一种基于人体姿态估计的煤矿井下人员不安全行为识别方法

摘要

本发明的基于人体姿态估计的煤矿井下人员不安全行为识别方法，针对当前以人为中心的视频监控模式对于井下人员不安全行为的监控存在人工监视持续时间受限、多场景同时监视困难、人工监视结果处理不及时等问题，在煤矿视频监控系统中引入智能分析技术，通过基于生成对抗训练的困难样本挖掘沙漏网络(Hourglass Networks with Hard Mining)提取煤矿井下人员的姿态信息。然后，根据提取的人体姿态信息在监控视频中运行轨迹来判断煤矿井下人员的行为是否异常，精准地发现发出报警提示，做到防患于未然，保障煤矿安全生产。