矿山人员行为视觉语义分析方法：提升安全监测准确性

"矿山人员行为视觉语义方法研究-论文" 这篇论文主要探讨了煤矿井下人员行为检测的新方法，特别是提出了一种名为“矿山人员行为视觉语义方法”的技术。传统的方法，如基于电磁波、可穿戴设备或计算机视觉的检测方式，往往难以全面考虑时间、地点、行为和环境等因素来评估矿山人员的行为安全。为了弥补这些不足，该方法通过特征提取、语义检测、特征重构和解码等步骤，生成能够描述视频中人员行为的语句。 在特征提取阶段，论文采用了InceptionV4网络和I3D网络，分别用于提取视频图像的静态和动态特征。InceptionV4网络中引入了并行的双重注意力机制，即空间位置注意力模型和通道注意力模型，这显著提升了网络对图像特征的提取能力。为了处理视频内容与视觉语义不一致的问题，论文引入了语义检测网络，对视频特征添加高级语义标签，生成嵌入特征。这些特征与视频特征和语义特征一起输入解码器，在解码过程中，通过特征重构模块，利用解码器隐藏层的状态重建视频特征，从而加强了视频特征与描述语句之间的关联，提高了视觉语义生成的准确性。 实验部分，该方法在MSVD、MSR-VTT公共数据集以及自建的矿山视频数据集上进行了验证，结果显示其具有良好的语义一致性，能准确捕获视频中的关键语义，更准确地反映视频的真实含义。这意味着这种方法可以有效地应用于矿山安全监控，帮助识别和预防潜在的安全风险，提升矿山作业的安全性。 总结来说，这篇论文提出了一个创新的矿山人员行为检测框架，通过视觉语义分析增强行为理解的准确性，对于矿产行业的安全管理具有重要的理论和实践意义。它不仅在技术层面提出了新的解决策略，还在实际应用中显示了优越的性能，有望推动矿山安全技术的发展。