提前识别危险在交通事故自我预防中的作用与应用

通过对事故发生机理的分析,提出事故自我预防是交通事故预防的核心,提前识别危险是事故自我预防的核心,并对其理由与应用进行了探讨。

噪声与危险水平混合条件下危险识别变化特征——基于多模态数据的证据

为探讨噪声和危险水平混合环境下矿工危险识别内在加工过程各指标的变化特征,模拟了有噪声高危险、有噪声低危险、无噪声高危险、无噪声低危险4种不同的环境,召集23名矿工,通过便携式脑电采集系统、人机功效分析系统、无线传感生理仪及E-prime程序采集被试试验中的多模态数据并进行分析。结果表明:噪声环境下被试正确率降低、反应时间变长;噪声环境中P300成分额区波幅最大,噪声影响大脑的高级认知加工,噪声环境下被试心率变异性(Heart Rate Variability,HRV)3个指标都显著升高。噪声对高危险场景的影响更大,无噪声环境下低危险场景往往更难识别,在安全管理中要重视安全隐患的排查。从认知神经科学层面研究危险识别的内在加工机制,为噪声和危险水平对危险识别的影响提供了直接的证据,可为噪声防治以及矿山和煤矿企业安全隐患管理提供一定的依据。

基于激光图像特征提取的危险目标越界识别研究

为了提升危险目标越界激光识别准确性和效率,提出基于激光图像特征提取的危险目标越界识别研究。利用非线性直接变换方法完成激光点云反射图像转换的尺度不变特征点匹配;设计反锐化双掩模法图像增强结构,优化增强处理图像;对点云反射特征点展开沃尔什变换与融合,利用BP神经网络结构,识别越界的危险目标。实验结果表明,所提方法应用后图像特征细节信息得到增强,不存在局部曝光问题,对危险目标越界的错检率和漏检率最低,且具有较高的识别精度和识别效率。

澜沧江流域某水电站危险区域识别及溃决过程模拟

保证坝体稳定是水利水电工程的关键,在洪水及地质运动的作用下,大坝溃坝风险将会增加,一旦发生溃坝将会造成严重的经济、社会损失。以澜沧江某混凝土重力坝为例,开展坝体危险区域识别及溃决过程分析。利用有限元方法对坝体在洪水作用下的应力、应变进行研究,发现当水位漫顶时坝顶中心点位置位移最大,当伴有近场强震时,该区域极有可能发生破坏导致溃坝;利用HEC-RAS软件对该种工况的洪水演进情况进行了分析。

机器学习算法在海洋石油支持船智能视频图像危险识别与预警系统中的应用与性能比较

随着海洋石油勘探开发的不断深入,海洋石油支持船的安全运行已成为行业重要关注点。基于此,智能视频图像危险识别与预警系统应运而生,该系统能实时监控并自动识别海上作业中的潜在危险,从而提前预警,降低事故发生的风险。文章分析机器学习算法在海洋石油支持船智能视频图像危险识别与预警系统中的应用与性能比较。通过对当前主流的机器学习算法进行分析和实验验证,包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、支持向量机(SVM)以及随机森林(RF)等,探讨机器学习算法在危险识别准确率、实时性、稳定性等方面的性能。结果表明,CNN和RNN在识别准确率和实时性方面具有显著优势,但计算资源消耗较大;而SVM和RF虽然在识别精度上略逊一筹,但在稳定性和实时性方面表现良好,且计算资源要求相对较低。综合考虑系统的实际需求和资源条件,可以选择适合的机器学习算法构建智能视频图像危险识别与预警系统,以提升海洋石油支持船的安全作业水平。

物联网卡非法攻击危险源识别方法研究

针对目前物联网用户危险源识别存在的关联风险大、识别范围狭窄等问题,通过将安全威胁探测模块部署在被保护的业务系统局域网内部,并综合采用Linux操作系统下的IPTABLES软件防火墙技术、TCP_WRAPPERS、应用层IP访问白名单技术以及子网卡抓包技术,在低成本、高安全的情况下,实现了高灵敏度、高概率识别非法攻击危险源,从而有效地保护物联网用户,并具有绿色低碳、高安全、大范围探测等特点。

