视频监控信息集成平台与公安业务系统的深入融合

一、平安城市建设问题分析和思路我国平安城市经过这几年的高速建设,下一步的主要工作应该放在推动视频监控技术的深度应用上,其中重点是将视频监控信息集成平台与公安的业务系统进行深入融合,以达到让视频监控信息集成平台更加贴近并     

撞击对电梯层门结构的破坏失效研究

为了分析重物撞击下电梯层门的安全性,同时提高电梯检验现场对层门可靠性判断的准确率和效率,研究不同滑块嵌入深度下的电梯层门在重物撞击下的破坏失效情况。基于理论分析,得到了不同滑块嵌入深度下的滑块最大应力;再运用LS-DYNA软件对重物冲撞击下的层门破坏进行数值模拟,得到了层门结构的静力学特征;设置10 mm滑块嵌入深度的相同工况下的物理撞击实验,得到滑块的变形量,最后将数值模拟结果与理论计算和物理撞击实验结果进行比对。研究表明：结合实际地坎宽度和留有安全余量的考虑,电梯的层门滑块嵌入深度设计应尽量大于30 mm,数值模拟得到的滑块最大应力值和理论计算较为接近,在4%～11%之间,数值模拟中滑块产生的变形量与物理实验的误差为11.4%,利用数值模拟来研究设置不同尺寸的电梯层门滑块嵌入深度的问题是可行的。     

深度学习下吊装作业工人防护装备及吊钩检测方法

为解决危大工程中吊装作业安全管理的问题,基于深度学习构建目标检测算法(You Only Look Once version 5,YOLOv5)网络模型,针对进入吊装作业区域内人员的防护装备进行多目标融合检测,并对吊钩在施工过程中的状态进行检测。在原始的检测网络模型中引入4种注意力机制,并通过5种训练模型的结果对比分析,进而选择卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module, CBAM)最优模型。优化后的检测模型对安全帽的平均识别精度达86.5%,对反光衣的平均识别精度达83.0%,对吊钩的状态识别精度达92.0%。将训练好的人员检测模型和吊钩检测模型打包成exe执行文件,应用到施工安全管理人员的中控平台,可帮助管理人员更好地判断吊装作业的工作情况,进而及时进行风险管控。     

基于U-Net深度神经网络的早期火灾烟雾自动分割方法

在火灾事件监测中,为了减少数据处理量、加快探测速度,需要先分割出疑似烟雾区域。传统的烟雾分割算法大多需要设置阈值进行处理,算法的环境适应能力还需进一步提升。在研究中,使用U-Net结构的深度神经网络进行早期火灾烟雾的自动分割,通过半自动算法人工辅助分割出烟雾区域的图像样本,基于深度神经网络对分割烟雾区域进行学习,得到原始视频帧到分割结果的映射模型,并据此模型进行烟雾区域分割。在测试集上的分割实验结果表明该方法与传统方法相比,不需要设置阈值,自动化程度更高,分割速度极快,在疑似烟雾区域分割任务中性能较好。     

用ScS波震相测定远震震源深度的研究

本文介绍了ScS波的传播路径及走时曲线,选用图象说明ScS波震相的运动学和动力学的主要特征.并利用ScS波震相测定沈阳地震台单台记录的八个远震震源深度,通过对ScS波、pP波和sP波在远震地震图中进行比较分析,结果表明:所得到震源深度误差都在±30Km范围内,达到所要求的精度范围,提高了单台测定震相精度,因此用ScS波震相测定远震深度是一种测定震源深度行之有效的辅助方法.     

