基于视频序列的矿卡司机不安全行为识别

来源：黄金科学技术杂志2021年第1期北京时间：

作者：毕林,周超,姚鑫

单位： 中南大学资源与安全工程学院，湖南 长沙 410083, 中南大学数字矿山研究中心，湖南 长沙 410083

摘要：目前许多矿山对于矿卡司机的不安全行为监督仍依赖于人为监管，无法及时准确地发现问题，利用计算机技术识别不安全行为是替代人工检测的一条高效途径。本文利用深度学习来解决视频序列的矿卡司机不安全行为识别，深度学习方法不依赖人工设计特征，而是自适应地学习更好的高维特征，具有稳健性更好、速度更快及准确率更高的优点。首先，对帧图像采用翻转、旋转和添加噪点等方法进行数据增强，以降低样本的不均衡性；其次，利用本文优化的模型训练数据。结果表明：网络测试准确率达到93.445%，相比原始双流网络模型提高了15%。将本文模型与不考虑时序动态信息的深度学习模型进行试验比较，证明了时域特征信息对于行为识别的重要性。综上，本文提出的网络模型对于矿卡司机不安全行为的识别率较高，对矿卡司机不安全行为的识别及采矿生产作业安全具有重要实践意义。

关键词：不安全行为,视频序列,深度学习,矿卡司机,行为识别,双流网络,融合模型

基金资助：国家重点研发计划项目“基于大数据的金属矿开采装备智能管控技术研发与示范”(2019YFC0605300)