“醉酒型”危险驾驶罪社区矫正对象的矫正项目研究

“醉酒型”危险驾驶罪社区矫正对象具有与其他社区矫正对象不同的特征,需要开发专门适用于“醉酒型”危险驾驶罪社区矫正对象的矫正项目,以提高矫正的针对性和实效性。从“酒驾”矫正项目的概念、特点及功能出发,构建矫正项目的体系与结构,设计矫正项目的开发、认证及实施等流程,以期更好地推进“酒驾”矫正对象的社区矫正工作。

基于违禁品检测和人脸表情识别的铁路客运站安检风险评估技术研究

随着我国高速铁路的快速发展和客流量日益增长,铁路客运安全风险事件发生的概率逐年升高,仅靠安检值机人员辨识风险已无法满足需求。为了更好地评估车站安全风险,降低车站安全评估对人力的依赖,提出基于深度学习的旅客及物品安检风险评估机制。首先采用训练好的YOLOv5s模型对安检X光照片中的违禁品进行检测;其次使用训练好的ResNet50模型对车站安检机出口的人脸表情进行识别;最后建立了违禁品检测和人脸表情识别相结合的旅客及其所携物品风险评估机制。仿真结果表明,所采用的方法可以较准确地检测和识别出违禁品以及人脸表情,所提出的风险评估机制降低了安检过程对人力的依赖,可以帮助车站工作人员预防安检风险。

基于改进Faster RCNN的驾驶员手持通话检测

针对现有驾驶员通话行为识别误判率较高的问题,提出一种基于改进Faster RCNN的驾驶员行为检测方法,对驾驶员的违规手持通话进行检测.介绍了针对区域建议网络(RPN)及其损失函数的优化策略,并在原始Faster RCNN上运用多尺度训练、增加锚点数量以及引入残差扩张网络的方法增强网络检测不同尺寸目标的鲁棒性.基于车载平台上采集的驾驶员行为图像,对文中提出的方法进行仿真试验.结果表明:RPN和Faster RCNN通过交替优化共享特征提取网络部分,实现高效的目标检测,相较于原始Faster RCNN,检测精确度提高了3.8%,对环境的适应性更强.

基于改进YOLOv5s的X光图像危险品检测

随着近年来交通系统越来越发达,人们出行越来越频繁,通过X光安检机对人们的包裹进行检查,已经成为预防危及公共安全事件的重要手段.目前,很多地方X光图像的危险品检测工作仍然由安检员人工进行,存在工作负荷大、效率低等问题.因此,利用现有的目标检测技术自动进行危险品检测非常必要.但X光图像危险品背景往往比较复杂,导致危险品自动检测精度不高.因此,本文提出一种改进的att_decouple_YOLOv5s模型,通过在YOLOv5s模型的特征融合部分引入卷积注意力机制(Convolutional Block Attention Module,CBAM),以加强相关特征信息、抑制背景信息;对模型的检测头部通过并行分支的方法进行解耦,解决分类和定位任务因为耦合在一起所产生的冲突问题.最后,在公共数据集pidray进行X光图像12类危险品检测实验,实验结果表明,所提模型的检测性能指标均值平均精度在IoU(Intersection over Union)阈值为0.5的情况下达到了88.1%,相比于YOLOv5s模型提升了2.8%;在IoU阈值为0.5到0.95的情况下,均值平均精度达到了76.6%,相比于YOLOv5s提升了4.3%;验证了本文改进算法的有效性.

基于改进YOLOv5s的塔机危险区域识别方法研究

提出了一种基于改进YOLOv5s的塔机作业中坠落危险区域识别方法。通过在目标检测网络中嵌入通道注意力模块、添加小目标检测层、更改边框损失函数改进优化YOLOv5s模型,利用改进YOLOv5s模型识别吊钩并确定坠物落点范围。结果表明,改进YOLOv5s模型检测效果得到提升,且模型占用计算机资源小。

智能加权灰靶决策模型在煤与瓦斯突出危险评价中的应用

为了提高煤与瓦斯突出预测的准确性,并将突出强度与可能突出的危险程度进行量化,更有针对性地指导现场防突工作,基于灰色系统理论,提出煤与瓦斯突出危险性评价的智能加权灰靶决策模型的新方法。模型中将4个突出单项指标临界值作为灰靶临界值,并作为一致效果测度函数的正负分界点(即零点),充分考虑目标效果值中靶和脱靶两种不同情形,对应突出强度和可能突出的危险程度,将突出危险性进行量化,实现了定性与定量相结合的预测,并分别划分突出强度等级及突出可能性程度等级,使预测结果更直观、更准确。评价结果表明,该方法对矿井进行煤与瓦斯突出危险程度的评价是可行的。

雷达导航避碰模糊识别

在多目标雷达导航避碰过程中 ,识别目标船相对于本船可能发生碰撞的危险程度是驾驶员十分重要的工作 ,通常是由驾驶员根据经验作出人为的识别或判断 ,本文运用模糊数学综合评判理论于船舶雷达导航避碰技术中 ,综合分析目标相对于本船的方位 ,距离 ,最近碰撞点和最近碰撞时间参数 ,将目标碰撞危险程度这一模糊概念加以数量化 。

