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电网登高作业众多,登高违章易造成高处坠落等严重事故.构建了轻量化且高精度的登高违章作业检测模型,以实现对不安全行为的高效检出.首先,基于YOLOv8算法框架构建基础网络模型,之后在颈部网络中引入幽灵模块(Ghost module),以构建轻量化模型;其次,在主干网络中引入高效多尺度注意力模块(Efficient Multi-scale Attention module,EMA),在保证轻量化基础上,提高模型精度;最后,基于网络层次分析法和模糊综合评价法,将孤立的不安全行为融合为登高作业综合评价体系.结果表明:相较于基础模型,本模型准确率提高3.3％,召回率提高9.9％,均值平均精度(mean Average Precision,mAP)mAP@50提高8.4％,mAP@50:95提高4.6％;在轻量化方面,参数量降低17.6％,计算量降低11.1％,模型所占存储容量降低16.1％,且漏检情况有所减少.
Keyword ：
安全工程 安全工程 幽灵模块 幽灵模块 注意力机制 注意力机制 电网登高作业 电网登高作业 目标检测 目标检测 违章作业 违章作业
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| GB/T 7714 | 段在鹏 , 翁培辉 , 蓝志宇 et al. 电网登高违章作业轻量级智能检测模型 [J]. | 安全与环境学报 , 2025 , 25 (1) : 175-183 . |
| MLA | 段在鹏 et al. "电网登高违章作业轻量级智能检测模型" . | 安全与环境学报 25 . 1 (2025) : 175-183 . |
| APA | 段在鹏 , 翁培辉 , 蓝志宇 , 邱慧婷 . 电网登高违章作业轻量级智能检测模型 . | 安全与环境学报 , 2025 , 25 (1) , 175-183 . |
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Abstract ：
台风及其引发的洪涝灾害会对大量房屋造成损伤,灾后存留房屋排查任务又急又重,而人工排查房屋隐患耗时费力,研究提出一套可对台风灾后存留房屋隐患部位自动辨识、定位,并对房屋安全水平自动分级的模型.首先,采集台风"海葵"后福州受灾房屋图像,以数据增强的方法使3个安全等级房屋样本达到基本均衡的水平;其次,通过试验对比得到更适合作为ConvNeXt网络对房屋安全分级的图像尺寸处理方式,并进一步通过学习率预热机制提升模型分类准确率;再次,以消融试验探究门控通道注意力(Gated Channel Transformation,GCT)嵌入ConvNeXt的相对最佳的方式;最后,利用 Ablation-CAM(Ablation Class Activation Mapping)技术提供模型对隐患位置定位的可视化结果,验证模型辨识台风灾后房屋隐患的准确性.试验结果显示,研究提出的模型在台风灾后存留房屋安全分级任务中准确率达到了93.87％、F1为93.95％,均高于其他主流网络;同时,与ConvNeXt相比,GCT-ConvNeXt的隐患位置定位结果更加精准,可为台风灾害后房屋隐患排查工作提供参考.
Keyword ：
可视化技术 可视化技术 台风灾害 台风灾害 安全工程 安全工程 房屋安全 房屋安全 深度学习 深度学习 隐患排查 隐患排查
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| GB/T 7714 | 段在鹏 , 黄豪琪 , 孙文磊 et al. 台风灾后存留房屋安全隐患自动辨识及位置定位研究 [J]. | 安全与环境学报 , 2024 , 24 (11) : 4232-4243 . |
| MLA | 段在鹏 et al. "台风灾后存留房屋安全隐患自动辨识及位置定位研究" . | 安全与环境学报 24 . 11 (2024) : 4232-4243 . |
| APA | 段在鹏 , 黄豪琪 , 孙文磊 , 朱俊杰 . 台风灾后存留房屋安全隐患自动辨识及位置定位研究 . | 安全与环境学报 , 2024 , 24 (11) , 4232-4243 . |
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Abstract ：
本文分析了 2011-2020年我国地质灾害时空分布特征及其重心移动轨迹.基于2012-2021年《中国统计年鉴》中的地质灾害灾情数据,使用分级地图展示地质灾害时空分布,再运用全局和局部空间自相关分析探讨地质灾害的空间关联性和聚集特征,最后利用ArcGIS平台对地质灾害的重心移动轨迹进行分析.结果表明:我国地质灾害的发生虽然总体呈下降趋势,区域分布呈"南多北少"态势,但空间聚集性逐年增强,且西南地区高—高聚集区域不断扩大,应对地质灾害高发区进行重点防控.
