基于历史违章数据挖掘的人员习惯性违章预警方法  

作　　者：贺洲强 刘晓光 刘刚 兰九龄 张江鹏 HE Zhouqiang;LIU Xiaoguang;LIU Gang;LAN Jiuling;ZHANG Jiangpeng

机构地区：[1]国网甘肃省电力公司,甘肃兰州730000 [2]甘肃同兴智能科技发展有限责任公司,甘肃兰州730000 [3]国网甘肃省电力公司电力科学研究院,甘肃兰州730070

出　　处：《信息技术与信息化》2024年第8期185-188,共4页Information Technology and Informatization

摘　　要：为规范人员作业行为,实现对习惯性违章行为的精准识别与预警,引进历史违章数据挖掘技术,开展人员习惯性违章预警方法的设计研究。准备大量人员运动图像,使用深度神经网络对人体图像进行特征提取和分类,实现对人体关键点的检测;引进历史违章数据挖掘技术,进行人员违章习惯性行为的匹配,精准检测并识别作业或操作人员是否存在习惯性违章行为;通过识别边缘行为,实现对人员习惯性违章行为的动态预警。对比实验结果证明:设计的预警方法应用效果良好,不仅可以实现对识别图像中人员所有习惯性违章行为的识别,还可以精准进行对应行为的预警。

关 键 词：历史违章 边缘行为 检测 预警方法 习惯性违章 数据挖掘 

分 类 号：X922.2[环境科学与工程—安全科学] TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]