航空公司安全目标控制的研究与改进

通过对航空公司安全目标控制现状的分析,得出了前馈控制中维修隐患查找不力,现场控制中员工自控和领导监督缺乏针对性、安全目标激励作用大打折扣、规章手册不利于查找,以及公司的反馈控制名存实亡等问题。并提出改进意见:针对维修隐患查找提出了新的查找机制;对员工安全指标排序,作为控制和监督的依据;引进目视管理,增强安全目标的激励作用;建议为维修员工提供能够快速查找相关手册项目的设备;使用滚动计划法制定安全计划,并借用其反馈框架,引入因果图查找产生偏差的原因。

基于分辨力的协同传感器节点选择

从平衡跟踪精度和系统资源的角度 ,描述了有利于实现协同作战的信息共享方法 ,一种通过选择拥有目标最优量测传感器子集的方法来减少信息源节点 ,进而减少数据通信量 ,在保证了目标跟踪精度的同时 ,又节约了通信带宽 ,使得系统不会因为目标或传感器数量的增加而无法承载 ,保证了统一战场态势的形成。

灰色关联分析在判断空袭目标威胁中的应用

在判断多批次空袭目标的威胁度大小时,很多指标数据都具有一定的灰度,因此用灰色系统理论中的关联分析法处理:求出各批次威胁度指标相对最大威胁度参考序列的灰色关联系数,再根据各指标构成威胁的权重,求出各批次空袭目标的线性加权关联度,从而对多批次威胁度进行排序,为火力分配提供依据。

基于改进的单纯形加速法的边坡最小安全系数求解

介绍了单纯形加速法在确定最危险破坏面及其最小安全系数的基本假定、求解原理、程序框架,以及阐述了单纯形加速法存在的缺陷,并对此提出了改进方案,最后结合工程实际问题说明了改进后的单纯形加速法的运用过程,从中可知单纯形加速法能迅速、准确地寻出边坡最危险破坏面,边坡最小安全系数在搜寻过程中自动生成,单纯形加速法作为独立的确定边坡最危险破坏面的新手段,具有一定的理论意义和实际工程价值。

1种基于视频的油田危险区域入侵检测智能综合识别技术研究

为解决油田日常生产作业中缺乏危险作业区域的等级划分与自动识别方式以及缺乏人员踏入危险区域的识别方法。提出1种基于视频智能综合识别技术的全天油田危险区域入侵检测算法,该算法首先结合油田危险因素对油田危险区域进行危险等级的划分与危险区域的识别;然后,针对光照条件良好的白天场景,在训练数据集中融合油田作业区视频数据和公开行人数据集,弥补油田作业区入侵样本不足的问题,有效地增加模型的泛化性;针对光照条件差的黑夜场景,使用三帧差分法,背景减除法等算法对运动目标进行检测。研究结果表明:本文提出算法较YOLOv5方法的精度更高,在不同油田场景下精度可达91.83%,已在油田作业现场进行部署与应用。

基于跨层网络的危险物品X射线自动识别

针对当前的行李物品安检系统通过人眼进行判别,检测效率较低、存在漏检的问题,提出了一种改进后的Faster-RCNN跨层检测网络,通过跨层连接网络层,采集多种角度下的危险物信息,将网络结构中提取的低层次特征和高层次特征相结合来训练网络结构,提升网络的复杂性,最后将本文所设计的网络结构在数据集上进行训练和检测实验。实验结果表明,对于多种类型目标物检测效果良好。

靶向护理对行ANH与ABT联合治疗凶险前置胎盘剖宫产患者康复指标的影响

目的:探讨靶向护理对行急性等容血液稀释(ANH)与自体血回输(ABT)联合治疗凶险前置胎盘剖宫产患者康复指标的影响。方法:选择2018年1月-2019年12月本院收治的凶险前置胎盘患者70例为研究对象。使用数字双盲法将其分为对照组与研究组,每组35例。对照组予以ANH联合ABT干预及常规护理,研究组行ANH联合ABT干预辅以靶向护理。比较两组分娩前后血液指标情况、分娩后康复情况及并发症发生情况。结果:分娩前后,两组RBC、Hb、HCT、PLT比较,差异均无统计学意义(P>0.05)。分娩后,研究组肠道排气时间、切口拆线时间、住院时间、hCG恢复时间均短于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。研究组并发症发生率为2.9%,显著低于对照组的25.7%,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:凶险前置胎盘剖宫产患者接受ANH联合ABT干预并辅以靶向护理,可促进术后康复,减少并发症的发生,在临床上应加大应用推广力度。

