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针对目前矿工行为数据集构建不全面、行为识别实时性较差、对相似行为的细粒性识别精度较低等问题,提出了一种端到端的自主学习行为特征并实现行为分类的识别方法。首先,对原始矿工行为视频进行特征提取,生成用来描述时间特征的光流图以及可以描述空间特征的三原色(RGB)图像,使用双流网络对提取的特征进行学习并得到行为分类结果;然后,引入量子遗传算法对双流网络进行改进,对网络中待训练参数进行量子编码,将双流网络在测试集上的代价函数值作为适应度函数。采用量子交叉、量子门旋转实现种群个体的进化。构建了包含50种矿工行为