保证多方向接发列车安全的两项作业标准

德州站连接天津、济南、石家庄三个方向，车站通过制定和执行《安全帽使用标准》、《行车作业核对标准》，有力保证了多方向条件下的接发列车安全。     

昂贵的代价

"现在改罚1000元了啊?这帽子一下这么‘贵’了!""是呀,原来也就罚100,看来这安全帽现在也成‘世界名牌’了。"三航局宁波分公司预制厂公示栏前,员工看着公示纷纷议论。原来,前几天,预制厂安全部老吴和小徐一早就去现场进行例行检查。厂里出台了《关于加强正确佩戴安全帽的暂行规定》,新规定对不戴安全帽的处罚,从个人扩大到了相关负责人,处罚额度也从100元增长到1000元。在钢筋堆放区,老吴发现一名作     

两轮之光

"你跟老子让不让开?!"一辆豪华轿车在两股车道的路上逆行,堵在小辛的摩托车前,司机从车窗里伸出头来吼道。"我凭么事给你让?"轿车门猛地一下打开,两个人来到小辛面前将他从摩托车上拉下来,一句话没有说就劈头盖脑地打起来。小辛的那顶安全帽的绳子被扯断,滚落到一边,摩托车倒在地上,汽油从化油器处滴落出来,过路的行人都停下脚步,驻足观看。小辛从地上赶紧爬起来朝路另一头飞跑,那两个追了一阵后,回头口里一边骂着一边把小辛的摩托车推到一处路边,然后一推,摩托车哐地一下倒在水泥地上。"轰隆隆……"又一列火车从小辛窗前驶过,巨大的回响在小辛睡的屋里的墙壁间震荡。金黄的夕阳投射在屋里的墙上,又被飞驰而过的车箱剪成一段一段的光影,使人有一种也在旅途中的感觉。"等一下,秤有点平",卖菜的农村妇女又抓起一个小一点的萝卜,加在小辛的塑料袋里。     

基于图像识别技术的龙溪口航电工程智能视频监控系统设计

为加强施工现场的安全管理，对工人的安全帽佩戴进行智能化检测，提出一种基于图像识别技术的航电工程智能视频监控系统，由目标检测模块和网络通信模块构成，按照 C/S架构部署，并成功应用于岷江龙溪口航电枢纽施工现场。其中目标检测模块采用先进的目标检测算法，通过卷积神经网络对图像中的安全带和安全帽进行特征提取、分类和定位，完成识别；网络通信模块通过网络连接视频采集终端、服务器和视频播放终端完成图像采集、传输和显示。对系统各组分的测试表明，系统各项功能完备，各模块间连接完好，能够完成工程建设过程各场景的实时图像采集、传输、识别和显示功能，为龙溪口航电工程建设安全管理提供了坚实的基础。     

基于神经网络架构搜索的安全帽佩戴检测算法研究

安全帽佩戴监控是铁路工程施工人员安全管理中的重点和难点，它对检测算法的准确率与检测速度都有较高的要求。本文提出一种基于神经网络架构搜索的安全帽佩戴检测算法NAS-YOLO。该神经网络架构由上、下行操作单元组成，采用二进制门策略对网络架构进行更新，通过数据驱动的方式自动确定合适的神经网络体系结构。实验结果表明，NAS-YOLO算法在准确率、召回率及平均检测速度方面均优于实时目标检测算法YOLOv3，可以在工程施工中对施工人员安全帽佩戴情况进行实时监控。