淮南谢桥煤矿矿井水深度处理技术的选择

简述了煤矿高矿化度矿井水的主要深度处理技术及它们的特点和发展情况,并举例说明了这些深度处理技术目前的运用现状。结合实际情况,说明淮南矿业集团谢桥煤矿选择反渗透技术在矿井水脱盐的优势以及产生的经济、社会和环境效益。     

A/O/BAF/亚滤技术深度处理针织印染废水研究

印染废水由于色度高、水质变化大、生化性差等特点,是当前工业废水处理的难点和焦点之一.针对印染废水的危害及我国水资源短缺的现状,采用中试规模(300t/d)的水解酸化-接触氧化-曝气生物滤池-亚滤技术(A/O/BAF/亚滤技术)对针织印染废水进行深度处理研究.结果表明进水在一定范围波动时.出水水质稳定.出水CODCr＜50mg/L,色度＜2倍,浊度＜1度,水质指标优于建设部生活杂用水水质标准(CJ25.1-89),其中CODCr、色度、浊度的平均去除率分别为91%、95%、96%以上.通过3个多月的生产实验证明针织印染废水经A/O/BAF/亚滤技术深度处理后,能满足染整工艺对水质的要求;且该工艺具有剩余污泥少,耐冲击负荷能力强,色度、浊度、难降解有机物去除效率高等优点.中试研究表明该技术操作简单、易于管理,可为工业化规模应用提供技术参考.     

基于无人机影像的城市植被精细分类

针对传统植被资源调查方法工作量大、成本高、效率低的问题,利用高分辨率无人机遥感影像,联合地物光谱-纹理-空间信息,构建了一种适用于描述城市不同植被种类的多维特征空间,在此基础上对三种应用广泛的分类算法(基于像素的、面向对象的支持向量机及深度学习Mobile-Unet语义分割模型)开展了对比分析研究.结果表明:本文提出的联合地物光谱-纹理-空间信息的特征空间构建方法能够有效地描述城市不同类型植被的特征差异,提升影像分割、植被分类的精度;在分类精度上,基于像素和面向对象的支持向量机分类结果的总体精度均超过90%,深度学习方法的总体分类精度为84%;在算法效率上,传统机器学习方法也优于深度学习方法.因此,得出结论针对城市小区域、小样本的植被精细分类,传统机器学习分类方法比深度学习方法效果更好.     

硫铁填料和微电流强化再生水脱氮除磷的研究

为提高再生水质量,在不同C/N和HRT条件下,对比分析硫铁复合填料和微电流作用强化再生水深度脱氮除磷效果.结果表明,硫铁复合填料和微电流作用均能够强化氮、磷的深度去除效果,且二者结合能够使反硝化系统pH值稳定在7.2~8.5之间.系统中TN主要靠异养反硝化、氢自养反硝化和硫自养反硝化作用去除,94.04%的TP是以生成磷酸铁沉淀的形式去除.分别从填料上取生物膜,进行Miseq高通量测序,构建细菌16S rRNA基因克隆文库.结果发现,在仅有海绵铁作用系统中,同时具有异养反硝化和氢自养反硝化功能的细菌所占比例达到29.47%;硫铁复合填料和硫铁微电流作用系统中,具有硫自养反硝化功能的Thiobacillus(硫杆菌属)所占比例分别达到60.47%和40.62%.因此,硫铁复合填料和微电流作用用于强化再生水深度脱氮除磷具有明显的优势.     

反应谱特征周期的统计分析

反应谱特征周期即反应谱的第二拐点周期,是工程抗震设计的关键参数。收集了美国西部825条强地震记录并进行统计分析,结果表明:(1)反应谱特征周期随着场地的变软,震级的增大而增大,趋势较明显,但是特征周期与震中距和震源深度的线性相关性不明显;(2)竖向特征周期低于水平向特征周期,其差值随着场地的变软而增大;(3)与我国规范相比较,实际统计远场水平特征周期高于我国《建筑抗震设计规范》(GB50011—2010)中的设计特征周期,实际统计竖向特征周期与此规范规定基本相同。该统计分析结果为大型或重要建筑结构抗震设计反应谱确定和抗震设计规范中设计特征周期的确定具有参考价值。