Keyword ：
地质灾害 地质灾害 时间变化 时间变化 空间分布 空间分布 空间自相关 空间自相关 重心移动轨迹 重心移动轨迹
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| GB/T 7714 | 何达 , 张斌 , 段在鹏 et al. 我国地质灾害时空分布特征及演变分析 [J]. | 资源信息与工程 , 2024 , 39 (5) : 30-35 . |
| MLA | 何达 et al. "我国地质灾害时空分布特征及演变分析" . | 资源信息与工程 39 . 5 (2024) : 30-35 . |
| APA | 何达 , 张斌 , 段在鹏 , 阳富强 , 林其彪 . 我国地质灾害时空分布特征及演变分析 . | 资源信息与工程 , 2024 , 39 (5) , 30-35 . |
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Abstract ：
为研究改建房结构安全问题并提升模型预警精度，采用“文本-图像融合”、“信息再生成”和“智能优化模型参数” 3个方法建立三阶提升预警模型。首先构建基础预警模型：选取VGG16、ResNet50等4种图像识别模型进行迁移学习，将性能最优者作为基础预警模型；之后进行第1次预警精度提升：收集测试集中对应的文本信息，经独热编码等预处理后与图像信息“融合”,优选随机森林等5种算法以提升预警精度；然后进行第2次精度提升：采用过采样-深度卷积生成对抗网络(SMOTE-DCGAN)策略提高模型对隐患改建房的“捕捉”能力；最后，使用金豺优化算法进行第3次提升。研究结果表明：DenseNet121模型更能抓取到隐患改建房图像特征；改建房结构安全预警模型最优的是支持向量机(SVM),准确率为82.5%;使用SMOTE-DCGAN策略后，表现最佳的SVM和XGBoost,其隐患改建房的召回率分别提升10和5个百分点；金豺优化算法下的“SMOTE-DCGAN-SVM”准确率、召回率、精确率和F_1值再次提升7.0、7.5、10.5和9.1个百分点。研究结果可为相关部门排查改建房安全隐患提供技术支持。
Keyword ：
改建房 改建房 深度学习 深度学习 生成式对抗网络 生成式对抗网络 金豺优化算法 金豺优化算法 集成算法 集成算法
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| GB/T 7714 | 段在鹏 , 李炯 , 杨泽鸿 et al. 改建房结构安全的三阶提升预警模型 [J]. | 中国安全生产科学技术 , 2024 , 20 (02) : 52-60 . |
| MLA | 段在鹏 et al. "改建房结构安全的三阶提升预警模型" . | 中国安全生产科学技术 20 . 02 (2024) : 52-60 . |
| APA | 段在鹏 , 李炯 , 杨泽鸿 , 黄豪琪 . 改建房结构安全的三阶提升预警模型 . | 中国安全生产科学技术 , 2024 , 20 (02) , 52-60 . |
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Abstract ：
为深入研究不同用途房屋结构安全隐患的主要影响因素，以某省37 670条房屋隐患排查数据为基础，将17种使用用途房屋划分为工业用途、居住用途和公共用途三大类，以房屋结构安全隐患的有无为因变量，选取用地性质等12个指标作为自变量；采用卡方检验分别筛选出三类用途房屋的显著影响因素；构建三类用途房屋的二元Logistic模型进行对比分析。结果表明：构建的Logistic模型拟合效果较好，地区发达程度等6个因素对三类房屋的结构安全隐患影响显著，房屋类别等5个因素仅对两类或个类房屋影响显著，而是否委托资质单位施工对三类房屋均无显著影响，研究结果可为房屋隐患排查整治工作提供一定的参考依据。
Keyword ：
二元Logistic模型 二元Logistic模型 卡方检验 卡方检验 影响因素 影响因素 房屋用途 房屋用途 房屋结构安全 房屋结构安全
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| GB/T 7714 | 张斌 , 何达 , 阳富强 et al. 不同用途房屋结构安全隐患影响因素及其作用机制研究 [J]. | 建筑安全 , 2024 , 39 (07) : 1-6 . |
| MLA | 张斌 et al. "不同用途房屋结构安全隐患影响因素及其作用机制研究" . | 建筑安全 39 . 07 (2024) : 1-6 . |
| APA | 张斌 , 何达 , 阳富强 , 孙文磊 , 段在鹏 . 不同用途房屋结构安全隐患影响因素及其作用机制研究 . | 建筑安全 , 2024 , 39 (07) , 1-6 . |
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Abstract ：
