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题名实验室人员不安全行为智能识别与预警系统
被引量：1
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作者
陈辰
苏益凡
周伟
郑雪菲
韩金保
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机构
河北大学质量技术监督学院
河北大学河北省能源计量与安全检测技术重点实验室
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出处
《电子测量技术》
北大核心
2024年第22期152-160,共9页
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基金
河北大学2022年实验室开放项目(sy202230)资助。
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文摘
人的不安全行为是高校实验室事故发生的主要原因,其中个人防护措施不当是最突出的表现。目前,大多数不安全行为检测方法主要用于建筑、工业场景,仅关注人员是否佩戴防护装备,而无法有效区分个人防护装备佩戴状态的完整性与有效性。本研究将防护装备佩戴状态进行更精细区分,提出一种基于目标检测与属性识别算法的两阶段人员不安全行为识别方法。第一阶段利用改进的YOLOv5-DETR-LPE实现实验室复杂背景和低质量图像条件下人员的精准检测,第二阶段利用基于EfficientNet-B3的属性识别算法实现对检测到的人员的不安全行为的识别。在自建数据集上,YOLOv5-DETR-LPE相较于YOLOv5n算法精确率和mAP50:95提高1.15%和5.11%,而模型参数量和计算量仅有小幅度增加。基于EfficientNet-B3的属性识别算法在3种属性的11类标签的识别中均保持较高精确率。最后设计并实现了识别与预警系统在实际环境中的部署,验证了该系统在实际场景中的有效性和可行性。
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关键词
实验室
不安全行为
目标检测
属性识别
深度学习
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Keywords
laboratory
unsafe behavior
object detection
attribute recognition
deep learning
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN60
[电子电信—电路与系统]
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题名基于高速摄像法的气液段塞流特性参数测量
被引量：1
- 2
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作者
赵宁
马天壮
卜鹏越
刘伟光
董芳
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机构
河北大学河北省能源计量与安全检测技术重点实验室
青岛市计量技术研究院
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出处
《力学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期1635-1643,共9页
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基金
国家自然科学基金(62173122)
河北省自然科学基金(F2022201034)
流体碳排放传感与计量技术创新团队(IT2023A08)资助项目。
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文摘
在气-液两相段塞流中,液膜段的湿壁分数和弹头倾角是研究气弹段持液率和气弹特性的关键.文章基于光学成像技术设计了高速摄像法的视觉传感器测试系统,实现了气液两相段塞流气弹特性参数测量.基于图像分析技术,优化边缘检测算子,精确定位边缘位置,高质量提取了轮廓分布,将机器学习模型作为预测多相流特征参数的一种新方法,对气弹弹头倾角进行数据建模研究,分析了适用于分层平滑流、波浪和环状流的表观粗糙表面(modified apparent rough surface,MARS)模型以及段塞流气弹区和液膜区流动状态机理,在MARS模型基础上进行了参数优化,使其适用于段塞流液膜处的湿壁分数和持液率求解.结果表明:通过数据拟合的多项式模型弹头倾角α的模型预测结果的平均绝对百分比误差(MAPE)为8.87%,94.6%预测结果处于相对误差±20%的范围内.通过修正MARS模型提出的水平管段塞流液膜处湿壁分数预测结果的MAPE为9.42%,96.1%预测结果处于相对误差±20%的范围内.液膜持液率预测模型结果的MAPE约为8.04%,93.4%预测结果处于相对误差±20%的范围内.
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关键词
成像技术
段塞流
气弹倾角
MARS模型
持液率
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Keywords
imaging technique
slug flow
oblique angle of gas slug
MARS model
liquid holdup
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分类号
TK313
[动力工程及工程热物理—热能工程]
TH814
[机械工程—精密仪器及机械]
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