卷积神经网络在海洋石油支持船智能视频监控与图像危险识别中的性能分析与优化策略研究

文章分析卷积神经网络(CNN)在海洋石油支持船视频监控与图像危险识别中的性能,着重研究其性能优化策略。文章概述CNN,并结合海洋石油支持船的视频监控应用场景,探讨数据采集与预处理,阐释危险识别任务定义。同时,文章提出选择和优化网络结构、改进训练策略、加速边缘计算集成的优化策略,强调边缘计算在加速图像处理、确保实时性方面的关键作用。旨在提升CNN在识别海洋石油支持船作业过程中的效能,为提高海上安全管理水平提供一个高效的技术框架。

化工工艺安全设计中危险识别和控制探析

化工企业的安全隐患很多,所以,在对化工工艺的安全进行设计的时候,要综合考虑工艺物料、工艺路线、工艺设备和管道中的多种可能导致安全事故的危险因素,并采取有效的预防措施,保证化工企业的正常生产和员工的人身安全。在化工企业中,工艺安全设计是一个十分关键的环节,为了提高企业的产量和质量,减少安全事故,化工企业就必须做好工艺安全设计,并且要认清过程中存在的风险,并制定出相应的对策,从而促进化工企业健康稳定的发展。

兰海高速G75钦江大桥施工危险源识别及安全技术措施

为了做好桥梁施工危险源识别和安全控制工作,降低桥梁施工事故的发生率,文章以兰海高速G75钦江大桥为例,在梳理总体施工流程的基础上,分析其安全施工难点并提出相应的技术措施。由于该桥梁施工工艺复杂、施工危险因素较多,因此选择具有量化精确、覆盖全面、调整灵活及实用性强等特点的LCD法(风险矩阵法)进行危险源辨识与风险评估。通过系统地应用LCD法,对G75钦江大桥的施工现场进行全面的危险源识别与分析,明确了该桥梁施工中的主要风险源以及各风险源可能导致的伤害及风险等级。基于风险评估结果,针对性地提出了一系列安全技术控制措施。该研究不仅能提高桥梁施工的安全性,而且还能为类似工程提供技术指导。

耐火材料生产过程中的危险源识别与风险评估

对耐火材料生产过程中的危险源识别与风险评估进行了系统的研究,主要对耐火材料生产过程中的机械伤害、高温伤害、高空作业、动火作业及有限空间作业等危险源进行了识别和风险评估。从设备设施、工艺技术、防护装置、作业环境等方面提出了相应的风险控制措施,并对安全教育培训、规章制度建设以及事故应急预案进行了相应的完善。

化工工艺安全设计中危险识别和控制策略探研

化学工业是现代中国支柱产业之一,化工原料加工既在工业发展中发挥着重大的经济引领作用又为现代民生建设作出了重大宏观社会经济贡献。但是化工行业关键环节安全生产风险较大,化工行业出现重大安全事故既可能导致直接经济损失与人身伤害,也十分不利于整个经济社会发展方式的转变。化工生产中很多危险因素表现为技术环节。安全技术设计能够对化工生产经营中可能存在的不安全因素进行系统分析与辨识,制定出具有针对性的规避策略,以确保安全隐患辨识与安全控制规范有效。化工安全设计危险源辨识及控制策略的研究为生产实践提供了工业安全装置及装备的总体设计及优化依据,降低了现有化工产品在生产过程中安全事故的发生率,提升我国当前化工产品行业安全及危险源生产管理能力对于推动绿色化工产品行业健康长远发展至关重要。

化工工艺安全设计中危险因素识别与控制研究

在化工行业中,化工工艺设计被视为至关重要的环节,它直接决定了化工作业的安全效益,并与化工工业的整体安全息息相关。因此,本文以化工工艺的安全设计作为研究起点,运用指标分析手段,从物料、流程、设备设施和条件等多个角度识别了化工工艺中可能存在的风险因素,并针对这些风险因素的特性和危害范围提出了一系列控制措施,旨在为化工工艺的安全运营提供有力的保障。

精细化工企业安全生产过程中的危险识别与控制

在精细化工企业生产过程中,安全问题一直是企业管理者所关注的焦点,特别是在现代化生产中,各种新材料的应用,生产技术不断改进,带来的风险也在不断增加,这就要求企业必须对生产过程中的危险进行识别与控制.危险识别是精细化工企业安全生产工作的基础,也是保障职工安全的前提,需以危险源的评估结果为依据,制定有针对性的危险控制措施,全面开展防控,从而实现企业长期安全稳定的生产和可持续发展.基于此,文章旨在分析探讨精细化工企业在安全生产过程中的危险识别与控制,以确保生产过程的安全性,为精细化工企业的安全生产提供科学依据和理论指导,提高企业的安全生产水平和经济效益.

