自动扶梯乘客摔倒智能识别方法研究

针对乘坐自动扶梯频繁发生乘客摔倒的问题,本文分析乘客摔倒影响因素和摔倒过程受力情况,选取加速度峰值特征作为摔倒识别的特征量。使用摔倒惯性加速度信息采集系统获取摔倒和日常动作的加速度峰值样本,建立多特征集半监督支持向量机（SVM-D-R）算法模型并进行样本训练,测试在日常生活下样本集,对乘客摔倒加速度峰值特征进行识别。实验结果分析,该方法在正常生活环境下监测识别乘客摔倒的过程中受其他影响小,识别结果准确性高。     

应用于智慧社区的安全接入网关设计与实现

国家及各级地方政府对加强社会治理和智慧社区建设提出明确要求,并出台了一系列政策文件,智慧社区建设正在我国拉开帷幕.智慧社区所采集的数据都是与居民息息相关的数据,不仅关系到公民的个人隐私,更关系到公民的生命财产和安全.目前已建成的大多数智慧社区并不能保证这些数据的安全,本文提出并设计了一款应用于智慧社区的安全接入网关,支...     

MODIS林火识别算法的验证分析

利用中国境内9起森林火灾事件对MODIS火点识别的理论算法进行验证分析．结果表明：MODIS火点识别的理论算法在中国境内是基本通用的．但受地域和季节变化的影响．应用时可能会遗漏个别低温闷烧的热点;利用火点亮温偏离统计均值标准差的关系来确定阁值．可以避免火点的遗漏;林火点在CH21和CH22上的值比较接近。一般有CH21-CH22〈20K。而噪声点在两个波段上的亮温差异比较大。根据以上知识．提出了改进MODIS林火热点识别算法的建议。     

灾害救援中基于民众心理感知的应急物资多阶段分配问题研究

为有效解决在保证高效完成救援任务的同时考虑受灾民众行为,进而提高灾民对救援处置效果的满意度问题,结合行为运筹学相关理论和不公平厌恶理论,提出民众对于应急物资到达时间的风险感知度量模型,以及民众对于所得到的应急物资数量的公平满意度度量模型,构建基于灾民心理感知的应急物资多阶段调度模型,解决应急物资到达时间风险感知、物资分发数量公平满意度等多目标下的调配决策问题;设计基于蚁群优化思想的求解算法。研究结果表明:通过实例分析对比验证了模型在提升灾区民众对于应急物资分发策略满意度方面的有效性。     

提高GPS定位精度的群调度滤波算法*

为解决现行安全生产科技领域中全球定位系统（GPS）/惯性导航系统（INS）融合系统容易产生较大时变误差的关键问题,满足GPS定位信号的精度和信号数据处理时间的要求,提出1种群调度滤波算法,通过实验仿真,分别与模糊算法、机器学习算法及卡尔曼滤波网络算法进行比较研究。结果表明:群调度滤波算法兼顾了定位精度与数据处理时间,具有较大优势,可在航空安全、船舶安全、应急监测、灾后抢险等安全科技领域广泛应用。     

基于成本收益理论的井场作业人员不安全行为决策分析

为有效制定油气田井场作业人员不安全行为的防范措施,降低事故发生可能性,基于成本收益理论建立油气田井场作业人员的行为决策模型,通过仿真计算定量分析了不同影响因素对不安全行为产生的影响程度。结果表明:正向激励和负向激励对不安全行为的降低幅度为21.8%,17.2%,负向激励和监督力度共同作用下不安全行为可降低44.8%。油田企业在保证利润的前提下应优先提升HSE奖励水平,合理控制罚金水平的同时加大管理监督力度,从而有效减少作业人员不安全行为的发生,保障企业的安全生产。     

基于人工神经网络的气体泄爆最大超压预测研究

为解决传统经验公式在预测气体泄爆中最大超压出现时的较大偏差或过于保守的问题,提出使用人工神经网络预测气体泄爆最大超压。基于124组实验数据,采用BP与RBF神经网络,通过优化算法计算与迭代循环对泄爆样本中的影响因素进行降维与选择,并确定2类神经网络本身在学习与计算气体泄爆样本时的相关参数。结果表明:PCA（主成分分析法）在当前样本条件下的降维效果较差,而通过迭代对比确认气体泄爆样本中的5类特征全部保留时神经网络的训练模拟效果最好;通过对124组实验数据进行随机挑选训练集与测试集的训练模拟结果发现,神经网络对气体泄爆中最大超压的预测效果较好;通过对比Molkov提出的和经Fakandu等改进的NFPA 68经验公式以及2类神经网络的预测结果表明,神经网络相比于传统气体泄爆经验公式具有明显优势。     

人工智能浪潮下的周界报警系统

一、如何理解周界报警系统周界防护本身是一种防御体系,就像古老的中国长城,一直以来实体周界防御体系都是以围墙、围网、栅栏等方式存在。周界报警系统则是依附在原有实体周界防御体系之上的一种自动化智能设备,它包含传感、网络和分析管理模块,分别完成采集数据、传输和算法分析功能。系统时时刻刻收集传感器采集的数据进行分析处理,判断出符合入侵行为的事件,滤除各种干扰产生的事件。     

EOF重构声速剖面对深水多波束的声速改正分析

声速误差是多波束水深地形测量主要误差源之一,通常采用现场声速剖面测量的方式加以改正,但在深远海多波束水深地形测量时,现场获取全深度的声速剖面并非易事。针对这一问题,利用东南印度洋海洋调查工作中采集到的17个站位的CTD数据,将所有站位声速剖面拓展到全深度,采用经验正交函数分析法（Empirical Orthogonal Functions, EOF）构建调查区声速剖面场,可获得声速剖面场内任意一点的声速值。然后通过EOF重构声速剖面场获得的声速值对测区内多波束水深地形数据进行改正,并与实测声速剖面对多波束水深地形数据的改正结果进行对比,结果表明,5 000 m水深范围内2种声速改正结果相差很小,EOF重构法对深水多波束的声速改正满足水深测量的要求。     

农户地膜回收决策影响因素实证研究:基于云南省9个典型农业县的调查数据

地膜是重要的农业生产资料,但长期以来重使用、轻回收,造成我国部分地区地膜残留污染问题日益严重。利用云南省9个典型农业县(区)入户调查获得的963份问卷数据,从认知因素和经济因素2个方面运用二元Logistic回归模型探究农户地膜回收决策影响因素,并分析认知因素和经济因素的主要来源。结果表明:(1)认知因素和经济因素均显著影响农户地膜回收决策,经济因素对农户地膜回收行为的促进作用更大。(2)农户年龄、政府宣传、农户对残膜污染的直接认知、家庭经济状况和政策支持对农户地膜回收决策起正向促进作用;家庭农业从业劳动力人数对农户地膜回收决策起负向促进作用;农户个体特征中性别和文化程度对地膜回收决策的影响不显著。(3)政府宣传和政策支持在农户地膜回收决策中起到关键影响作用。