人工智能技术在矿工不安全行为识别中的融合应用

人工智能技术在矿工不安全行为识别中的融合应用

论文摘要

为有效识别矿工不安全行为,预防煤矿安全事故,提出融合深度学习的计算机视觉、表示深度信息的深度图像、可穿戴传感器等人工智能识别技术的方法。基于以上3种方法在人体行为识别上的应用特点,运用主成分分析法(PCA)将3种识别技术提取的行为特征降维融合,通过支持向量机(SVM)对融合特征进行分类;以矿工跌倒行为数据为正样本,走路、坐下、弯腰、下蹲、躺下等5种日常行为数据作为负样本,分别利用3种人工智能识别方法以及融合方法对矿工跌倒行为进行识别检验。结果表明:经过融合后的识别方法对矿工跌倒行为的识别效果均高于其他3种人工智能识别方法。

论文目录

  • 0 引 言
  • 1 3种识别方法比较
  • 2 人工智能识别技术融合方法
  • 3 基于矿工跌倒行为识别的检验
  •   3.1 数据收集
  •   3.2 检验分析
  • 4 结 论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 佟瑞鹏,张艳伟

    关键词: 不安全行为,智能识别,主成分分析法,行为特征,跌倒检测

    来源: 中国安全科学学报 2019年01期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技

    专业: 矿业工程,自动化技术

    单位: 中国矿业大学(北京)应急管理与安全工程学院

    基金: 国家自然科学基金资助(51674268)

    分类号: TD791;TP18

    DOI: 10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2019.01.002

    页码: 7-12

    总页数: 6

    文件大小: 261K

    下载量: 609

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