摘要：随着网络技术的迅速发展,网络安全已经成为人们关注的焦点。安全隐患检测技术可以协助决策者及早发现网络的脆弱性,防患于未然。文章描述了安全隐患检测系统的原理和体系结构,给出了服务器、客户端的实现机制,以及数据库的设计,最后讨论了该系统实现中的关键技术及其解决方法。

摘要：渗漏是水库堤坝常见的病害之一,对其进行排查检测是除险加固的重要依据。以滥塘坡水库堤坝为研究对象,根据堤坝的地球物理特征,选取高密度电法作为无损检测方法,将其应用于堤坝隐患检测,通过分析电阻率的变化找到隐患部位,并结合现场地质调查及正演模拟结果进行对比分析。结果表明,采用高密度电法视电阻率反演断面推断的堤坝渗漏隐患位置及规模与现场渗漏部位高度吻合,验证了高密度电法在水库堤坝隐患检测中的有效性,为堤坝除险加固提供靶区。

摘要：传统挂线故障隐患检测方法存在故障信号检出率低、故障隐患检测准确性差的问题,提出基于改进SIFT算法的输电线路挂线故障隐患检测方法。根据输电线路挂线故障点结构,分析输电线路挂线故障表象及原因,构建改进SIFT算法异物挂线隐患体系,采用改进SIFT算法设计特征提取与匹配流程,自动调整SIFI算法,计算对比度阈值控制系数,确定该系数后,尽可能多地保留正确匹配对。确定指标权重,使用改进SIFT算法建立隐患概率检测模型,获取隐患模型发生故障的概率。实验结果表明,该检测方法的故障检出率高,具有精准检测效果。

摘要：为保证电力供应安全、可靠,需要在输电线路运行阶段,将树障、危险施工隐患点列入重要区段进行提级管控,定期对隐患点进行清理。这需要运行人员了解隐患点所处的实际位置、数量、与地面之间的安全距离。因此需要研发一个精准、有效的预测工具。文章采用数据分析软件Pix4Dmapper,根据里查德方程进行合理的树障面积计算,设计一套树障预测系统。该系统拥有数据采集、分析计算、警示功能,可用于实际工作。

摘要：随着煤矿行业的发展,提高煤矿工作环境的安全性成为至关重要的任务,YOLOv5是一种高效的对象检测算法,具有快速的检测速度和出色的准确性。本研究通过构建适用于煤矿场景的数据集,训练YOLOv5模型,实现了在煤矿环境中的对象检测和隐患排查应用。实验结果表明,YOLOv5对象检测技术能够高效地检测煤矿场景中的人员、设备和其他潜在风险因素,提高了隐患监测和排查的速度、精度和实时响应能力,降低了事故风险,提高了工作效率,改善了煤矿运营的效率,降低了成本。

摘要：近年来城市中的各种地下工程不断投入使用,给人们的生活带来了方便,但各地出现了一些涉及地下管道的安全事故,因此在地下管线施工、运行期间陆续采用了雷达探测等新技术加强安全管理,预防潜在风险,取得了良好的社会及经济效益。本论文以作者的项目为案例,论述了地质雷达在顶管施工管线周边土体病害检测中的使用,并依据分析结果总结了相关规律,最终得出结论,说明了雷达检测对于道路顶管施工安全的重要性。