动车组列车安全状态检测网络时延建模

针对动车组列车安全状态检测实时性要求较高的特点,对交换式工业以太网和CAN总线构成的异构网络应用于动车组列车安全状态检测进行了研究。综合分析了交换式工业以太网和CAN总线的周期性报文最大传输时延,建立了安全状态检测网络周期性报文最大传输时延的解析模型。基于该解析模型得出影响网络传输时延的主要因素为CAN节点、Ethernet/CAN网关和车厢级交换机的个数。最后分析了整个网络中周期性报文的最大传输时延随着CAN节点、Ethernet/CAN网关和车厢级交换机个数的变化趋势,并对所建立的解析模型进行了仿真验证。所建立的网络时延模型为定量分析网络实时性提供了理论依据。该建模方法可以推广到其他轨道交通列车中。

个人计算机的安全状态检测与评估

计算机的迅速推广发展,推动了人类社会的进步,已经逐渐发展成为现代人们日常生活中必不可少的一种电子产品,带来方便的同时,也给人们带来了新的隐患。先对计算机安全状态项目中的系统漏洞、端口、进程、启动项进行检测,然后通过收集到的对应项目高危列表进行对比,得出各个项目的安全状态,接着根据国际计算机安全评估标准,改进提出评估算法,最后实验进行实机检测与评估,以验证检测与评估的准确性。

基于注意力机制的安全帽佩戴状态检测模型

为缓解安全生产视频监控场景下物体尺寸小、背景复杂、遮挡容易导致的安全帽佩戴状态漏检、误检、定位不准等问题,提出1种基于注意力机制的2阶段高精度安全帽佩戴状态检测模型。提出双向多层连接融合的特征金字塔网络,并设计基于编解码的空间注意力机制去除冗余特征,提升小尺寸目标的召回率;采用多尺度卷积提取候选区域多层上下文特征,并利用注意力机制对不同层级、不同尺度的上下文特征进行显式加权,进而提高模型在复杂背景下的鲁棒性;解耦候选区域分类和定位网络,分别引入通道注意力和空间注意力提升模型分类和定位精度。研究结果表明:基于注意力机制的安全帽佩戴状态检测模型整体上优于当前相对主流的高精度检测框架,如YOLOv3、SSD、RetinaNet、Faster R-CNN、TridentNet模型。研究结果可有效缓解安全生产视频监控场景下安全帽佩戴状态的漏检、误检和定位不准等问题。

基于改进型Yolov4的室内安全帽佩戴状态检测算法

为实现智能检测室内作业人员是否佩戴安全帽,提出了一种改进的Yolov4算法.首先,针对目前室内安全帽佩戴状态检测实验数据较为匮乏的问题,自建了一个用于室内场景的安全帽佩戴状态检测数据集.随后,为提升室内监控图像中模糊、微小目标的安全帽佩戴状态检测准确率,设计了自校准多尺度特征融合模块并将其嵌入原Yolov4网络中.该模块首先通过深度超参数化卷积从上至下、从下至上融合不同尺度下的特征,加强待检测目标的特征纹理,使得模型能够检测出这两类目标.再通过特征自校准模块对融合后的特征进行过滤,加强或抑制特征图上的每一像素点,使得模型可以在融合后的特征图上进行精确的检测.此外为加速模型收敛,使用解耦合的检测头替换原Yolov4中的耦合检测头,使目标定位任务与安全帽佩戴状态的分类任务相互独立.最后为提升模型对于重叠目标的检测能力,提出了软性非极大值抑制后处理算法Soft-CIoU-NMS.实验结果表明,该改进的Yolov4模型能够准确地识别出室内作业人员是否佩戴安全帽,准确率达到了95.1%.相比于原Yolov4模型,该模型对位于监控摄像头远端的模糊、微小目标和监控图像中重叠目标的检测能力有明显提升,检测准确率提升了约4.7%,较好地满足了室内场景下作业人员安全帽佩戴状态智能检测的要求.

