强火源下难燃电缆烟气特性及吸附探测可行性研究

难燃电缆因含有卤素元素,烟气具有毒性,火灾危害性大,准确探测是发现并控制事故的关键。本文采用JCY-2型建筑材料烟密度仪开展了YJV型难燃电缆强火源引燃试验,测试吸附材料吸附20、50、100 s时电缆外护套产生烟气的烟密度,并拍摄吸附材料电镜图像,运用ImageJ软件处理并分析吸附材料表面灰度和吸附颗粒特性,进而探讨加装吸附材料对提高现有光电感烟探测器探测准确率的可行性。结果表明:电缆燃烧过程中处于不良通风条件的时间越长,烟密度峰值越低,吸附材料表面灰度越高;吸附材料能有效吸附富集烟气颗粒,烟气颗粒随吸附时间变化呈现表面附着、网状附着、环状附着的变化规律;吸附材料网线纤维直径小于9μm能实现较好的吸附效果。研究成果为风流环境电缆火灾预警和探测及线缆火灾调查提供了新思路。

基于SSD改进算法的电缆隧道积水识别方法

电缆隧道积水会对隧道内设备造成影响,特别是对安全监测类设备带来威胁,进而影响电网的安全运行。为此,提出一种基于单次多框架探测器(single shot multibox detector,SSD)改进网络算法对电缆隧道巡检机器人系统拍摄的图像进行处理。首先采用基于特征映射图的多尺度检测方法,在保留对深层特征映射图的检测的基础上,增加了对较浅特征映射图的检测,有效地提高了识别准确性;继而利用深层特征映射图实现了积水在图像中的定位,然后对积水区域信息进行评估,并根据结果发出警告。试验结果表明,SSD改进算法相比SSD算法在实现快速精准定位和识别不同角度的隧道积水状态的功能上有一定的提升。

自动扶梯乘客危险行为检测方法

文中主要针对当前方法研究者对自动扶梯乘客危险行为检测效率不足的问题,在行人逆行检测方法中提出改进的单目标检测算法,结合改进卡尔曼滤波及表观信息提取模块的DeepSort目标追踪算法构建乘客逆行检测模型提高行人逆行检测的准确率。在行人摔倒检测方法中利用轻量化改进OpenPose模块提取的乘客骨骼关键点,通过危险行为自动采集模块转化得到输入特征参数,采用小波去噪方法(WD)结合随机森林方法(RF)构建摔倒行为检测模型。结果表明,相较于未改进的单目标检测方法结合未改进的DeepSort目标追踪算法其行人逆行检测的准确率提高了3.5%。相较于SVM、KNN对摔倒行为进行检测的方法,轻量化改进的OpenPose模块与WD-RF相结合的行人摔倒检测准确率分别提升了2.5%、1.8%。

基于改进SSD的无人船海上船舶识别算法

针对无人船海上航行时视觉系统获取的图片中船舶识别不准确,以及识别精度偏低的问题,提出了基于改进单镜头多盒探测器(SSD)的无人船海上船舶识别方法。在传统SSD网络的第七层增加L2正则化对其进行改进,使得SSD每个卷积层的参数比较均衡,降低模型对局部特征的敏感性,从而提高船舶识别的置信度。实验结果表明:所提方法具有较好的海上船舶识别效果,并且基于改进SSD训练出的模型具有更好的泛化能力。