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国内刊号：11-2865/X
国际刊号：1003-3033
发布日期:
作者：佟瑞鹏, 张艳伟
单位：中国矿业大学(北京) 应急管理与安全工程学院,北京 100083
关键词：不安全行为,智能识别,主成分分析法(PCA),行为特征,跌倒检测
基金：国家自然科学基金资助(51674268)。
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。
来源：2019年第1期
《中国安全科学学报》期刊编辑部
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