作者：佟瑞鹏,张艳伟 单位：中国职业安全健康协会 出版：《中国安全科学学报》2019年第01期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZAQK2019010020 DOC编号：DOCZAQK2019010029 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 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。

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