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基于计算机视觉的工业人员行为分析实验平台
1
作者 徐晓滨 孔俊杰 +3 位作者 张泽辉 王坚 陈龙 何宏 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2024年第9期101-110,共10页
该文面向本科生与研究生实践教学,利用计算机视觉技术开发了工业人员行为分析实验平台。依托工程实训中心,通过多通道数据采集装置收集人员工作环境、作业行为以及劳保用品等数据。基于PyQt5构建工业人员行为分析实验平台,该平台将计算... 该文面向本科生与研究生实践教学,利用计算机视觉技术开发了工业人员行为分析实验平台。依托工程实训中心,通过多通道数据采集装置收集人员工作环境、作业行为以及劳保用品等数据。基于PyQt5构建工业人员行为分析实验平台,该平台将计算机视觉技术与工业安全管控标准深度融合,以实现工业人员流程类与非流程类作业的行为分析。为验证实验平台的有效性,使用工业人员行为测试数据对所研发的实验平台进行了实验验证。实验结果表明,该实验平台能对工人多种作业进行有效评判。该实验平台有助于提升本科生和研究生在智能图像处理领域的实践能力。 展开更多
关键词 计算机视觉 工业安全 行为分析 人体关键点检测
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基于BRB-PSO的船舶舵机模型参数辨识方法研究
2
作者 徐晓滨 孙松 +2 位作者 张雪林 何宏 高海波 《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》 2024年第2期255-260,266,共7页
文中提出一种基于BRB-PSO的船舶舵机模型参数辨识方法.构造关于船舶舵机模型参数的BRB-PSO辨识模型,以描述模型输入(指令舵角和实际舵角信号)与模型输出(舵机模型参数)之间的非线性关系;建立置信规则库(BRB),通过置信规则推理得到惯性... 文中提出一种基于BRB-PSO的船舶舵机模型参数辨识方法.构造关于船舶舵机模型参数的BRB-PSO辨识模型,以描述模型输入(指令舵角和实际舵角信号)与模型输出(舵机模型参数)之间的非线性关系;建立置信规则库(BRB),通过置信规则推理得到惯性权重变化量的估计值并更新惯性权重;基于该惯性权重调整粒子群算法(PSO)中粒子的速度、位置等参数,依次迭代,直到达到停止要求,实现舵机模型参数的辨识.通过与其他典型参数辨识方法的实验结果对比,进一步说明BRB-PSO辨识方法在舵机模型参数辨识方面的优越性. 展开更多
关键词 舵机 置信规则库 粒子群算法 参数辨识
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基于视觉的工人高处攀爬不安全行为识别模型
3
作者 张泽辉 张乾隆 +3 位作者 徐晓滨 赵祖国 王海泉 李昊 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第2期144-151,共8页
为精准识别高处作业人员攀爬过程中出现的不安全行为,提出一种基于视觉的工人高处攀爬不安全行为识别模型,由人体姿态估计算法和一维卷积不安全行为识别算法组成。人体姿态估计研究者采用量子化自编码器对人体关键点进行结构化建模,实... 为精准识别高处作业人员攀爬过程中出现的不安全行为,提出一种基于视觉的工人高处攀爬不安全行为识别模型,由人体姿态估计算法和一维卷积不安全行为识别算法组成。人体姿态估计研究者采用量子化自编码器对人体关键点进行结构化建模,实现人体关键点坐标的检测;结合高处作业安全行为知识,基于一维卷积神经网络(1DCNN)模型构建高处攀爬不安全行为识别算法,并通过实验进行验证。结果表明:该模型在人员无遮挡情况和有部分遮挡情况下,分别达到93.91%和90.34%的精度;与支持向量机(SVM)、K最邻近算法(KNN)相比,该模型具有更强的泛化能力。 展开更多
关键词 计算机视觉 工人高处攀爬 不安全行为 识别模型 一维卷积神经网络(1DCNN) 人体姿态估计
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基于特征匹配度与异类子模型融合的安全性评估方法
4
作者 徐晓滨 张云硕 +2 位作者 施凡 常雷雷 陶志刚 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期113-122,共10页
