矿山物联网人员情境描述与不安全行为识别

• 作者: 丁恩杰 俞啸 冯仕民 刘忠育 孟磊 赵志凯
• 来源期刊: 物联网学报
• 学科: 工学
• 关键词: 矿山物联网 不安全行为 行为识别 本体 人工智能
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 服务与应用
• 页码范围: 93-98
• 页数: 6页
• 分类号: TP181
• 字数: 4268字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.2096-3750.2018.00083

摘要

矿山的环境复杂,智能化识别此类行为需要数据驱动方法和基于机器可读的领域知识的方法,然而矿山物联网的数据缺乏语义信息,矿山人员状态信息和不安全行为知识没有标准的表示方法.为解决上述问题,提出了一种基于语义本体的人员状态信息感知描述方法及一种数据驱动和知识驱动相结合的矿山人员不安全行为识别框架.首先介绍了语义本体在物联网领域的概况,阐述了矿山人员不安全行为识别的重要性和必要性,介绍了人员行为识别、情境感知和语义本体等研究背景,引出了矿山人员状态信息感知描述方法.基于此情境建模,提出了一种矿山人员不安全行为识别框架并应用于矿山人员不佩戴防护与安全装备的不安全行为识别,最后总结并展望了人工智能方法在矿山物联网应用层研究中的前景.