基于视频AI的火灾预警管理优化研究

随着科技的迅速发展,人工智能(AI)技术在各个领域被广泛应用。火灾预警系统作为一项关键的安全措施,对于提高火灾事故的应对效率和减少损失具有重要意义。本文综合分析现有火灾预警方法的基本形式,并从实际应用角度探讨现有火灾预警方法存在的缺陷,分析了火灾预警方法中视频 AI 技术应用的必要性,在此基础上提出了一种基于视频 AI 的火灾预警方法,从视频流数据采集、火灾特征提取、模型训练以及迭代优化几个方面进行火灾预警管理的全面优化,旨在为全面提高火灾预警的准确性和及时性提供新的技术启示。

基于深度神经网络的人员肢体冲突检测技术研究

随着城市化进程的加速和人流密集场所的增多,人员肢体冲突行为带来的安全隐患成为一个备受关注的问题,传统的监控系统在人员行为识别方面存在一定局限性,深度神经网络作为一种强大的模式识别工具,在图像处理领域取得了显著的成果,为解决人员肢体冲突检测问题提供了新的性。本文分析了人员肢体冲突检测的应用领域,探讨了传统人员肢体冲突检测在实际应用中的局限性,在此基础上提出了一种基于深度神经网络的人员肢体冲突检测模型,分析了该人员肢体冲突检测模型的具体设计方法,旨在实现对人员肢体冲突行为的自动识别,为安全监控系统提供更为智能化和可靠的解决方案。

基于Petri网的监所应急预案分析

随着党中央、国务院对监所安全工作的高度关注,利用信息化技术手段提升监狱安全的研究日益受到司法界和学术界的重视。由于监所对突发事件应急预案流程可行性与处置演练资源调度合理性缺乏行之有效的评估方法,因此有必要对此展开深入研究。Petri网作为工作流的建模方法之一,能够对整个应急预案流程和其间的资源(包括人员、物资等)转移进行刻画,有效实现预案的有效性与效能分析。首先阐述监所突发事件的相关概念、并重新定义了事件分类。随后,剖析突发事件的致因元素,进行场景演化,并引入Petri网进行流程建模。最后,以罪犯群体斗殴事件应急处置流程进行实例化建模,并结合马尔科夫链,有效识别流程的重要节点,为应急预案处置过程中的资源动态配置,提供了科学依据;同时,对Petri网理论体系与监所应急预案的研究进行未来展望。

基于区间模糊VIKOR的监犯特征风险评估研究

【目的】提高中国监犯风险评估准确性和面向监狱管制的风险可识别性(识别监犯是否具有暴力、自杀等潜在风险)。【方法】提出一种监犯风险评估方法。该方法总结4种监犯风险类型,应用改进的区间模糊VIKOR算法将模糊性评价转换为监犯特征风险数值,获得优化的数据集;利用SVM等多种算法分别训练评估模型,得到最终组合模型;并将最终组合模型与现有成熟模型对比。【结果】本文评估模型精确率比现有模型提高8.9%,召回率提高11.1%,F1提高0.1。【局限】难以对不同类型监犯风险给出普适的建模算法。【结论】本文所提监犯特征风险评估方法提高了监犯风险评估的准确性,为监犯风险评估提供新的研究方法,为监狱管理提供新的科学依据。