改扩建砖混房屋存量巨大，且易发生坍塌事故。仅靠人工方式辨识隐患房屋较为低效，尝试引入机器视觉模型更智能地辨识隐患房屋。首先，收集已标注安全现状的相关房屋图像7 114幅，经一定处理后按6∶2∶2的比例划分训练集、验证集与测试集；之后，选用ConvNeXt、Swin Transformer、ResNeXt、DenseNet和MobileNet五种视觉模型，以迁移学习的方法，进行适应本识别任务的微调训练，并与引入“随机裁剪拼接(Random Image Cropping and Patching, RICAP)”图像数据增强方法的训练结果对比；最后，综合运用多种指标评价各个模型表现。结果表明：引入RICAP方法训练的ConvNeXt模型，在测试集上取得0.945 9的准确率、0.974 2的召回率，比未使用该方法训练的表现最优的模型分别提升0.014 8、0.044 4,可更准确地辨识隐患房屋。
Keyword ：
安全工程 安全工程 改扩建房屋 改扩建房屋 机器视觉 机器视觉 迁移学习 迁移学习 随机裁剪拼接 随机裁剪拼接
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| GB/T 7714 | 段在鹏 , 黄豪琪 , 孙文磊 et al. 改扩建砖混隐患房屋机器视觉辨识模型 [J]. | 安全与环境学报 , 2024 , 24 (06) : 2116-2126 . |
| MLA | 段在鹏 et al. "改扩建砖混隐患房屋机器视觉辨识模型" . | 安全与环境学报 24 . 06 (2024) : 2116-2126 . |
| APA | 段在鹏 , 黄豪琪 , 孙文磊 , 郑宏涛 . 改扩建砖混隐患房屋机器视觉辨识模型 . | 安全与环境学报 , 2024 , 24 (06) , 2116-2126 . |
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Abstract ：
在突发事件发生后，应急物资短缺及分配不均等问题会使灾民产生心理焦虑，负面情绪的释放会进一步发酵成为负面舆情，进而影响应急救援效果。首先，构建以降低负面舆情为主、兼顾公平和效率的应急物资调度模型；其次，提出相对重要度优先、最短路径优先及比例分配3种调度策略；然后设计多目标改进算法和多目标传统算法求解模型；最后，以2022年上海疫情为参考进行案例求解分析。结果表明：(1)考虑舆情演化的调度模型可更均衡地满足各灾区的应急物资需求，各地区物资满足率均达到75%以上，能有效减缓负面情绪；(2)传统多目标算法求解时间较短但物资满足率较低，多目标改进算法耗时较长但物资满足率均达到70%以上；(3)采用“相对重要性优先策略”救援效果较好，各地区物资满足率达90%以上，采用“按比例分配策略”在救援初期能有效降低舆情影响。
Keyword ：
优化算法 优化算法 公共安全 公共安全 舆情演化 舆情演化 调度策略 调度策略 郎之万方程 郎之万方程
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| GB/T 7714 | 段在鹏 , 俞思雅 , 杨泽鸿 et al. 负面舆情演化下的应急物资优化调度研究 [J]. | 安全与环境学报 , 2024 , 24 (07) : 2776-2786 . |
| MLA | 段在鹏 et al. "负面舆情演化下的应急物资优化调度研究" . | 安全与环境学报 24 . 07 (2024) : 2776-2786 . |
| APA | 段在鹏 , 俞思雅 , 杨泽鸿 , 郭进 , 王照阳 . 负面舆情演化下的应急物资优化调度研究 . | 安全与环境学报 , 2024 , 24 (07) , 2776-2786 . |
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Abstract ：
"三合一"自建房虽便于业主生产、储存、经营活动,但因其功能复合,其结构安全性常存在较多严重的问题.为提前预警此类建筑的安全隐患,本研究基于机器学习算法构建了"三合一"自建房结构安全预警模型,并先后应用集成思想和智能优化算法,对预警性能进行了2次提升.首先,采用独热编码、过采样等方法对某地获取的数据进行预处理;其次,选择总体准确率、召回率和AUC值3项指标分别选出最佳的基分类器;之后,使用袋装法和提升法等集成思想优化预警模型的性能;然后,应用鲸鱼、金豺、粒子群等智能优化算法对预警模型性能进一步优化;最后,综合以上模型运算结果,挖掘预警指标中的关键指标.结果表明:①经鲸鱼算法优化的Bagging(KNN)模型可更高效地对"三合一"自建房的结构安全进行预警,其召回率为0.802;②经鲸鱼算法优化的Boosting(SVM)模型具有更稳定的预警鲁棒性,其AUC值为 0.933;③默认参数的XGB模型整体预警效率更佳,其总体准确率为0.915;④建筑年份、砖混结构、地上层数、建筑面积等14个指标是"三合一"自建房结构安全预警的关键指标.
