一种电力施工安全规范模型验证方法

电力行业安全、稳定运行,事关各行各业以及国名经济发展和人民群众的根本利益,所以确保安全生产是我们的头等大事。由于电力行业涉及诸多作业场景,因此对相关作业场景进行有无违章操作的监测就具有重要意义。规范的作业执行,能够确保生产安全,提高生产效率。本文着重研究对视频监控过程中易发多发且具有一定危险性违章行为的实时监测与预警提醒,主要是基于图像识别基础,结合深度学习技术,对电力作业相关场景进行目标检测来对作业过程中拟存在的违章场景进行实时监测与预警提醒。本文基于单阶段目标检测模型YOLOV5来开展相应的训练与验证测试,经过测试发现全类别模型4＿m（指检测多类目标物,YOLOV5预训练模型采用YOLOV5m.pt）的对多种类别目标物检测的平均精度达到0.85,模型的推理测试能力达到0.66左右。截止目前研究阶段而言,全类别模型4＿m对作业场景的违章监测效果相对最佳。基于深度学习模型对电力作业场景目标物的实时检测,在结合相应的逻辑判断,即可对相应的作业场景进行有无违章操作的预警提醒,实现电力作业施工的过程管控,实现违章行为的早发现早纠正,避免事故发生,确保安全生产。     

水往"高"处流--福建明溪县水利改革与发展纪实

俗话说"人往高处走、水往低处流".然而,近日记者在福建三明市明溪县采访中发现,该市的水利改革过程,对高与低、大与小的理解,却有了新的注释.     

基于数据挖掘的电力基建作业事故隐患预警技术研究

为了保证电力基建作业安全需要提前进行事故隐患预警,而传统的事故隐患预警技术无法满足目前的大数据需求,因此基于数据挖掘设计了新的电力基建作业事故隐患预警技术。构建电力作业事故隐患预警体系,基于数据挖掘设计了预警模型,实现电力作业事故隐患预警。实验结果表明,设计的隐患预警技术能准确识别不同事故中的事故隐患数量,准确性高,有一定的应用价值。     

基于第三方支付视角的互联网金融创新探究

随着网络经济的兴起，第三方支付业务迅速发展。作为一种支付结算的信用中介，现在它还兼具了投资理财功能，这一切都改变着传统金融业态。本文以“余额宝”的推出将刺激金融创新加速为背景，分析了第三方支付及互联网金融的发展现状，归纳了第三方支付促进互联网金融创新的三种方式，最后得出传统银行与第三方支付间可以竞争式合作，共同促进创新金融发展的结论。