安防软件信息集成平台技术与应用

近年来,随着国民经济持续快速的发展,在公安部主管部门的大力推动及"平安城市"、"奥运会"、"世博会"等大型项目、活动的带动下,我国安防软件集成平台技术得到了迅速的发展,并不断向集成化、数字化、网络化和智能化方向发展。目前,安防软件集成平台主要包括视频监控、入侵防范、门禁出入、环境监控等,在安防系统数字化、网络化、智能化发展的大趋势下,逐渐与物联网、云计算等新型技术相融合,并广泛应用于安全防范领域。     

FDS软件在有限空间机械通风模拟中的应用研究*

为指导有限空间机械通风，使用FDS软件研究机械通风过程中供热有限空间内流场、浓度场、温度场等的分布规律，同时将FDS软件模拟结果与FLUENT软件所得模拟结果进行对比分析。结果表明:机械通风过程中，检查室内风速总体较大，管沟内风速相对较小；各测点O2浓度、CO2浓度最终恢复至正常的时间相同，可仅以O2浓度恢复情况作为衡量通风效果的代表气体；采用FDS软件获得模拟结果与FLUENT软件较一致，但在风流的湍流细节方面FDS软件结果更理想。     

基于支持向量机的室内轰燃预测模型研究

为对室内轰燃进行准确预测,针对室内轰燃样本的不足在一定程度上制约了其应用,为此运用SVM技术构建室内轰燃预测的数学模型。在小样本条件下,应用工具软件LIBSVM进行仿真,并将SVM模型预测结果和人工神经网络预测结果进行对比。结果显示,SVM技术能较好地解决小样本和模型预测精确度之间的矛盾,SVM模型其预测精度及可行性高于神经网络模型。实例表明,由于室内火灾受多种因素影响,传统的预测方法存在一定的局限性,而SVM模型预测法预测的结果与试验结果比较一致。     

地下商业建筑人员疏散时间理论计算与软件模拟分析

采用理论计算和软件模拟的方法对地下商业建筑人员的安全疏散时间进行研究,并对两种研究方法进行了对比分析.分析结果显示:对于待疏散人数较大的地下商业建筑人员疏散行动时间主要受疏散出口宽度影响;理论计算与数值模拟两种计算方法误差仅为8.5s,两种方法均可对地下商业建筑人员疏散时间进行预测,但数值模拟能够更直观的反应人员的疏散过程、安全出口和疏散通道拥堵和瓶颈现象,更适用于地下商业建筑人员疏散方面消防优化设计.     

从智能交通市场看视频监控平台的发展机遇

智能交通(ITS)是一个对我国经济发展、产业转型、民生改善等方面都具有很大推动意义的重要产业,无论是从国家的政策导向、市场机会还是产业规模、发展前景等方面来评估都具有重要的价值。智能交通是一个大产业,涉及到很多细分的行业,应用面广,采用的产品多种多样,其中城市智能交通的发展离不开安全控制方面的技术,安防技术对于     

制高点争夺战,安防平台市场烽烟骤起——2012年安防平台软件市场发展随笔

近年来,安防行业呈现出系统建设规模大,视频监控联网需求多,业务及管理需求日益复杂,产业链分工越来越细等几个很明显的特点,在这样的市场背景下,软件在整个系统中的地位日趋重要,这很大程度上带动了安防软件的发展和应用能力的极大提升,可以     

基于ANP的电梯维保人员职业适应性评价指标体系研究

特种设备作业人员的安全操作是保障生命和财产安全的关键因素。作为特种设备之一,电梯为人类生产生活带来了诸多便利。从而对电梯维保人员职业适应性提出了更高要求。本文分析了影响电梯维保人员职业适应性的因素,建立了电梯维保人员职业适应性评价指标体系。采用ANP方法分析了指标间的依存和反馈关系,并用SD软件对指标体系的ANP模型进行了快速求解。     

高校图书馆火灾数值模拟与分析

运用火灾场模拟软件FDS对某高校图书馆的火灾场景进行全尺寸数值模拟,研究两种极端情况下图书馆发生火灾时火场内的烟气蔓延、温度分布及能见度的变化情况。模拟结果表明:图书馆发生火灾时影响人员逃生的主要因素为火场能见度,且冬天发生火灾比夏天危险性更大,当图书馆冬天发生火灾时烟气将更容易积聚于火源附近水平扩散速度较其他情况稍慢,由于烟气和其他有害物大量聚集对着火层及通过着火层逃生的人员将造成极大的伤害。在研究结果的基础上提出改进建议,为图书馆以后的管理及制定合理的消防火灾应急预案提供理论依据。     

高等院校大型图书馆火灾人员疏散模拟与方案优化

以某高校新建大型图书馆为背景,以其实际设计数据为依据,采用Pathfinder软件,建立了等比例全尺寸仿真模型,对图书馆内的人员疏散进行模拟分析与优化。这一分析不仅为图书馆设计提供防火安全依据,也为制定现有图书馆火灾时人员疏散预案提供了参考。     

基于灰色神经网络的民航事故征候预测模型研究

通过对民航事故征候的分析和预测,掌握民航事故征候的发展趋势,并据此提出相应的安全措施以预防事故发生。在灰色预测基础上,结合神经网络理论,分析民航事故征候的特点,提出民航事故征候的串联灰色神经网络组合预测模型。首先,运用灰色理论弱化数据序列波动性,然后利用神经网络非线性信息处理能力构建模型。同时,根据最近10年民航事故征候统计数据,分别对灰色预测模型、神经网络模型和灰色神经网络模型进行检验,并预测未来3年的民航事故征候数量。利用Matlab软件进行预测仿真,对3种预测方法的精度和特点进行分析和比较。结果表明:民航事故征候的灰色神经网络模型预测精度高于单一的灰色预测模型或神经网络模型,并且所需样本少,运算简便,易于实现。