Keyword ：
"三合一"自建房 "三合一"自建房 指标重要度 指标重要度 智能优化算法 智能优化算法 机器学习 机器学习 结构安全 结构安全 集成算法 集成算法
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| GB/T 7714 | 段在鹏 , 李炯 , 郑宏涛 et al. "三合一"自建房结构安全智能预警模型 [J]. | 安全与环境工程 , 2024 , 31 (5) : 8-17,27 . |
| MLA | 段在鹏 et al. ""三合一"自建房结构安全智能预警模型" . | 安全与环境工程 31 . 5 (2024) : 8-17,27 . |
| APA | 段在鹏 , 李炯 , 郑宏涛 , 杨泽鸿 . "三合一"自建房结构安全智能预警模型 . | 安全与环境工程 , 2024 , 31 (5) , 8-17,27 . |
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Abstract ：
为解决重大疫情多疫区交互影响风险下的物资调度问题,首先基于系统动力学建立重大传染病疫情动态演变模型,并以2020 年某市疫情为实例,运用配对样本 t检验方法比对真实数据与预测数据,验证模型的有效性;然后考虑地缘关联,建立多疫区交互影响的疫情动态演变模型,根据现有疫情数据预测未来在诊治疗人口数量,进而实时预测防疫物资动态需求量;最后将预测物资量作为疫区实时需求量,以调度时间最短、优先疫区高需求紧迫度为目标,构建多疫区防疫物资动态调度模型,并设计遗传算法求解.研究结果表明:构建的多疫区防疫物资动态调度模型可准确刻画多疫区复杂交互关系,进而动态预测防疫物资需求量,研究结果可有效解决存在交互关系的多疫区实时物资动态调度问题.
Keyword ：
多疫区交互影响 多疫区交互影响 物资动态调度 物资动态调度 系统动力学 系统动力学 遗传算法 遗传算法 需求紧迫度 需求紧迫度
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| GB/T 7714 | 段在鹏 , 王照阳 , 俞思雅 et al. 多疫区复杂交互影响下的防疫物资动态调度研究 [J]. | 中国安全生产科学技术 , 2023 , 19 (6) : 40-47 . |
| MLA | 段在鹏 et al. "多疫区复杂交互影响下的防疫物资动态调度研究" . | 中国安全生产科学技术 19 . 6 (2023) : 40-47 . |
| APA | 段在鹏 , 王照阳 , 俞思雅 , 黄萍 . 多疫区复杂交互影响下的防疫物资动态调度研究 . | 中国安全生产科学技术 , 2023 , 19 (6) , 40-47 . |
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Abstract ：
农村改造房屋结构安全问题突出,尤其长沙"4·29"民房坍塌事故更凸显出该问题的严峻性,为解决这一问题,首先,基于机器学习算法,构建农村改造房屋结构安全预警指标体系;其次,对初始数据作标准化等预处理,并基于过采样算法解决样本类别不平衡问题,使用经典机器学习算法构建农村改造房屋结构安全预警模型;然后,利用集成学习算法优化原有模型以提高模型精度;最后,对各预警指标的重要度排序.结果表明:经典机器学习算法预测效果较好的是支持向量机(SVM),集成算法效果较好的是堆叠法,总体预测率为85.3％;较为重要的预警指标是建筑面积过大、建筑年份久、无施工草图、非六大重点排查房屋、独立基础、用于出租特别的群组牟利的城乡结合部自建房、地上层数过大、未经正规设计、无资质设计等17个.
Keyword ：
农村改造房屋 农村改造房屋 机器学习 机器学习 结构安全 结构安全 集成算法 集成算法 预警模型 预警模型
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| GB/T 7714 | 段在鹏 , 李炯 , 李帆 et al. 农村改造房屋结构安全预警模型 [J]. | 中国安全科学学报 , 2023 , 33 (4) : 100-106 . |
| MLA | 段在鹏 et al. "农村改造房屋结构安全预警模型" . | 中国安全科学学报 33 . 4 (2023) : 100-106 . |
| APA | 段在鹏 , 李炯 , 李帆 , 刘碧强 . 农村改造房屋结构安全预警模型 . | 中国安全科学学报 , 2023 , 33 (4) , 100-106 . |
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