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基于改进YOLOv5s的公路隧道火灾烟雾智能检测算法

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中国公路学报 2024年

作者：邓实强丁浩蒋树屏杨孟刘帅陈建忠李文锋重庆交通大学土木工程学院招商局重庆交通科研设计院有限公司

隧道火灾快速感知为隧道运营安全提供重要保障，为隧道应急处置提供关键性决策信息。然而，现有的视频图像火灾烟雾检测方法在公路隧道复杂环境下存在准确性和时效性问题，并且缺乏基础视频图像数据。为此，本文通过开展实体公路隧道火... 详细信息

隧道火灾快速感知为隧道运营安全提供重要保障，为隧道应急处置提供关键性决策信息。然而，现有的视频图像火灾烟雾检测方法在公路隧道复杂环境下存在准确性和时效性问题，并且缺乏基础视频图像数据。为此，本文通过开展实体公路隧道火灾试验，创建高清视频图像数据集，以真实隧道场景下模拟的火灾烟雾视频图像为研究对象，提出一种基于改进YOLOv5s的智能检测算法。在模型中，使用增强后的Mosaic方法对训练数据增强；引入Transformer Encoder模块增强网络全局特征提取的能力，改善较小烟雾目标特征提取较为困难的问题，以提升网络性能；利用最新的轻量级卷积方法GSConv替换掉部分卷积模块Conv，减少网络参数的同时保持网络性能，达到压缩网络目的；添加轻量级高效通道注意力模块ECA，通过局部跨通道交互策略缓解监控摄像机远距离与火灾初期烟雾漏检问题，在少参数量增加的情况下进一步提升网络性能；使用CIoU损失函数与SiLU激活函数的组合让网络得到更快地收敛。为验证本文算法的有效性，选用YOLOv3、YOLOv3-efficientnet、YOLOv5s、YOLOX、YOLOv7、YOLOv7-tiny、SSD七种目标检测算法进行对比分析。结果表明：在自建的公路隧道火灾烟雾数据集上，本文算法的检测精确度达到97.27%，mAP@0.5为97.85%。尽管在原网络基础上提升的幅度仅为1.83%和1.13%，但相较于其他七种对比算法，本文算法对远距离和火灾初期的小尺寸烟雾目标有更好的检测效果，明显改善了漏检情况。此外，算法的检测速度为86.2FPS，能够满足隧道火灾检测的时效性要求，同时利用重庆真武山隧道火灾视频验证了算法的可靠性，为实现隧道复杂环境下的火灾快速感知提供了技术支持。

关键词：隧道工程烟雾检测火灾试验目标检测 YOLOv5s

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基于多时相遥感的梁子湖水体浊度变化研究

长江科学院院报 2024年

作者：邓实权田芷涵白婷谢珊李文凯顾欢欢武汉市水务科学研究院(武汉市水土保持监测站) 湖北工业大学计算机学院中国科学院南海海洋研究所武汉生态环境设计研究院有限公司

水体浊度是水环境的重要指标，能够直观的反映水体质量优劣。本文以梁子湖为研究对象，基于GEE遥感云计算平台，利用2003—2021年的Aqua MODIS遥感数据，反演了该湖的水体浊度情况，并分析了其时空变化的特征。结果表明：（1）梁子湖冬... 详细信息

水体浊度是水环境的重要指标，能够直观的反映水体质量优劣。本文以梁子湖为研究对象，基于GEE遥感云计算平台，利用2003—2021年的Aqua MODIS遥感数据，反演了该湖的水体浊度情况，并分析了其时空变化的特征。结果表明：（1）梁子湖冬春季节的水体浊度高于夏秋季节，其中冬春季节的浊度高于30 NTU，而夏秋季节的浊度低于20 NTU；（2）梁子湖的水体浊度在近年来逐渐降低，2011年前，水体浊度平均值约为30 NTU，且空间差异显著，临近陆地的区域浊度约为50NTU，相较于平均值更高，2011年之后，水体浊度均值逐渐降低，约为25 NTU，其中临近陆地的区域浊度约为30NTU，降幅明显。（3）梁子湖的水体浊度与梁子湖保护区范围内的土地覆盖类型具有相关性，其中绿地面积对其影响最大，相关系数为-0.63，绿地面积越大，浊度越低。由此可见，近10年来，梁子湖的水体整体浊度从30NTU下降至25NTU，降低了16.67%，梁子湖的湖泊治理已取得较大的成效。