机器学习模型的好坏影响预测精度、输入与输出结果的拟合情况。在复杂系统中,使用单一模型评估系统安全性问题时容易受数据量、数据格式、模型结构以及环境干扰等因素影响,使得这个模型在解决某个问题的能力上比较出色,而在解决其他问题... 机器学习模型的好坏影响预测精度、输入与输出结果的拟合情况。在复杂系统中,使用单一模型评估系统安全性问题时容易受数据量、数据格式、模型结构以及环境干扰等因素影响,使得这个模型在解决某个问题的能力上比较出色,而在解决其他问题时,结果却不尽如人意。针对上述问题,提出一种基于特征匹配度和异类子模型融合的安全性评估方法。首先,按照采样数据的输出值划分不同规模的数据集并构建子模型;其次,通过计算每个新数据对于这些子模型的匹配度,进而得到每个子模型的权重;最后,根据权重大小融合所有子模型的子输出得到最终的多模型融合结果。所提方法对山东省济宁市霄云煤矿采掘数据集进行研究,实验结果表明,该方法与多样本单模型、少样本单模型和传统多模型方法相比,在以330/70的比例来构建子模型的情况下均方根误差(RMSE)分别降低了15.13%、51.67%和12.46%,该方法充分集成各子模型所能提供的有效信息,减少和分散单一模型的预测误差,以提高模型的预测精度和泛化能力。 展开更多
关键词 特征匹配度 异类子模型 单模型 多模型融合 安全性评估
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基于AdaBoost的地下采掘工程高韧性安全评估方法 被引量：1
5
作者 徐晓滨 施凡 +2 位作者 冯静 徐晓健 常雷雷 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第S01期112-118,共7页
为确保煤炭地下采掘工程的安全性,提出一种基于AdaBoost的高韧性安全评估方法。首先,将隧道设计参数、地质条件参数和施工参数作为模型的输入,矿井沉降值作为输出,将施工现场采集的输入参数数据划分为训练数据集和测试数据集;其次,从数... 为确保煤炭地下采掘工程的安全性,提出一种基于AdaBoost的高韧性安全评估方法。首先,将隧道设计参数、地质条件参数和施工参数作为模型的输入,矿井沉降值作为输出,将施工现场采集的输入参数数据划分为训练数据集和测试数据集;其次,从数据集中抽取多个训练子集,分别建立多个子模型;然后,分别计算子模型的误差和权重,以神经网络作为基准模型,将所有训练数据集划分为正常数据和异常数据,并更新权重;最后,根据加权后的数据集,构建AdaBoost预测模型,并开展案例分析,验证该方法的有效性。结果表明:相比于直接使用AdaBoost算法,基于正常数据和异常数据构建的AdaBoost高韧性安全评估方法所得的结果准确率更高,该方法具有一定的科学性和有效性。 展开更多
关键词 地下采掘工程 ADABOOST 高韧性 安全评估 异常数据 正常数据
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基于最小先验知识的自监督学习方法
6
作者 朱俊屹 常雷雷 +3 位作者 徐晓滨 郝智勇 于海跃 姜江 《计算机应用》 2025年第4期1035-1041,共7页
为了弥补有监督学习对监督信息要求过高的不足,提出一种基于最小先验知识的自监督学习方法。首先,基于数据的先验知识聚类无标签数据,或基于有标签数据的中心距离为无标签数据生成初始标签;其次,随机抽取赋予标签后的数据,并选择机器学... 为了弥补有监督学习对监督信息要求过高的不足,提出一种基于最小先验知识的自监督学习方法。首先,基于数据的先验知识聚类无标签数据,或基于有标签数据的中心距离为无标签数据生成初始标签;其次,随机抽取赋予标签后的数据,并选择机器学习方法建立子模型;再次,计算各个数据抽取的权重和误差,以求得数据平均误差作为各个数据集的数据标签度,并根据初始数据标签度设置迭代阈值;最后,比较迭代过程中数据标签度的大小和阈值决定是否达到终止条件。在10个UCI公开数据集上的实验结果表明,相较于无监督学习K-means等方法、有监督学习支持向量机(SVM)等算法和主流自监督学习TabNet(Tabular Network)等方法,所提方法在不平衡数据集不使用标签,或在平衡数据集上使用有限标签时仍可以取得较高的分类准确度。 展开更多
关键词 最小先验知识 自监督学习 机器学习 数据标签度 迭代阈值
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