语义本体驱动的矿山物联网不安全行为识别

"该文主要探讨了矿山物联网中如何利用数据和知识驱动的方法来识别人员的不安全行为，提出了基于语义本体的人员状态信息感知描述方法和一个结合数据驱动与知识驱动的不安全行为识别框架。文章首先概述了语义本体在物联网中的应用，并强调了矿山人员不安全行为识别的重要性，接着介绍了行为识别、情境感知以及语义本体的相关研究背景。然后，文章提出了具体的情境建模方法，并以此为基础设计了一个用于识别矿山人员未佩戴防护和安全装备的不安全行为的框架。最后，作者对人工智能在矿山物联网应用层研究的未来进行了总结和展望。" 本文关注的核心知识点： 1. **矿山物联网**：矿山物联网是物联网技术在矿业领域的应用，旨在通过各种传感器和通信技术，实现矿山环境、设备和人员状态的实时监控和智能管理。 2. **不安全行为识别**：在矿山环境中，不安全行为可能导致事故，因此识别这些行为至关重要。文章提出的数据驱动和知识驱动的识别框架旨在提高这一过程的准确性和效率。 3. **语义本体**：语义本体是构建领域知识模型的一种方法，能为物联网数据提供语义信息，解决数据缺乏标准表示的问题。在本文中，语义本体被用来描述矿山人员的状态信息。 4. **行为识别**：通过对人员行为模式的学习和理解，系统可以识别出不安全的行为。这通常涉及计算机视觉、传感器数据分析等多种技术。 5. **情境感知**：情境感知是指系统能够理解和解释环境中的情况，这对于预测和识别不安全行为至关重要。在矿山环境中，情境可能包括人员的位置、活动、装备状态等。 6. **数据驱动与知识驱动相结合**：这种方法结合了大数据分析的强大力量和领域专业知识的深度，可以更全面地理解和识别复杂的矿山安全问题。 7. **人工智能应用**：文章强调了人工智能在矿山物联网中的潜在应用，特别是在提高安全性和预防事故方面，预示着未来可能会有更多的智能解决方案出现。 通过以上技术，矿山可以实现更高效的安全管理，减少因不安全行为导致的事故，提升矿山的整体安全性。