关键词：梁子湖浊度遥感 MODIS 时空变化

爱普列特与非那雄胺治疗良性前列腺增生患者的疗效及对血清激素水平的影响

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中国临床医生杂志 2024年第9期52卷 1036-1039页

作者：李文斌杨春廖强张瑞邓实四川大学华西医院临床药学部(药剂科) 四川成都610041 四川大学华西医院泌尿外科四川成都610041

目的探讨爱普列特与非那雄胺治疗良性前列腺增生患者的疗效及对血清激素水平的影响。方法选取2022年6月至2023年6月四川大学华西医院收治的良性前列腺增生患者126例,根据治疗方法将其分为爱普列特组(采用爱普列特治疗,42例)、非那雄胺组... 详细信息

目的探讨爱普列特与非那雄胺治疗良性前列腺增生患者的疗效及对血清激素水平的影响。方法选取2022年6月至2023年6月四川大学华西医院收治的良性前列腺增生患者126例,根据治疗方法将其分为爱普列特组(采用爱普列特治疗,42例)、非那雄胺组(采用非那雄胺治疗,42例)及联合组(采用爱普列特与非那雄胺联合治疗,42例),比较三组患者血清激素水平、排尿功能、尿动力学、血清C反应蛋白(CRP)、环氧化酶-2(COX-2)、血管内皮生长因子(VEGF)水平、不良反应及临床疗效。结果三组患者治疗后血清雌二醇(E2)、睾酮(T)水平、最大尿流率(Qmax)值均高于治疗前,且联合组最高(P0.05)。结论爱普列特与非那雄胺联合治疗良性前列腺增生能够明显调节血清激素水平,减轻炎症反应,改善尿动力学及排尿功能,提高临床有效率,疗效明显优于二者单独使用,且安全性较好。

关键词：爱普列特非那雄胺良性前列腺增生激素

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软土地基堤防加固出险原因分析及对策研究

水电与新能源 2024年第7期38卷 60-63页

作者：李二明张敏谢珊邓实权武汉市水务科学研究院湖北武汉430010 中国南水北调集团江汉水网建设开发有限公司湖北武汉430048

软土地基天然含水率高、抗剪强度低,在其上修筑堤防易出现沉降变形过大、产生裂缝等现象。以杜家台分蓄洪区外围新合堤加固工程为例,除其软土地基外,堤防施工填筑速率和堤顶加载也是出现裂缝的重要要原因。通过对参数复核、修正,再利用... 详细信息

软土地基天然含水率高、抗剪强度低,在其上修筑堤防易出现沉降变形过大、产生裂缝等现象。以杜家台分蓄洪区外围新合堤加固工程为例,除其软土地基外,堤防施工填筑速率和堤顶加载也是出现裂缝的重要要原因。通过对参数复核、修正,再利用反算参数进行方案计算确定最终加固方案进行施工,堤防运行4年后再进行达标加固,截止目前堤防均运行良好,说明采取的设置平台和填塘固基的处理措施对新合堤是合适的。

关键词：软土地基反算参数处理措施

基于视频图像的隧道火灾烟雾检测与扩散范围监测研究

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基于视频图像的隧道火灾烟雾检测与扩散范围监测研究

作者：邓实强重庆交通大学

学位级别：硕士

火灾事故严重威胁隧道的安全运营,往往会对隧道主体结构及其附属设施造成损伤,甚至造成人员伤亡和财产损失。如果能在火灾事故发展的初期及时发现火情并报警,实时监测并且动态的预测烟气扩散范围。将有利于隧道运营管理部门第一时间开... 详细信息

