【摘 要】
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煤矿井下人员行为检测是感知矿山建设关注的重点,而现有的基于电磁波、基于可穿戴设备、基于计算机视觉等人员行为检测方法无法综合时间、地点、行为、环境等多方面因素评判矿山人员行为是否安全。提出了一种矿山人员行为视觉语义方法,通过特征提取、语义检测、特征重构、解码等生成描述视频中人员行为的语句。分别采用InceptionV4网络、I3D网络提取视频图像静态、动态特征,在InceptionV4网络中引入基于
【机 构】
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中国矿业大学物联网（感知矿山）研究中心,中国矿业大学信息与控制工程学院,中国矿业大学电气与动力工程学院,中国矿业大学江苏省煤矿电气与自动化工程实验室
【基金项目】
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“十三五”国家重点研发计划项目(2017YFC0804400,2017YFC0804401)。
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煤矿井下人员行为检测是感知矿山建设关注的重点,而现有的基于电磁波、基于可穿戴设备、基于计算机视觉等人员行为检测方法无法综合时间、地点、行为、环境等多方面因素评判矿山人员行为是否安全。提出了一种矿山人员行为视觉语义方法,通过特征提取、语义检测、特征重构、解码等生成描述视频中人员行为的语句。分别采用InceptionV4网络、I3D网络提取视频图像静态、动态特征,在InceptionV4网络中引入基于空间位置注意力模型和通道注意力模型的并行双重注意力机制,提高了网络的特征提取能力。针对视频内容与视觉语义
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