随着我国国际航运中心的不断建设和发展，水路通航密度增加，船舶大型化发展日益明显，加之海上恶劣极端天气呈常态化趋势，发生重大海上安全事故的风险增加，因此人们对于船舶运输的安全性提出了更高的要求。本文针对船舶市场发展现状和船载人员的安全需求，提出了一套基于神经网络的船舶倾覆预警系统，通过加速度传感器获取船舶实时倾斜数据并上传至服务器，使用TensorFlow神经网络进行数据训练，最后得到船舶倾覆模型。系统可将实时获取的数据与此模型进行比对，进而推演预测船舶是否有倾覆的可能性，可做到提前预警并及时联系就近的海事组织做好营救措施，有效保障船舶所载人员的生命安全，具有一定的研究价值。
2021-10-11 16:12:53
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车道偏离预警系统性能需求ISO标准，Lane departure warning systems-Performance requirements and test procedures.
2021-10-11 15:33:19
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煤矿安全风险预警是煤炭开采过程中实现安全保障的关键一环，在记录矿井下安全隐患数据时，采集相关的数据容易受到外界环境因素（如光线、温度、湿度等）和人为因素的影响，导致划分安全风险等级出现误差，从而使得处理安全隐患的措施得不到正确实施。为了解决煤矿等相关企业存在的安全风险等级划分不精确的问题，本文研究了一种基于改进基于粒子群算法（PSO）和卷积神经网络（CNN）的煤矿安全风险智能分级管控与信息预警系统。该系统采用基于改进PSO的智能数据筛选模型，利用PSO算法查找全局最优解的特性，筛选掉不合理的数据，减少了人工计算数据不准确或采集矿区信息过程中出现纰漏的问题；采用基于改进的CNN的智能风险分级模型，通过对数据特征的采集、融合处理，实现了高精确划分安全风险等级。实验与应用结果表明:该系统对安全风险数值的查全率为85.6%，查准率为91.7%，较其他系统查全率提升了4.2%，查准率提升了2.8%，大大提升了安全风险等级划分的精确度，对出现的安全隐患及时预警效果显著。此方法有效减少了安全隐患发生的频度。
2021-09-22 14:29:16
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