火灾事故严重威胁隧道的安全运营,往往会对隧道主体结构及其附属设施造成损伤,甚至造成人员伤亡和财产损失。如果能在火灾事故发展的初期及时发现火情并报警,实时监测并且动态的预测烟气扩散范围。将有利于隧道运营管理部门第一时间开展应急处置工作,为疏散与救援提供准确的灾害信息,减小火灾事故带来的损失。火灾伊始,通常烟雾先于火焰产生。以火灾烟雾为研究对象,针对传统公路隧道火灾探测系统反应慢、漏报和误报率较高以及功能单一等问题,基于计算机视觉技术开展公路隧道火灾烟雾检测与扩散范围监测技术的研究。以公路隧道火灾烟雾试验的视频图像为数据基础,研究烟雾图像的颜色和纹理特征,提出了基于图像多特征的公路隧道火灾烟雾检测方法。该方法,首先对原始的Vibe算法进行了改进以提取视频中的运动区域,再在YUV色彩空间中建立烟雾滤色模型以分割疑似烟雾区域,然后通过颜色矩、均匀局部二值模式(ULBP)和灰度共生矩阵(GLCM)方法分别提取图像的颜色和纹理特征向量,作为机器学习算法的输入对公路隧道火灾烟雾图像进行分类,最后分析比较SVM、BP神经网络和随机森林等算法效果,选择出最优算法作为公路隧道火灾烟雾检测分类器。实验结果表明:基于BP神经网络的图像多特征检测方法性能最优,精确度达到95.7%。通过火灾烟雾试验视频、某公路隧道火灾视频以及网络烟雾检测视频进行测试,该方法能够在复杂的隧道环境中检测出烟雾。为进一步提升检测速率和方法适用性,提出了基于深度学习的公路隧道火灾烟雾检测方法。在CUDA与cu DNN条件下,构建单阶段目标检测网络YOLOv5。采用5.0版本下的4种网络结构对标注的隧道火灾烟雾图像数据集进行模型训练,选取出best参数模型进行烟雾检测,并提取烟雾检测框的图像像素坐标信息。通过训练模型结果对比分析:在本文数据集下,v5s网络的性能优于v5m、v5l和v5x,精确度达到96.8%,m AP@.5约95.9%,m AP@.5:.95约66.9%,检测一张图片时间约0.008s。该方法能满足隧道环境的时效性要求,并略微提高了检测精确度。以烟雾检测框上边缘靠近左上角1/4处的像素坐标作为烟雾前锋区域位置参考点,基于相机标定技术与单目视觉测距原理,提出了含摄像机俯仰角和偏转角的几何测距方法计算参考点与当前摄像机的相对距离。以测距方法获取的距离数据为基础,提出使用ARIMA时间序列预测模型对其分析,建立公路隧道火灾烟雾动态预测模型。通过开展隧道火灾烟雾测距方法验证试验,结果表明:在100米范围内的距离测量平均误差为8.87%,5s内烟雾扩散范围预测误差在1%以内。在隧道火灾烟雾检测的基础上,实现了对烟雾扩散范围的实时监测与动态预测。

关键词：公路隧道烟雾检测机器学习 YOLOv5 扩散监测

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基于视频图像的公路隧道火灾烟雾检测

隧道建设（中英文） 2022年第2期42卷 291-302页

作者：邓实强丁浩杨孟刘帅陈建忠重庆交通大学土木工程学院重庆400074 招商局重庆交通科研设计院有限公司重庆400067

为有效检测公路隧道火灾烟雾并预警,针对公路隧道传统火灾烟雾探测器存在的反应慢和功能单一等问题,通过分析研究火灾烟雾视频图像的颜色和纹理特征,提出一种基于烟雾图像特征的公路隧道火灾烟雾检测方法。首先,通过改进后的Vibe算法模... 详细信息

为有效检测公路隧道火灾烟雾并预警,针对公路隧道传统火灾烟雾探测器存在的反应慢和功能单一等问题,通过分析研究火灾烟雾视频图像的颜色和纹理特征,提出一种基于烟雾图像特征的公路隧道火灾烟雾检测方法。首先,通过改进后的Vibe算法模型提取图像运动区域;然后,在YUV色彩空间中确定疑似烟雾区域后利用颜色滤出方法分割出疑似烟雾区域;最后,用从疑似烟雾区域图像中提取的颜色矩和均匀局部二进制模式(ULBP)与灰度共生矩阵(GLCM)构成机器学习分类器的输入向量进行隧道火灾烟雾识别。为满足复杂的隧道环境,对比分析BP神经网络、支持向量机、随机森林3种机器学习分类器的烟雾识别效果,选出最优算法作为公路隧道烟雾识别分类器。通过模拟公路隧道火灾烟雾试验视频和某实际公路隧道火灾视频对分类器进行试验测试,结果表明:基于BP神经网络算法的检测系统识别性能最优,选取的烟雾特征具有较高识别精度,能够在隧道复杂环境中识别火灾烟雾。

