煤矿安全监控系统：视频行为识别与智能管理

"基于视频的煤矿安全监控行为识别系统研究" 本文详细探讨了基于视频的煤矿安全监控行为识别系统的构建和应用，旨在提高煤矿安全生产的管理水平，降低事故风险。该系统通过集成多种先进技术，实现了对煤矿作业环境的智能监控。 首先，文章阐述了煤矿安全监控行为识别系统的需求分析，强调了在煤矿行业中实时、准确地识别工人的行为对于预防安全事故的重要性。系统的主要功能包括目标检测、特征提取、行为分类与识别以及监控信息管理。这些功能的实现有助于及时发现并处理潜在的安全隐患。 在技术实现方面，研究采用了高斯混合模型（GMM）进行前景运动目标的检测，这是一种有效的方法，能从复杂的背景中提取出动态的目标。同时，结合局部二值模式（LBP）作为目标描述特征，能够更精确地刻画目标的特性。利用支持向量机（SVM）进行行为分类，SVM以其优秀的分类性能，确保了对不同行为的准确识别。 系统架构上，研究团队采用了Spring MVC框架来构建完整的煤矿安全监控行为识别系统。Spring MVC是Java领域中广泛使用的Web应用程序框架，它提供了良好的模块化和可扩展性，有利于系统的开发和维护。通过这个框架，可以高效地处理监控信息，提升煤矿智能监控管理的效率。 此外，该研究还指出，该系统在煤矿安全信息化管理中起到了关键作用，能够及时发现并预警可能的安全生产隐患，从而显著降低了煤矿安全事故的发生概率。这不仅体现了信息技术在煤矿安全领域的应用价值，也为其他类似行业的智能监控提供了参考。 基于视频的煤矿安全监控行为识别系统是现代煤矿安全管理的重要工具，通过科技手段强化安全监管，为煤矿行业的安全运营提供了有力保障。其采用的GMM目标检测、LBP特征描述和SVM行为分类技术，以及Spring MVC框架的系统设计，都是当前计算机视觉和智能监控领域的前沿技术，展示了科研在实际工业问题中的应用潜力。