车载车祸预警系统

道路交通是一种世界性的公害,每年给人们带来巨大的生命和财产损失,中国是世界上道路交通事故发生最多的国家,更应该引起重视,本文介绍了国内交通事故的现状,并针对其中的追尾事故进行了分析,同时结合国内外现状探讨如何应用车载车祸预警系统的技术预防追尾事故的发生。     

高速公路应急预警信息系统设计研究

高速公路交通安全管理的重要部分是面对紧急情况能够采取紧急管理措施,根据这一措施我们建立了高速公路应急预警信息系统。高速公路应急预警信息系统实现了交警部门和高速公路公司监控设施资源的相互结合,形成了不同部门的协调对应紧急预警信息机能。这一高速公路应急预警信息系统的建立给我们管理高速公路产生的突发性紧急事件带来了极大的便利,这一措施产生了非常大的社会效果。经过分析多条高速公路的紧急突发事故,发生在一次事故之后由于报警的不及时和报警地方的不确定以及急救信息的传播不到位,导致了事故的影响扩大,我们根据这一需求制定了高速公路应急预警的方案以及具体的步骤。     

基于统计分析的矿井瓦斯灾害预警技术研究

通过对48组煤矿掘进工作面瓦斯浓度监测数据的统计分析,发现瓦斯监测数据时间序列基本符合正态分布。利用数据分析软件,可以将瓦斯浓度数据是否符合正态分布作为瓦斯灾害的预警指标,并对瓦斯浓度异常特征值进行实例分析。该方法对预防瓦斯灾害具有重要意义。     

基于云服务的煤矿水害监测大数据智能预警平台构建

针对华北型煤田煤层底板突水监测预警问题,以底板"下三带"理论为基础,开展了微震-电法耦合系统水害监测预警。在分析微震-电法耦合系统监测数据基础上,采用Flume设计数据迁移子系统,以流处理方式对监测源数据进行预处理,对关键目标数据进行采集、聚合和传输,实现了有效监测数据的实时迁移。此外,针对煤矿水害多源监测预警过程中数据规模大、数据实时处理要求高等特点,结合多源异构数据关联分析和时空属性数据分析处理需求,基于Spark和HDFS设计实现了具备TB级数据存储处理能力的煤矿水害多源监测大数据存储平台。该平台采用HDFS设计构建统一的多源时序大数据存储体系,通过MapReduce实现大数据并行处理,利用YARN实现资源的调度与管理,为海量数据存储提供支撑。平台采用Spark Streaming框架搭建了数据实时处理中心,通过流处理方式实现监测数据高速处理,并通过智能预警算法模块和远程服务接口为预警系统现场应用提供支撑。在智能预警技术方面,结合监测数据的时空属性特点,提出了基于深度学习时空序列预测方法——长短时记忆循环网络智能预警模型的底板突水模型预警技术。该预警技术基于LSTM方法,以"下三带"理论为基准对模型进行初始化,形成初始预警判据;将电法、微震监测数据作为输入变量,实际涌(突)水事件作为干预输出量,对智能预警模型进行半监督分类学习训练,形成动态化、参数最优的模型预警准则,将监测数据动态划分为4个预警等级,从而实现了水害智能动态预警和数据可视化表达。在冀中能源葛泉矿东井的实际应用中发现,该平台能够基本达到预期目标。     

基于Flink的工业大数据平台研究与应用

随着工业4.0的到来,互联网与工业结合愈发紧密,但工业大数据规模大、类型杂、质量低的特点导致大量设备数据无效且企业人员无法正确监测到设备信息。针对这一问题,提出一种基于Flink的工业大数据平台。以企业传感器数据为基础,用Flink将不同类型的数据发送至消息管道Kafka中暂存数据,用Flink对Kafka中的数据进行处理,实现工业大数据的查询与预警,与当前典型的两个大数据平台进行比较。实验结果表明,由Flink和Kafka集成的工业大数据平台,能更清晰高效地查询到设备数据且能够更快速地实现对企业设备的预警。     

水泥工厂视频监控智能预警平台研究及规划

视频监控系统作为智能化工厂体系架构的子模块，在水泥工厂得到了广泛的部署和应用，为安全、生产流程等管理需求提供了远程可视化的技术支撑手段。为进一步提升工厂智能化水平，提高管理效率，本文提出了基于视频图像分析技术的智能监控预警平台的路线规划，实施步骤和方法，并对该平台的初步应用效果进行了量化评估，为后续平台建设提供科学决策依据。     

基于立体视觉的客流监控预警系统设计与实现

双目立体视觉是机器视觉的一种重要形式,它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像,通过计算图像对应点间的位置偏差,来获取物体三维几何信息的方法.主要探讨了基于立体视觉技术的客流监控预警系统的设计方案和实现方法,用于实时客流统计和监控预警.研究结果表明:该方案有效排除了一些非人员因素的干扰,解决了并排问题,大大提高了客流统计和监控预警的准确度;实现了人员高度过滤技术,可以自定义设置需要过滤计数的人员高度;采用非接触式统计,装置安装隐蔽性好,不影响进出人员的感受.     

煤矿典型动力灾害风险判识及监控预警技术研究进展

围绕拟解决的重大科学问题"煤矿典型动力灾害风险判识及监控预警技术",以煤与瓦斯突出、冲击地压等典型煤矿动力灾害为研究对象,鉴于煤矿典型动力灾害诱发机理不清、风险判识不明、监控预警技术不足等现状,开展了冲击地压孕育机理与风险判识及监测预警、煤与瓦斯突出灾变机理及监测预警、煤矿典型动力灾害信号采集传输和智能化分析、煤矿典型动力灾害监控预警系统平台等研究,开发了大尺度、真三维、全封闭自动开挖煤与瓦斯突出物理模拟实验装置,研制了包括光纤光栅微震传感、三轴应力传感、分布式多点激光甲烷检测等在内的动力灾害前兆信息新型感知与多网融合传输传感装置,建立了井下传感器数据的多元海量动态信息的聚合理论与方法,提出了基于漂移特征的潜在煤矿典型动力灾害预测方法与多粒度知识挖掘方法,构建了基于大数据分析和数据挖掘的煤矿动力灾害风险判识和监控预警模型。通过现场实践,表明能实现全面采集人机环参数,且采集传感器具有故障自诊断、响应时间短、标校周期长等优点。监控预警系统稳定运行无故障率达到了99%,抗干扰等级不低于3级,系统监控预警准确率大于90%,实现了煤矿典型动力灾害隐患在线监测、智能判识、实时预警。     

矿山深部开采岩体稳定性监测技术研究

针对矿山深部开采过程中易发生地压动力灾害的问题，基于微震监测技术，结合矿山实际特点建立岩体稳定性监测系统。优化台网设计，通过定点爆破的方法进行波速校正，最终建立了定位误差在10m,灵敏度在-2.2的监测台网。对监测数据进行波形拾取，分析微震事件时空演化特征，圈定潜在危险区域，并对潜在危险区域围岩变形损伤进行分析。最终总结出微震事件大幅度上升且处于较高水平、空间分布高度集聚、能量指数突然下降而累计视体积迅速上升的动力灾害预警前兆。研究结果可为深部开采岩体稳定性监测提供参考。