关键词：公路隧道火灾烟雾检测机器学习多特征融合

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汽车修理中的绿色维修技术分析

时代汽车 2023年第15期 165-167页

作者：邓实彪郴州职业技术学院湖南省郴州市423000

伴随我国科学技术日新月异的发展,汽车修理行业也迎来重要突破转折点,绿色维修技术是一种新型的汽车修理技术,旨在减少对环境的影响,提高资源利用率以及降低整个汽车修理过程中的二氧化碳排放。随着环保意识的提高和政府对环境保护法规... 详细信息

伴随我国科学技术日新月异的发展,汽车修理行业也迎来重要突破转折点,绿色维修技术是一种新型的汽车修理技术,旨在减少对环境的影响,提高资源利用率以及降低整个汽车修理过程中的二氧化碳排放。随着环保意识的提高和政府对环境保护法规的加强,越来越多的汽车修理厂逐渐开始采用绿色维修技术。绿色维修技术与传统的汽车修理技术有很大的不同之处,其主要在于采用环保的材料和工艺,对废弃物的处理进行科学化管理,以及节能减排等方面具有明显的优势。在未来,绿色维修技术将成为汽车修理行业的主流趋势,将有助于减少整个汽车行业对环境的污染,保护自然环境和人类健康。本文首先阐述了绿色维修技术的含义及其在汽车维修中使用的意义。然后就绿色维修技术在汽车维修中的具体应用提出了自己的意见和建议。

关键词：汽车修理绿色维修技术

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唱响主旋律打造品牌书——中共党史出版社抗战图书出版纪实

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中国出版 2005年第9期 33-34页

作者：邓实

随着中国人民抗日战争暨世界反法西斯战争胜利60周年纪念日的临近，中共党史出版社经过一年多精心策划的20余部纪念图书已经陆续出版。这批图书全景式地再现了在中国共产党抗日民族统一战线旗帜的推动下，中华民族同仇敌忾，英勇斗争，... 详细信息

随着中国人民抗日战争暨世界反法西斯战争胜利60周年纪念日的临近，中共党史出版社经过一年多精心策划的20余部纪念图书已经陆续出版。这批图书全景式地再现了在中国共产党抗日民族统一战线旗帜的推动下，中华民族同仇敌忾，英勇斗争，取得抗日战争伟大胜利的光辉历史，尤其突出反映了中国共产党及其领导的人民力量，在全民族团结抗战中发挥的中流砥柱作用。

关键词：中共党史出版社图书出版打造品牌抗战主旋律世界反法西斯战争抗日民族统一战线中国共产党纪实

基于人工智能和遥感技术的城市更新单元识别方法研究及应用

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自然资源学报 2023年第6期38卷 1517-1531页

作者：白婷邓实权熊花孙开敏李王斌刘俊怡湖北工业大学计算机学院武汉430010 武汉市土地整理储备中心武汉430010 武汉市水务科学研究院武汉430010 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430070

当前武汉市城市更新行动,从大拆大建,进入“留改拆”并举的2.0时代,改造方式也从局部改造向成片连片更新转变。在当前2.0时代中,如何利用人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术智能识别出城市“留改拆”单元显得尤为重要。当前AI和... 详细信息

当前武汉市城市更新行动,从大拆大建,进入“留改拆”并举的2.0时代,改造方式也从局部改造向成片连片更新转变。在当前2.0时代中,如何利用人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术智能识别出城市“留改拆”单元显得尤为重要。当前AI和遥感技术已在自然资源典型地物类型识别、耕地保护和执法监察中得到广泛应用,本文第一次将AI和遥感技术用于“留改拆”单元的智能识别中,以辅助智能化城市更新行动。建立“留改拆”单元的样本,利用深度学习网络建立AI+遥感技术的智能化识别模型,选择遥感数据,进行武汉市更新片区“留改拆”单元智能化识别。通过遥感技术与深度学习算法的融合,提升了城市更新行动中“留改拆”单元识别的工作效率,为城市更新行动中的难点问题提供了科学依据。

关键词： AI 遥感技术深度学习城市更新