基于深度学习和物联网技术的水库危险行为识别系统

针对当前水库信息化程度低、监管不完善等问题,设计开发了一套基于深度学习算法和物联网技术的水库危险行为识别系统,主要包括视频监控、识别预警和预警统计等多个功能模块,构建了一个面向水库危险行为的实时全天候监控、识别、预警平台,旨在加强水库周边区域的安全管理,预防和减少因钓鱼、游泳和非法越界等危险行为导致的安全事故。为解决自然环境复杂、小目标对象检测难的问题,系统基于目标检测算法(YOLO),融合了高效多尺度注意力模型(EMA),以提高危险行为识别的准确率和可靠性,在实际部署和应用中能有效缓解水库巡查不到位的问题,全面提升了水库安全监管的智能化水平。

化工工艺安全设计中危险因素识别与控制措施分析

与其它行业相比,化工行业有其自身的特点,即突发事件频繁,危险性高,同时在化工设计过程中还存在着许多安全隐患,这就需要对化工过程进行更高的要求。从目前的情况来看,要想保证化工生产的安全进行,就必须深入地调查和研究设计过程中可能出现的风险因素,并且制定出合理的对策。同时,也需要强化相关部门的控制,将安全隐患降到最低,从而提高化工过程的安全性。

火电厂危险源识别与隐患排查方法研究

火电厂在我国能源体系中占据着重要地位,但其生产过程中存在诸多危险源,可能导致事故发生。为了确保火电厂的安全生产,遵守相关法律法规与标准规范,提升火电厂风险管理水平,开展火电厂危险源识别与隐患排查工作具有重要意义。文章从火电厂危险源、识别方法、隐患排查内容与方法、关键技术等方面进行深入剖析,并针对现有问题提出优化建议,以期为火电厂安全生产提供有力支持。

基于机器视觉的化工厂员工危险作业行为识别研究

基于机器视觉的化工厂员工危险作业行为识别研究旨在通过先进的机器视觉技术,有效识别和预防化工场所的安全事故,增强员工安全生产意识,保障生产安全。文章分析了从常见的化工厂员工危险作业行为识别,到机器视觉技术方法的概述,再到图像的采集、预处理及基于机器视觉的石化场景中人员危险行为的具体识别方法,最后提出了后续研究方向建议。

探析化工工艺设计中安全管理危险的识别及其控制

随着我国国民经济发展水平不断加快,对化工产品的需求不断提升,化工工程建设的不断创新,加速了化学工业的发展。但在发展的过程中也暴露了一些问题,造成了不同程度的质量和安全性的影响。为了使化工企业健康发展,必须在所有领域制定安全措施,从而优化化工工程安全设计,降低事故发生概率,成为当前面临的问题。本文旨在深入探析化工工艺设计中安全管理危险的识别及其控制策略。

高速公路施工现场工人危险行为识别研究

高速公路隧道、桥涵等施工现场工人的危险行为是造成安全事故频发的主要因素之一,基于深度学习开展工人危险行为识别方法研究具有较好的应用前景。本文基于YOLOv5改进了SLOWFAST算法,将其应用到高速公路施工现场中,并设计了基于图像识别的危险行为预警流程。在高速公路工地复杂场景下的测试表明,该方法的识别视频帧率达到了40左右,准确度达到90左右,充分说明了该方法的有效性。

基于机器视觉的配电线路基建施工现场危险源自动识别方法

常规的配电线路基建施工现场危险源自动识别采用目标识别形式,存在效率过低的问题,导致后期的误识比增大,为此,提出基于机器视觉的配电线路基建施工现场危险源自动识别方法。根据当前的自动识别要求,先进行图像采集,通过边缘标定的方式,提升整体的识别效率,完成危险区域的边缘识别。在此基础上,设计机器视觉危险源自动识别模型,采用突变动态定位处理的方式来实现自动识别。实际应用表明,设计的配电线路基建施工现场危险源自动识别效果佳,针对性明显提升。