安全管控和能源管控的协同与融合

近些年来,随着国内外节能减排的呼声越来越高,很多大中型国有企业纷纷开始建设上马能源管控中心。但在华丽完美的能源管控中心背后,存在很多严重的问题,笔者在此将其展现,并进行系统分析,供业内人士参考。     

轻量化网络LW-GCNet在垃圾分类中的应用

垃圾分类是构建绿色城市的重要途径。传统的垃圾分类是由人工进行,分类不彻底,工作强度大,不利于环境保护与资源再利用。为提高垃圾分类的准确性,提出了一种基于VGG16网络的轻量化网络模型LW-GCNet (light weight garbage classify network)。该网络模型通过引入深度可分离卷积和SE(squeeze-and-excitation)模块来进行特征提取,并将垃圾图像的浅层和深层特征有机融合,在减少计算量的同时,增强了待分类垃圾图像通道之间的依赖关系,为分类提供多层次的语义信息。此外,LW-GCNet模型采用自适应最大池化和全局平均池化取代VGG16网络中的全连接层,有效降低了参数量。利用由4类垃圾图像构成的数据集GRAB125对LW-GCNet性能进行验证。实验结果表明：该方法在保证识别速度的前提下,识别平均准确率达到77.17%,参数量为3.15M,易于在户外的嵌入式系统中进行部署。     

基于多传感器融合的时空连续AOD重构模型

气溶胶光学厚度（AOD）是气溶胶最重要的参数之一,现有的遥感AOD产品受云、积雪等因素的影响空间缺失严重,因此,生成空间覆盖完整的AOD具有重要意义.本文融合MODIS的MAIAC AOD和Himawari-8的AHI AOD,结合气象数据和高程数据,提出一种集成反距离权重插值（IDW）和CatBoost模型的时空连续AOD重构方法（命名为IDW-CatBoost）.将此方法应用于京津冀和台湾岛的AOD重构,并与IDW、CatBoost方法对比,重构结果利用地基监测AERONET AOD进行验证,其中,京津冀的验证数为352个,台湾岛的验证数为641个.结果表明：在空间分布上,IDW AOD存在星点状特征,CatBoost、IDW-CatBoost的AOD具有空间连续分布的纹理特征;精度上,经地基监测AERONET AOD验证,京津冀地区IDW AOD与IDW-CatBoost AOD接近;台湾岛IDW-CatBoost AOD相比于IDW、CatBoost结果,R2分别提高了10%和5%.经过多传感器AOD融合,与单传感器AHI L2、L3、MAIAC AOD相比,IDW-CatBo...     

多源数据融合的大型活动人流监测与分析技术

为解决在举办大型活动时,仅利用单一数据源进行轨迹分析存在精准度不足、覆盖性不够和多场景功能受限等问题,以多源异构数据融合在大型活动人流监测与分析应用为目标,在系统设计和关键技术层面开展具体研究。在系统设计层面,提出多源异构数据融合整体框架,设计人流监测与分析系统方案;在关键技术层面,针对信令数据稀疏性、多样性特点,提出基于金字塔匹配的信令数据处理技术方案;针对跨场景视频融合分析难点,提出基于深度学习和时空关联的人员行为识别技术方案;针对人员轨迹分析精度不高难题,提出基于信令、视频、票证多源数据融合的轨迹还原及分析技术方案。在2022年北京冬奥和冬残奥场所应用验证该技术。结果表明：人群流向分布监测精度超过90%,定位精度小于100 m,实现人群轨迹的精准感知和预测。     

水电工程施工安全事故致因重要性多证据融合综合评价

为确定水电工程施工安全事故的主要致因,采取有针对性的安全防范措施减少安全隐患,降低安全事故发生概率,提出事故致因重要性的多证据融合模糊综合评价方法。收集306例典型事故案例,进行致因分析,归纳提炼人、物、管理、环境4类风险因素下的23项事故致因指标,构建安全事故致因评价指标体系;采用区间层次分析法(IAHP)、模糊集评价方法,分别确定风险因素和致因指标权重,进而建立基于专家群决策和D-S证据融合理论的多证据综合评价模型,并进行实例分析。结果表明：人的因素和物的因素是导致事故发生的主要因素;违章作业、处于不安全位置、冒险心理、无防护措施、使用不安全措施等事故致因所占权重较大;在采取安全防控措施时,应重点考虑上述因素。     

