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公开(公告)号：CN110717460A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910968534.6
申请日：2019-10-12
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明涉及一种矿井人员违规动作识别方法，属于行为识别技术领域。该方法包括：S1，利用Kinect体感传感器获取矿井人员的人体三维骨骼点数据，并对所述人体三维骨骼点数据进行均值滤波处理；S2，采用聚类算法对滤波处理后的人体三维骨骼点数据进行训练得到违规动作模板；S3，采用分段线性逼近结合自适应权重动态时间规整算法或动态全局规划算法将待测试的人体三维骨骼点数据与所述违规动作模板进行比对，若数据一致的帧数不低于指定阈值，则将与待测试的人体三维骨骼点数据相应的动作判定为违规动作。本发明解决了目前针对井下作业人员行为的主流识别方式存在奇异点导致识别的准确率降低，以及时间复杂度导致识别时间过长的问题。
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公开(公告)号：CN110738163A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201910968606.7
申请日：2019-10-12
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明涉及一种矿井人员违规动作识别系统，属于行为识别技术领域。该系统包括：动作捕捉模块，用于利用Kinect体感传感器获取矿井人员的人体三维骨骼点数据，并对人体三维骨骼点数据进行均值滤波处理；模板训练模块，用于采用聚类算法对滤波处理后的人体三维骨骼点数据进行训练得到违规动作模板；模板加载模板，用于接收并存储训练得到的违规动作模板；动作识别模块，用于采用分段线性逼近结合自适应权重动态时间规整算法或动态全局规划算法，将待测试的人体三维骨骼点数据与违规动作模板进行比对，若数据一致的帧数不低于指定阈值，则将相应的动作判定为违规动作。本发明解决了目前对矿井人员行为的主流识别方式存在奇异点以及时间复杂度问题。
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