發(fā)布時(shí)間：2020-12-29 01:46

　　煤礦安全生產(chǎn)是煤炭行業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要因素之一,其中井下視頻監(jiān)控是煤礦安全生產(chǎn)的重要組成部分。由于大多數(shù)的煤礦安全事故都是由于井下作業(yè)人員違規(guī)行為所造成的,因此對井下工作人員違規(guī)行為的視頻監(jiān)控是十分必要的�，F(xiàn)階段的井下視頻監(jiān)控一般采用傳統(tǒng)攝像頭,在某些低照度的區(qū)域無法進(jìn)行監(jiān)控,將出現(xiàn)監(jiān)控盲區(qū)。本文通過使用Kinect體感傳感器獲取人體骨骼點(diǎn)坐標(biāo),提出一種改進(jìn)的動態(tài)時(shí)間規(guī)整算法,建立一個(gè)實(shí)時(shí)的礦井人員違規(guī)行為識別系統(tǒng)。本文的主要工作如下:（1）改進(jìn)了DTW模板聚類算法,有效解決了DTW算法在違規(guī)行為識別中模板訓(xùn)練速度慢的問題。此改進(jìn)方法直接把訓(xùn)練集分成適當(dāng)?shù)淖蛹?并且直接配備合適的初始模板矢量,避免了傳統(tǒng)聚類算法中子集逐步分解以及模板矢量逐步增加所消耗的時(shí)間。實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以證明,以上改進(jìn)算法可以有效解決礦井人員違規(guī)行為識別模板訓(xùn)練時(shí)間較慢的問題。（2）針對DTW算法中出現(xiàn)的兩類最典型的問題——奇異點(diǎn)問題以及時(shí)間復(fù)雜度問題,本文提出了兩種改進(jìn)算法。首先,提出了分段線性逼近結(jié)合自適應(yīng)權(quán)重動態(tài)時(shí)間規(guī)整算法來解決奇異點(diǎn)問題（簡稱為PLA-SWDTW）。然后,又提出了在全局匹配路徑中使用動態(tài)全局規(guī)劃... 

【文章來源】：中國礦業(yè)大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

煤礦安全事故致因魚骨圖

Kinect實(shí)物圖

圖 2-2 Kinect 結(jié)構(gòu)圖Figure 2-2 Structure of Kinectnect 主要部件及功能如下：（1）麥克風(fēng)陣列：可以定位聲源，可通過聲源判斷人員位置用于行為輔別。


本文編號：2944765