简介:高校"科技创安"工程经历了从无到有,功能上从简单到比较完善的发展历程,每个院校都建成了具有自身特点的安全防范系统,在硬件方面达到了技术含量比较新、性能指标比较高的水平。但是,由于各院校的安全防范系统都是相对独立的,各院校之间在安全防范方面缺少横向交流与协作,这种安全防范模式上的缺陷给了违法犯罪分子可乘之机,从而导致目前高校中笔记本电脑、手机等贵重物品被盗案件数量居高不下。通过对高校"科技创安"资源进行有机的整合,形成一个城域范围内高校间的安全防范平台,通过各院校间横向的交流与协作,做一次安全防范模式上的变革,把可持续发展作为"科技创安"工程发展的长远目标,充分挖掘安全防范系统的潜在功能,使"科技创安"工程为保障高校的安全稳定和促进和谐校园建设再立新功。
简介:为了减少民航维修人员不安全行为,探讨组织因素对民航维修人员安全行为的影响机理。基于组织行为学理论并结合民航维修人员的访谈分析,确定了影响民航维修人员安全行为的4个组织因素——安全氛围、工作压力、风险感知和安全管理,在此基础上,构建了组织因素与民航维修人员安全行为关系的假设模型。选取国内航空公司维修基地的一线机务维修人员进行问卷调查,采用结构方程模型对假设模型进行验证。结果表明,安全氛围、工作压力、风险感知和安全管理4个维度与安全参与行为、安全服从行为显著相关,其中,安全氛围对安全参与行为的影响最大。风险感知对安全服从行为的影响最小。
简介:对驾驶行为的危险状态进行动态辨识并提前预警是防止交通事故发生的重要手段。提出一种基于Kohonen神经网络和支持向量机(SVM)的驾驶行为险态动态辨识方法。基于国内外相关研究,选取油门、方向盘转角、刹车、离合、X轴速度、Y轴速度、X轴加速度、Y轴加速度、发动机转速作为驾驶行为状态指标。应用Kohonen神经网络对9个指标组成的向量进行非监督聚类。用聚类结果组成的时间序列表示驾驶员行为指标的动态变化特征并以此作为输入,通过训练SVM实现驾驶行为险态辨识,解决了高维指标数据监督聚类困难和险态识别的静态性问题。最后,采用驾驶模拟器进行试验设计,对方法的有效性进行验证。以8个危险场景作为诱发驾驶行为险态出现的刺激,10个被试共产生8400组识别序列,选取600组标识为险态的时间序列进行验证。结果表明:该模型的驾驶行为险态识别正确率为82.22%。不同被试的正确率差异控制在6%以下,表明此模型具备一定的泛化能力。