪点并还原监测物体位置。

基于虚拟力的危化品仓储堆垛定位校正算法

超宽带定位技术作为一种室内高精度定位技术是解决危化品仓库堆垛贮存状态安全监测的有效方法,但在仓库非视距环境中,存在定位精度不足的问题,无法满足堆垛"五距"安全的监管要求。针对此问题,从UWB信号的信道模型和定位精度影响因素出发,利用高斯滤波消除了参考点在定位过程中由于系统和环境带来的随机误差影响,建立了参考点误差矢量库,并提出了一种虚拟力校正算法,利用建立的矢量库来对待测标签进行矢量补偿,达到提高定位精度的目的。实验表明,该方法可以提高危化品仓储堆垛定位精度,适用于监测危化品仓储状态。

改进泰森多边形的UWB危化品仓储定位技术

我国危化品仓储库房大多采用人工码垛堆放的存储方式。安全监察部门对于货物堆垛五距(垛距、墙距、顶距、柱距和通道距)虽然有明确要求,但缺乏有效的监管手段。利用超宽带(UWB)技术手段可以较好地对库房中危化品货物进行定位,从而监测堆垛间距。但目前UWB定位精度不能很好地满足危化品仓储监管要求,需要一定的校正手段。泰森多边形矢量校正法可以提高危化品仓储中货物的定位精度,但也存在一定局限性。在分析并通过试验验证其局限性的基础上,提出了改进的泰森多边形矢量校正法。结合危化品仓储实际环境,选取不等距的参考点,同时设立虚拟参考点,构建更多的泰森多边形,能够实现更精准的危化品仓储货物定位。试验证明,改进的泰森多边形矢量校正法能有效提高定位精度,适用于危化品仓储的货物监管。

应用于危化品仓储管理的QR码电子标签研究

针对危化品种类繁多、性质不一,现有标签包含的信息不全,仓库从业人员专业知识匮乏的问题,文中设计了一种应用于危化品仓库的QR码电子标签,并对标签以及使用过程进行标准化。该标签可满足非专业人士对危化品性质的了解,提高数据采集效率,降低危化品仓库事故的发生率,从而为QR码应用于危化品仓储管理提供了可行性。同时,该标签在危化品流通过程中也具有标识作用。

实验室危化品仓储环境远程监测系统的设计

针对高校实验室危化品仓储中存在的毒害、火灾、爆炸等事故隐患以及传统监管方式效率低下的现状,基于物联网技术,以传感器为现场检测单元,4G DTU为数据传输模块,云平台为监测应用层,设计了一套危化品仓储环境远程监测系统,该系统不仅能够实时采集、实时传输危化品仓储环境信息,还能实时监测、远程控制危化,品仓储环境状态。实测结果表明,该系统具有响应快、精度高、稳定性强等优点,满足了高校危化品仓储环境监测和管理的需求。

基于可拓学的危化品仓储企业突发事件应急能力评价模型研究

从事前监测预警能力、事中应对能力、事后恢复重建能力、政府及外部资源应急支撑能力等四个方面出发,构建危化品仓储企业突发事件应急能力评价指标体系,结合可拓学基本理论构建危化品仓储企业突发事件应急能力评价模型。将传统层次分析法判断矩阵进行转换,并计算各级影响因素的权重,得到危化品仓储企业突发事件应急能力等级为“较强”。实例分析证明该方法能够较好的评价危化品仓储企业突发事件应急能力等级。

浅谈危化品仓储设备的管理与维护保养

由于危化品与普通货物的物理及化学性质存在较大差异，从而使得危化品在包装、运输、装卸、仓储等方面与普通货物明显不同。然而，我国危化品仓储在运作管理与监管方面都存在很多问题，仓储作为危险化学品流通的一个重要环节，其管理质量直接决定危险化学品的安全状况。而仓储设备对于危险化学品的管理有着直接的关系。基于此，文章就危化品仓储设备的管理与维护保养进行简要的分析。

