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题名大同市智慧应急管理信息平台设计优化
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作者
贾泽琳
姚有利
薛建伟
侯艳文
苏丹
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机构
山西大同大学煤炭工程学院
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出处
《山西大同大学学报（自然科学版）》
2024年第4期91-95,共5页
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基金
山西大同大学研究生教育创新项目[23CX37]
山西大同大学校级青年项目[2022Q37]。
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文摘
为了提升大同市智慧应急管理信息平台的性能和用户体验,提出了优化升级的必要性。首先,从数据库设计入手,采用了可扩展、性能优化和易用性等方面的核心理念,以满足系统应答反馈时长最短、数据承载量最大的要求;其次,通过引入新的数据处理算法和技术,提高了系统的数据处理效率和响应速度;同时,采用可视化技术对数据进行分析和处理的方法,对复杂数据进行直观、深入的分析和处理,为应急决策提供了有力支持。优化升级后的智慧应急管理信息平台在数据处理效率、响应速度和用户体验方面均取得了显著的提升,能够更好地满足用户个性化需求,为大同市应急管理工作提供了更为强大和可靠的技术支持。
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关键词
优化设计
数据库
响应速度
用户体验
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Keywords
optimization design
database
response speed
user experience
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分类号
TP77
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于风险评估的我国煤矿安责险费率厘定研究
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作者
潘思宇
姚有利
寇杰
贾泽琳
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机构
山西大同大学煤炭工程学院
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出处
《煤》
2024年第9期19-24,共6页
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基金
山西大同大学研究生教育创新项目(23CX37)。
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文摘
为推动安责险在煤矿行业的良性发展,厘定更为合理的煤矿企业安责险费率至关重要。在煤矿安全生产风险评价指标体系的基础上,利用层次分析法和熵权法主客观赋权的方式对各指标进行组合赋权,根据云模型理论对煤矿企业进行综合评价,并结合煤矿企业过往安全生产事故发生情况、企业安全生产生产标准化等级及企业生产规模作为煤矿企业安责险费率厘定调整指标,实现煤矿企业安责险费率的合理厘定方式。
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关键词
组合赋权
云模型
安全生产责任保险
费率厘定
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Keywords
combinatorial empowerment
cloud model
safety production liability insurance
rate determination
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分类号
F842.69
[经济管理—保险]
F426.21
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题名煤矿风险分级管控和隐患排查治理的信息系统构建
被引量：1
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作者
贾泽琳
姚有利
薛建伟
侯艳文
苏丹
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机构
山西大同大学
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出处
《无线互联科技》
2023年第23期31-35,共5页
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基金
山西大同大学研究生教育创新项目,项目名称:安全工程互联网平台构建,项目编号:23CX37。
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文摘
为了建立安全稳定、科学高效和可持续发展的煤炭生产行业,更好地实现双重安全风险预防机制的目标,文章通过构建风险分级管控和隐患排查治理信息系统,集成了先进的安全风险管理技术,创立了风险分级参考机制、企业第一责任人隐患共享机制,进而实现“关口前移,重心下移,源头治理”策略。企业可将信息化系统部署在服务器端,通过短信和邮件等方式实时通知责任者及上级领导安全报警信息,促进事故隐患风险的优先处理,减少人力和物力的浪费,提高工作效率。此外,企业可利用系统提供的统计信息,为企业领导主持隐患整改工作提供可靠的决策建议,并为各部门安全绩效分配提供关联性依据,从而推动煤矿行业的安全、高效、经济发展。
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关键词
风险分级管控
隐患排查治理
风险分级参考机制
隐患共享机制
信息系统
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Keywords
risk grading control
hidden danger investigation and management
risk grading reference mechanism
hidden danger sharing mechanism
information system
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分类号
TD77
[矿业工程—矿井通风与安全]
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题名基于视频数据的煤矿井下不安全行为识别分析方法
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作者
侯艳文
姚有利
贾泽琳
苏丹
王晓义
郭康
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机构
山西大同大学煤炭工程学院
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出处
《煤》
2023年第11期33-36,91,共5页
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基金
山西省软件科学研究项目(2019041014-3)
大同市科技项目:绿色开采背景下的矿工不安全行为智能识别方法研究项目(2023067)。
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文摘
煤矿井下员工的不安全行为是导致事故发生的主要原因,传统的矿工不安全行为防控主要依靠人来管控,智能化水平较低,难以实时自动发现并智能决策预警。文章将计算机视觉、深度学习相关技术结合,应用于煤矿井下员工不安全行为识别。基于YOLOv5目标检测算法、OpenPose人体姿态估计算法对视频数据中物的状态及人的行为进行分析,并提出一种行为判定方式,来识别矿工的不安全行为。将煤矿井下物的不安全状态及人的不安全行为进行结合,提出一种实时分析物的不安全状态和人的不安全行为的方法,有助于实现煤矿井下广泛场景中矿工不安全行为的自动识别,可用于应用层服务系统,实现预警等功能,为矿工不安全行为智能识别和预警提供新的思路和方法。
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关键词
YOLOv5
OpenPose
视频数据
不安全行为
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Keywords
YOLOv5
OpenPose
video data
unsafe behavior
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分类号
TU714
[建筑科学—建筑技术科学]
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