基于深度学习的下井人员安全状态快速检测算法研究

在矿井生产中,作业环境复杂,安全生产风险较大,而传统的人工安全状态检测存在效率较低、漏检率较高等问题。因此,本文提出了基于卷积神经网络的下井人员安全状态快速检测方法。其间使用YOLOv3网络进行安全帽、工作服、工作鞋的多类别目标识别。试验表明,相比于传统人工检测方法,此算法具备更高的检测效率。在试验中,平均精度均值(mAP)达到了90.05%的高准确率,而且检测帧率达到28帧/s,具备了实时检测的能力。

基于OCSVM的隧道人员安全检测技术的研究与应用

隧道人员安全状态的判断主要通过收集施工人员的体征和洞内环境数据,对异常状态的预警通常需要专业工作人员在短时间内迅速作出判断,运维成本高且工作效率较低。针对此现象,提出一种基于单分类支持向量机的人员安全状态检测以及预警模型。首先,通过在现场部署传感器设备,获取实际隧道施工场景安全状态下的数据,并构建OCSVM模型进行异常状态预测;接着,保留模型进行预警状态测试,从工程实例中收集相关环境数据以及施工人员体征数据,并进行横向不同参数模型试验和纵向不同预警状态比例数据试验;最后,评估模型对人员信息安全状态判断的性能。试验结果表明,人员安全状态预警准确率达到90%以上。

网络安全ISA解决方案

本文作者通过对ISA与Windows2000Server操作系统的集成,为校园网络(WebServer等)提供基于策略的安全性、网络加速和互联网的管理,保证校园内网络资源的安全。

直臂高空作业车主动安全控制技术研究

针对直臂高空作业车的工作特点和其控制系统的模式,基于实际使用工况进行分析,就整车安全检测功能和主动安全控制功能进行研究,运用传感技术、计算机技术、CAN总线通信技术等多项技术,探讨多种工况的管理及控制方案,保证高空作业车安全性。

机器视觉在轨道交通系统状态检测中的应用综述

城市轨道交通系统主要由弓/网系统、轨道线路、车辆、车站等组成,传统的人工巡检等方法检测效率低、劳动强度大、自动化和智能化程度不高,给城市轨道交通的运营保障和进一步健康发展带来了巨大的挑战.机器视觉作为一种重要的检测手段,在城市轨道交通系统状态检测领域得到了广泛的应用.鉴于此,针对机器视觉在城市轨道交通系统安全状态检测中的研究和应用进行综述.首先,简要介绍城市轨道交通的基本概念和快速发展所面临的挑战与机遇.然后,详细介绍机器视觉技术在城市轨道交通各子系统安全状态检测中的研究与应用情况;针对弓/网系统状态检测问题,分别重点介绍机器视觉在受电弓磨耗检测、受电弓包络线等其他病害检测、接触网几何参数检测、接触网磨耗检测以及接触网悬挂病害检测中的国内外研究现状;在轨道线路安全状态检测方面,分别介绍机器视觉在扣件安全状态检测和钢轨表面病害检测中的应用与研究现状;从不同检测项点角度详细介绍机器视觉在车辆状态检测中的应用与研究进展;梳理和总结机器视觉在车站电扶梯安全监控和站台安全监控的异常行为检测中的具体应用和研究;并重点介绍机器视觉在轨道交通司机行为监测中的具体应用和背景技术.最后,对机器视觉技术应用于城市轨道交通系统状态检测领域的未来进行展望.

网络传递商业图像文档防篡改水印加密技术

本文的目的:对网络传递商业图像文档进行防篡改水印加密研究;方法:对网络传递商业图像文档进行频谱分析,利用人眼视觉特性,加入不明显影响对网络传递商业图像文档本质信息的水印信息,把加入水印的商业图像文档进行网络传递,一当传递文档被篡改,则提取的水印将发生相应的破坏;结果:为检测网络传递商业图像文档的安全状态提供简明实用的技术手段;工具:matlab软件。

轮轨垂直力地面测量技术的研究及应用

对地面法轮轨垂直力间断测量技术、准连续测量技术及全连续测量技术的测量原理、实现方法及应用进行了详细阐述。间断测量技术单元测区短,测区与测区间的间断距离长,对轮轨冲击捕获率低,检测精度差;准连续测量技术采用"剪力+支撑力"的测试方式,大幅提高了轮轨垂直力的测试区长度,检测精度、轮轨冲击捕获率均大幅提高,但存在剪力盲区;全连续测量技术在准连续测量技术的基础上,通过测区覆盖法、复合测区法等,实现了轮轨垂直力连续测量技术的重大突破。