【摘 要】
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面临煤矿井下复杂的环境、矿工不安全行为多种多样等问题，各种人工智能识别技术在煤矿井下的应用各有其优缺，单一的人工智能识别技术很难有效、准确地识别出矿工的不安全行为.如何选择、融合、发展各种技术，使其适用于矿工不安全行为的识别则显得尤为重要.为有效识别矿工不安全行为，预防煤矿安全事故，通过对比分析基于深度学习的计算机视觉、表示深度信息的深度图像、可穿戴传感器在人体行为识别上的应用特点，提出运用主成分
【机 构】
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中国矿业大学(北京)资源与安全工程学院,北京100083
【出 处】
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第五届行为安全与安全管理国际研讨会
论文部分内容阅读
面临煤矿井下复杂的环境、矿工不安全行为多种多样等问题，各种人工智能识别技术在煤矿井下的应用各有其优缺，单一的人工智能识别技术很难有效、准确地识别出矿工的不安全行为.如何选择、融合、发展各种技术，使其适用于矿工不安全行为的识别则显得尤为重要.为有效识别矿工不安全行为，预防煤矿安全事故，通过对比分析基于深度学习的计算机视觉、表示深度信息的深度图像、可穿戴传感器在人体行为识别上的应用特点，提出运用主成分分析(PCA)将3种识别技术提取的行为特征进行降维融合，通过支持向量机(SVM)对融合特征进行分类的一种方法，将以上3种人工智能识别技术进行融合应用.以矿工跌倒行为数据为正样本，走路、坐下、弯腰、下蹲、躺下5种日常行为数据为负样本，分别利用种人工智能识别方法以及融合方法进行识别检验.PCA融合方法的融合特征既保留了3种识别方法原始数据的整体特征，又消除了初步融合大量的冗余信息.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，该方法可有效提高矿工不安全行为的识别率，预防和控制煤矿工人的不安全行为是遏制煤矿重特大事故的根本途径，充分识别矿工的不安全行为可有效防止事故的发生，从根本上切断事故致因链，改善煤矿安全现状.
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