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基于改进YOLOv5的机械制造业企业安全风险管理模型
1
作者
张浩
艾尔肯·亥木都拉
《中国安全科学学报》
北大核心
2025年第3期52-59,共8页
为提升机械制造业企业安全风险管理的效率与精确性,融合贝叶斯网络与机器视觉技术,基于改进的YOLOv5计算作业现场安全隐患事件交并比(IoU)值,利用审计风险评估结合层次分析法(AHP)得出危险权重确定贝叶斯网络根节点的先验概率,建立贝叶...
为提升机械制造业企业安全风险管理的效率与精确性,融合贝叶斯网络与机器视觉技术,基于改进的YOLOv5计算作业现场安全隐患事件交并比(IoU)值,利用审计风险评估结合层次分析法(AHP)得出危险权重确定贝叶斯网络根节点的先验概率,建立贝叶斯网络模型与设计管理体系,实现闭环控制,构建一种机械制造业企业安全风险管理模型,并经实例验证。结果表明:该模型有着较为准确的识别与评估能力,能够发现一些潜在的安全隐患,据此可对现行的管理流程作适当优化。同时,该模型还能够实现定性与定量分析的有效结合,把专家经验和数据量化成果相互融合、彼此印证,使得风险评估结果在科学性与可靠性方面有一定提升,可为安全风险管理工作提供一个实用的新思路。
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关键词
机械制造业企业
安全风险管理
贝叶斯网络
机器视觉
改进YOLOv5
层次分析法(AHP)
先验概率
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题名
基于改进YOLOv5的机械制造业企业安全风险管理模型
1
作者
张浩
艾尔肯·亥木都拉
机构
新疆大学商学院
新疆大学智能制造现代产业学院
出处
《中国安全科学学报》
北大核心
2025年第3期52-59,共8页
文摘
为提升机械制造业企业安全风险管理的效率与精确性,融合贝叶斯网络与机器视觉技术,基于改进的YOLOv5计算作业现场安全隐患事件交并比(IoU)值,利用审计风险评估结合层次分析法(AHP)得出危险权重确定贝叶斯网络根节点的先验概率,建立贝叶斯网络模型与设计管理体系,实现闭环控制,构建一种机械制造业企业安全风险管理模型,并经实例验证。结果表明:该模型有着较为准确的识别与评估能力,能够发现一些潜在的安全隐患,据此可对现行的管理流程作适当优化。同时,该模型还能够实现定性与定量分析的有效结合,把专家经验和数据量化成果相互融合、彼此印证,使得风险评估结果在科学性与可靠性方面有一定提升,可为安全风险管理工作提供一个实用的新思路。
关键词
机械制造业企业
安全风险管理
贝叶斯网络
机器视觉
改进YOLOv5
层次分析法(AHP)
先验概率
Keywords
machinery manufacturing industry
safety risk management
Bayesian network
machine vision
improved YOLOv5
analytic hierarchy process(AHP)
prior probability
分类号
X941 [环境科学与工程—安全科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进YOLOv5的机械制造业企业安全风险管理模型
张浩
艾尔肯·亥木都拉
《中国安全科学学报》
北大核心
2025
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