船舶修造业安全风险与管理

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"船舶修造业通用安全知识.ppt" 船舶修造业是一个结合了机械制造和建筑业特性的劳动密集型行业,具有较高的安全风险。该行业的主要安全问题源自人的不安全行为、物的不安全状况、不安全的施工作业环境以及生产安全管理不善。 1. **人的不安全行为**: - 违章指挥,如冒险操作起重机超过负荷,船只上下排、进出船坞时的不当指挥,以及使用未经检测的特种设备。 - 违章操作,例如无证人员从事特种作业,高处作业未戴安全带,立体交叉作业时不戴安全帽或不规范佩戴,使用乙炔气割具不装回火装置,水面作业不穿救生衣,涂装后不通风即进行明火作业等。 - 违反安全生产规章制度,如未经安全教育擅自上岗,发、承包工程未经安全资质审查,密闭区域施工未执行双人监护,易燃易爆区域明火作业未审批等。 2. **物的不安全状况**: - 电器设备设施可能老化或维护不当,存在安全隐患。 - 起重吊索设备设施可能磨损或损坏,影响安全操作。 - 压力容器设备可能存在缺陷,如未定期检查和维护。 - 危险化学品存储和使用不当,可能引发火灾或爆炸。 - 机械传动设备防护措施不足,可能导致机械伤害。 - 厂内运输机动车辆可能未进行定期安全检查。 3. **不安全的施工作业环境**: - 易燃易爆区域电气火花、明火作业安全距离不足。 - 密闭区域作业缺乏机械通风,可能造成窒息。 - 立体交叉作业缺乏协调和监控,容易发生事故。 - 消防应急通道堵塞,影响紧急疏散。 - 复杂作业区域缺乏应急逃生指引,增加风险。 - 水面作业缺乏安全保护,人员可能溺水。 - 高处作业平台安全设施不足,如无栏杆、盖板和安全网。 - 吊装作业位置选择不当,可能与高压线接触。 - 脚手架未经安全验收就投入使用,结构稳定性存疑。 - 涂装油漆与明火作业安全距离不足,引发火灾风险。 4. **生产安全管理不善**: - 安全责任制落实不力,导致安全疏忽。 - 交叉作业协调管理不足,无法有效预防事故。 - 文明施工和安全作业环节薄弱,隐患滋生。 - 对职业危害因素的认识和控制不足,可能影响员工健康。 为改善安全状况,修造船企业需采取针对性措施: 1. 对于人的不安全行为,加强安全教育和培训,严格执行规章制度,确保所有操作人员具备必要的安全意识和技能。 2. 对于物的不安全状态,定期检查和维护设备设施,及时消除隐患,确保特种设备的安全运行。 3. 改进施工作业环境,提供必要的安全防护设备,确保通风、照明等基本条件,保持应急通道畅通。 4. 提升安全管理,建立并完善安全责任制,加强交叉作业的协调管理,注重文明施工,关注职业健康,定期评估和改进安全管理体系。 高处作业安全是其中的关键环节,必须确保作业者在2米以上高度进行作业时佩戴安全装备,遵循高空作业规定,防止坠落事故发生。企业应提供充分的培训和指导,确保作业人员了解和遵守高处作业安全规程。
2024-09-05 上传
,发送类别,概率,以及物体在相机坐标系下的xyz.zip目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行
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目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行