乳腺癌术后俯卧位放射治疗的研究进展

乳腺癌保乳手术联合全乳放射治疗(简称放疗),是早期乳腺癌的标准治疗模式,其对于降低局部复发风险,提高患者的长期生存率有重要作用。乳腺癌俯卧位放疗比常规仰卧位放疗可进一步减少射线对心脏、肺、皮肤等正常组织的辐射损伤,从而降低放疗相关的不良反应,在治愈肿瘤的同时提高患者长期生活质量。乳腺癌俯卧位放疗应用过程主要涉及到靶区和危及器官勾画、自动勾画技术应用、辐射剂量及摆位误差等方面。

目标导向性液体治疗对凶险性前置胎盘患者围术期液体容量、凝血功能的影响

目的探究目标导向性液体治疗对凶险性前置胎盘患者围术期液体容量、凝血功能的影响。方法选取2017年3月至2020年1月在本院进行凶险性前置胎盘治疗的92例患者,采用随机数字表法将患者分为常规组和研究组,各46例。常规组常规补液,研究组行目标导向性液体治疗,比较两组液体容积、低血压发生情况、围术期凝血功能及脉搏输出量增加值(△SV)。结果研究组晶体输入量及去氧肾上腺素水平分别为(1321.03±159.53)ml及(150.26±31.25)μg,均显著低于常规组(均P<0.05);两组低血压发生率差异无统计学意义(P>0.05),但研究组低血压发生次数为(4.13±1.07)次,显著低于常规组(P<0.05)。麻醉前,两组各项凝血功能指标差异均无统计学意义(均P>0.05);术后,研究组PT、APTT、TT及Fbg水平分别为(12.47±0.71)s、(29.03±2.63)s、(17.12±1.16)s及(2.31±0.85)g/L,均显著低于常规组(均P<0.05)。两组麻醉前△SV水平差异无统计学意义(P>0.05);麻醉后至术毕各时期,研究组△SV水平均显著低于常规组(均P<0.05)。结论于凶险性前置胎盘患者治疗期间对其进行目标导向性液体治疗,能够有效改善患者围术期液体容积及术后凝血功能,并有助于降低术中低血压发生次数。

人头区域的提取与人员跟踪的实现

在危险作业场所中,采用机器视觉技术对进入工作现场人员进行实时统计。文章首先使用颜色特征并结合区域生长的方法对人的头部区域进行初步定位,接着基于圆轮廓对人头区域实现确定。在提取连续帧人头区域的基础上进行目标跟踪,建立预测函数辅助人头运动轨迹的获取,最终根据运动轨迹线判断目标是否进入或离开生产作业场所。实验表明,本文提出的方法准确率在90%以上,具有良好的实用性与学术价值,对于确保安全生产具有重大现实意义。

安全距离-时间模型的汽车紧急制动分层控制策略研究

为提高汽车紧急制动系统对复杂工况的适应能力,提出安全距离-时间模型相结合的汽车紧急制动系统分层控制策略,分析了危险目标判断控制器的判断逻辑。基于安全时间模型,采用模糊控制理论设计了以本车、相邻车辆的侧向相对距离与相对速度为输入变量,以相邻车道车辆切入本车道的概率为输出变量的车辆换道模糊判断控制器,对相邻车道换道车辆进行判断。通过安全时间模型分别计算换道车辆的“横向碰撞时间TTC_(y)”和本车道前方车辆的“纵向碰撞时间TTC_(x)”,综合判断系统前方危险目标车辆。根据本车与危险目标的相对位置,设计了安全距离和安全时间模型相结合的自动紧急制动系统上层控制器,获得本车期望加速度。构建了基于PID控制的汽车紧急制动系统下层控制器,实现期望加速度与本车制动主缸压力的转化,完成预警/分级制动功能。利用Matlab中Stateflow模块构建了本车安全行驶状态、预警状态及分级制动状态间的切换逻辑状态流模块,在CarSim中设置了车辆纵向动力学及其逆向模型,并在Matlab/Simulink中设计了节气门/制动压力控制分配逻辑仿真模块。基于C-NCAP典型测试工况,进行了控制策略的CarSim与Matlab/Simulink联合仿真验证,结果表明:该策略能够准确地判别换道行为并识别危险目标,具备预警/分级制动功能,可有效避免追尾事故。

智能加权灰靶决策理论在水库除险加固中的应用

对病险水库除险加固设计中的风险因素进行科学分析,制定针对性的风险管理计划,是保证工程顺利进行的关键。采用多目标智能加权灰靶决策理论对某病险水库的防渗设计、上游坝坡、溢洪道消能改造的设计方案进行风险决策优化,使设计效果更优。优化中确定了4个重要的决策目标,即处理效果、与当地条件结合度、施工难度、投资成本,其中处理效果、与当地条件结合度、施工难度为定性目标,需通过专家打分法进行评价。经过优化,使设计过程中决策更加科学,对风险的控制能力得以提高。

基于可靠性理论的边坡最危险滑面搜索研究

将岩土体力学参数作为随机变量,以滑面可靠目标值最小为标准,借助动态规划模型,建立了一种新的边坡最危险滑面搜索方法,将其用于工程实例分析,取得了较好的效果.