基于多传感器融合的林火监测

为了提高近距离火灾监测的准确率,建立了基于Arduino平台的多传感器实时监测系统.此系统安装在移动机器人身上以探测火灾.在林火发生期间,会产生CO、C02明火火焰及其他产物,并引起周围环境温度的升高.因此,选择合适的传感器,检测出以上参数,就有可能据此判断实际环境是否有火.通过在Arduino上搭建火焰传感器、温度传感器、气体传感器和烟雾传感器,可以实时监测环境参数.在无火和有火环境中进行了多次试验,进行数据采集,得到了大量原始数据.无火环境的数据是在不同的天气条件下测得的;有火环境由试验火堆模拟得到.在模拟的过程中,进行人为操作以模拟不同的火情.如通过浇湿底部的可燃物模拟预热阶段,试验数据因此更有代表性.数据分析表明,单个传感器的输出值波动大,且在有火环境和无火环境中的输出值有重叠.因此,用单一传感器来检测火灾的准确率很低.而同时分析3个传感器的输出值时,其输出值随所检测火堆的不同呈现出一致的变化规律.最后,利用神经网络进行多传感器数据融合.涉及5个输入变量,由神经网络实现对多变量的非线性问题进行模式识别.将前述试验所得数据划分为训练数据和测试数据,两类数据均包含一定比例的有火样本和无火样本.用训练数据对BP神经网络进行训练,可得到林火识别模型.用测试数据检验模型,结果表明,该BP神经网络对试验火的识别准确率为98.625％.     

人群聚集风险预警系统新发展

<正>2009年,在国庆60周年的大背景下,北京市劳动保护科学研究所创造性地将视频智能分析、风险管理、数据挖掘等技术进行融合,率先研发完成国内首个人群聚集风险预警系统(以下简称预警系统)。该成果目前已获得3项发明专利、5项实用新型、3项软件著作权的授权,拥有完全自主知识产权。系统自首次在西单商业区投入应用后,迄今为止已稳定运行6年,其提供的人群监测、分级预警、客流预测和疏导策略等实用功能为保障该地区的安全稳定和繁荣发展发挥了重要作用。除此以外,系     

环首都地区城乡融合水平时空分异及乡村振兴路径

构建适于县域尺度的城乡融合评价指标体系,借助泰尔指数、ESDA方法分析1995—2018年间环首都地区县域尺度城乡融合水平时空分异特征,并划分出城乡融合发展类型区,提出差异化的乡村振兴路径。结果表明：（1）以2000年为拐点,环首都地区县域尺度城乡融合水平经历了先减后增的“U”型变化历程,整体趋势向好;城乡融合水平的区域差距先增后减,总体趋于缩小。北京及环京三市区域间的差异对总体城乡融合水平差异的贡献率略高于两类地区内部差异,环京三市内部差异是造成两类地区内部差异的主要原因;张家口市与保定市内部差异是影响环京三市城乡融合水平总体差异的主要原因,其中保定市内部差异占主导地位。（2）低水平融合区的数量波动减少,高水平融合区持续增加;城乡融合水平高、低值区的“核心—边缘”结构突出,且经历了“单组单核—多组多核—单组多核”的动态演变历程;城乡融合水平呈现显著的空间正相关性,集聚性先增后减;城乡融合热点区呈团簇状集聚在北京市域范围内,冷点区和次冷点区呈环形或带状布局在保定市中心城区外围,状态渐趋温和;城乡融合“冷热”空间格局与地理环境和社会经济发展背景联系紧密。（3）可将环首都地区划分为五类城乡融合区：城乡融合引领示范区、城乡融合先行发展区、城乡融合优化升级区、城乡融合转型提升区和城乡融合落后欠发达区,并根据各类型区特点,提出差异化的乡村振兴实施路径。     

石化销售企业加油站安全与经营深度融合的思考与实践

分析了加油站存在的安全问题,探索了安全与经营深度融合的方法和路径,以某石化企业为例,通过推行的“2+1”工作日和“互帮互促工作法”,在加油站形成了一种自觉的行动和独特的管理文化,对于破解安全与经营相互融合有所启示。     

多源DEM提取水文因子精度分析

以清流河流域琅琊山周边815km2的区域为研究样区,通过预处理后的1∶1万DEM、1∶5万DEM、1∶25万DEM、90mSRTM3-2、30mASTERGDEM五种DEM数据和ArcGIS中内置水文模块Hydrology提取了河网和子流域等水文因子,并以1∶1万DEM提取的水文因子为基准,得到基于其余四种DEM数据的河网套合差、子流域周长差、子流域面积差,分析了四种不同源DEM数据在提取水文因子中的精度差异。实验表明,在较大尺度范围的非平原区内进行水文分析,且上游汇流面积达到0.625km2时,1∶5万DEM、90mSRTM3-2、30mASTERGDEM三种DEM提取水文因子均可获得较理想的结果。就提取水文因子的整体精度而言,其中1∶5万DEM较高,90mSRTM3-2次之,30mASTERGDEM稍差,1∶25万DEM较前三者差距较大。