基于关键区域的井下人员轨迹挖掘方法

论文摘要

提出了基于关键区域的井下人员轨迹挖掘框架,该框架由关键位置发现算法和移动对象轨迹挖掘算法组成。首先利用关键位置发现算法将矿井下的定位数据转化成有特定语义的关键位置序列;然后利用移动对象轨迹挖掘算法将关键位置序列聚类关键区域,从而发现井下移动对象的日常轨迹,之后利用轨迹结构相似度筛选出异常轨迹。利用矿工定位数据集进行试验表明:基于关键区域的井下人员轨迹挖掘框架解决了多密度区域的识别问题,能够准确识别出矿工日常轨迹和异常轨迹。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 赵端,顾优雅,张雨,冯凯

关键词: 人员定位系统,关键区域,轨迹挖掘,多密度,聚类算法

来源: 煤矿安全 2019年02期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 矿业工程,安全科学与灾害防治,计算机软件及计算机应用

单位: 中国矿业大学物联网(感知矿山)研究中心,中国矿业大学信息与控制工程学院,矿山互联网应用技术国家地方联合工程实验室

基金: 国家重点研发计划资助项目(2017YFC0804400)

分类号: TD76;TP311.13

DOI: 10.13347/j.cnki.mkaq.2019.02.023

页码: 102-104+108

总页数: 4

文件大小: 327K

下载量: 59

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本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/567f8fccd58a59f6e8e55746.html