基于YOLO-BP神经网络的古建筑修缮阶段火灾监测方法

赵平; 熊倩; 张鑫; 刘广川

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基于YOLO-BP神经网络的古建筑修缮阶段火灾监测方法

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为提高古建筑修缮阶段火灾监测水平,有效预防火灾事故,提出1种基于YOLO-BP神经网络算法的古建筑修缮阶段火灾监测模型.针对修缮作业对古建筑产生的消防隐患,在施工场地设置监测点,并利用YOLO算法以火源、可燃物为目标进行检测与定位,计算火源与可燃物距离;以火源温度、含氧量、火源与可燃物距离3项指标作为BP神经网络输入层,以火灾概率为输出层,从而进行预测;基于古建筑修缮阶段焊接、切割动火作业阶段的样本数据进行仿真模拟.结果表明:利用模型监测古建筑修缮阶段火灾的准确率达93.9％,验证模型的可靠性;当火源温度在150～2000°C范围内,含氧量不小于19.5％时,动火作业安全距离为10.1 m.

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来源
《中国安全生产科学技术》 |2020年第12期|122-128|共7页
作者
赵平; 熊倩; 张鑫; 刘广川;
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作者单位

西安建筑科技大学土木工程学院陕西西安710055;

西安建筑科技大学国家级土木工程虚拟仿真实验教学中心陕西西安710055;

西安建筑科技大学土木工程学院陕西西安710055;

西安建筑科技大学国家级土木工程虚拟仿真实验教学中心陕西西安710055;

西安建筑科技大学土木工程学院陕西西安710055;

西安建筑科技大学国家级土木工程虚拟仿真实验教学中心陕西西安710055;

西安建筑科技大学土木工程学院陕西西安710055;

西安建筑科技大学国家级土木工程虚拟仿真实验教学中心陕西西安710055;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 X947;
关键词
建筑安全; 古建筑; 火灾监测; YOLO算法; 反向传播(BP)神经网络;

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