危化品仓储业环境风险源评价方法研究

提出了一种危化品仓储业环境风险源评价方法,首先分别利用危险品存量风险程度函数、储存区设备风险水平函数、企业环境管理风险水平函数计算出危险品存量风险程度数值M、储存区设备风险数值K、企业环境管理风险数值G,再将数值M、数值K、数值G代入仓储业环境风险源评价函数进行计算,得到仓储业环境风险源评价总环境风险数值I。该法实现了仓储业环境风险源评价的量化计算,评价规范化、科学化,评价结果可靠。

基于泰森多边形的UWB危化品堆垛仓储货物定位技术

目前我国危化品仓储多采用码垛堆放的存储方式,对于垛距、墙距、顶距、柱距等缺少有效的技术监管手段。在现有的定位技术中,UWB技术可以较好地监测货物码垛位置,但其精度仍无法满足当前监管要求。利用UWB定位技术监测危化品仓储中货物的码垛位置,并从UWB技术的定位原理和影响定位精度的主要因素出发,结合危化品码垛仓储的特点,提出泰森多边形矢量校正法,对危化品仓储货物进行更加精准的定位。实验证明,泰森多边形矢量校正法能够有效提高UWB定位精度,适用于危化品仓储的货物定位和监管。

危化品仓储激光扫描差值去噪算法的研究

为了实现对危化品仓储堆垛安全距离的实时监测和预警,采用由激光测距、旋转云台、编码器等组成的激光扫描监控阵列对垛距进行安全监测。针对激光测距扫描点云数据中异常噪声的问题,采用差值去噪算法。该算法是将扫描得到的激光测距数据点按角度值进行从小到大排序后,相邻两点的距离值依次取差值,然后对距离差值与预设阈值进行比较,滤掉噪点数据。针对几种不同尺寸和形状的障碍物进行了实验研究,结果表明差值去噪方差值明显小于加权二乘、Savitzky-Golay等拟合算法,该算法不仅能有效去除扫描点云数据中的异常噪声,同时较另外两个算法,数据完整性和可靠性更高。

PSdropout 卷积神经网络在危化品巡检车中的应用

危化品仓储环境复杂多变,基于卷积神经网络的视觉巡检车需要快速的训练方法以便适用不同的环境,提高卷积神经网络的训练速度是当前亟待解决的问题。迅速在网络中提取有效的神经元,是提高算法训练速度的关键。传统的算法中,全链接层神经元的去留问题通常采用基于伯努力分布假设的Dropout方法,本文提出一种基于泊松分布的Dropout方法。理论上看,在充分利用神经元历史行为的基础上,基于泊松分布与基于伯努力分布的最大似然函数类似。实验结果表明,在保持正确率的情况下,训练提前收敛,节约了训练时间。

基于物联网的危险化学品仓储信息监测与预警系统

危化品仓储是危险化学品全过程管理中重要阶段,危化品仓储安全管理与普通仓储管理完全不同。本文针对危险化学品仓储企业管理手段落后,安全风险较高的特点,提出基于物联网的危险化学品仓储信息监测与预警系统,通过参数一体化探测节点实现危化品仓储监控数据采集,利用网络层加载动态网络路由算法,完成快速高效的信息路由功能。采用RFID和二维码结合的方式实现危化货物仓储管理,发现存储超量、违规运输即时报警,依据规则发现违规存储进行预警。基于物联网技术,建设危险化学品仓储信息监测与预警系统,实现企业仓储管理、危化物流监控、事故预警、政府监管、应急救援为一体的信息服务平台。

仓库三维重建系统中改进双目匹配SAD算法研究

利用双目立体视觉技术实现危险化学品仓库的三维重建是库内安全监测的有效手段,立体匹配是其中的重点和难点。提出一种利用加权SAD算法和灰度共生矩阵的双目立体像对稠密匹配算法,该算法对传统SAD匹配算法做出改进,引进服从二维高斯分布的加权系数求出初始视差图,然后结合灰度共生矩阵的4个纹理特征,利用图像纹理信息对空洞进行填充,得到了优化的视差结果。实验结果表明,该算法在标准数据集及仓库模型具有较好的适用性。