铁路工务人员行为识别：SVM算法实现99.2%高精度

本文主要探讨了一种基于机器学习的铁路工务人员行为识别方法，针对铁路工作中存在的安全监控难题，特别是在探伤工等关键岗位上，由于缺乏实时行为监管，导致安全事故频发。研究者杜成飞，来自西南交通大学电气工程学院，提出通过为每位工务人员佩戴集成加速度传感器的嵌入式设备来解决这一问题。这些设备能够实时收集工人的行为数据，如动作、姿态等，然后通过特征提取技术将原始数据转化为可供机器学习模型处理的形式。 文章中着重分析了7种主要的铁路工务人员行为，这些行为包括但不限于工作流程中的关键步骤、工具操作方式、休息状态、注意力集中程度等。实验中，研究者采用了C4.5决策树、随机森林、K近邻(KNN)和支持向量机(SVM)四种常见的机器学习算法进行行为识别。通过对大量数据的训练和测试，结果显示，SVM分类器表现出色，行为识别的准确性达到了令人瞩目的99.2%，这表明这种方法在实际应用中具有高度的精确度和可靠性。 这项研究的重要意义在于，它提供了一种有效且实时的铁路工务人员行为监控手段，有助于提前发现并预防可能的安全隐患，从而显著提升作业安全性，降低事故发生的可能性。此外，其工程应用价值也体现在能够促进铁路行业的智能化管理，提高工作效率，并为其他领域如工业安全、健康监测等领域提供了借鉴。 总结来说，本文的核心内容是利用机器学习技术，特别是SVM算法，对铁路工务人员的行为进行精准识别，以提升作业过程中的安全保障。通过集成加速度传感器的设备和特征工程，构建了一种高效、实用的行为识别系统，为铁路行业以及类似领域的安全管理提供了创新解决方案。