煤矿信息化建设回顾与展望 被引量：39

1

作者 丁恩杰 廖玉波 +1 位作者 张雷 刘忠育 《工矿自动化》 北大核心 2020年第7期5-11,共7页

从煤矿信息化的定义出发,回顾了煤矿信息化建设经历的单机(系统)自动化、综合自动化、矿山物联网、智能矿山、感知矿山等阶段的特征、典型问题及具有代表性的解决方案,指出:单机(系统)自动化矿山仅能够对单一设备或单一系统进行简单控制... 从煤矿信息化的定义出发,回顾了煤矿信息化建设经历的单机(系统)自动化、综合自动化、矿山物联网、智能矿山、感知矿山等阶段的特征、典型问题及具有代表性的解决方案,指出:单机(系统)自动化矿山仅能够对单一设备或单一系统进行简单控制,属于煤矿信息化建设的初级阶段;综合自动化矿山实现了多系统间的自动化控制,解决了信息孤岛问题,属于煤矿信息化建设的中级阶段;物联网矿山、智能矿山分别实现了人与人、人与物和物与物相联及深度相联,感知矿山实现了矿山信息与状态的认知与知识集成,属于煤矿信息化建设的高级阶段。梳理了煤矿信息化、数字化、虚拟化和智慧化之间的关系,指出:煤矿信息化包括矿山数字化、虚拟化和智慧化的所有内容;物理矿山、数字矿山、虚拟矿山通过物的集成、数据集成和语义集成形成一个完整的闭合体,智慧矿山是该闭合体的核心。分析了目前煤矿信息化建设在感知层、网络层、平台层、应用层存在的主要问题,探讨了煤矿信息化技术的发展趋势:自治设备大量涌现;煤矿透明化与精准控制;边缘计算与云平台协同;智能APP大量涌现。 展开更多

关键词 煤矿信息化 数字矿山 虚拟矿山 矿山物联网 感知矿山 智能矿山 智慧矿山

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面向CPS时空规则验证制导的安全强化学习

2

作者 印婵 祝义 +2 位作者 王金永 陈小颖 郝国生 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第2期513-527,共15页

深度强化学习是目前信息物理融合系统(CPS)决策中常用的一种方法。然而,当面对未知环境和复杂任务时,基于黑盒的深度强化学习方法在系统的安全性和奖励函数设置的可解释性方面存在不足。针对上述问题,提出了一种形式化时空规则验证制导... 深度强化学习是目前信息物理融合系统(CPS)决策中常用的一种方法。然而,当面对未知环境和复杂任务时,基于黑盒的深度强化学习方法在系统的安全性和奖励函数设置的可解释性方面存在不足。针对上述问题,提出了一种形式化时空规则验证制导的安全强化学习方法。提出了时空规则通信顺序进程(CSR-TCSP)对系统进行建模,并结合时空规约语言(STSL)和模型检测工具FDR对进程代数模型进行验证。利用系统环境模型形式化奖励状态机的结构,提出了时空规则奖励状态机(STR-RM)以指导强化学习中奖励函数的设置。此外,为了监测系统的运行并确保输出决策的安全性,设计了一个监控器及安全动作决策算法以获得更安全的状态行为策略。通过一个自动驾驶系统中的避障与变道超车实例,证明所提方法的有效性。 展开更多

关键词 信息物理融合系统 形式化方法 进程代数 安全强化学习 自动驾驶

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信息处理与控制技术综合实训中心建设探讨 被引量：6

3

作者 田传耕 鲍蓉 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2021年第3期255-257,277,共4页

按照"三对接、三层次、三促进"建设思路,打造信息处理与自动控制技术一体化的"理实一体、产训合一、虚实互补、开放共享"综合实训中心。从人才培养、师资队伍、管理规范、服务地方和专业文化展示等方面探讨了实训... 按照"三对接、三层次、三促进"建设思路,打造信息处理与自动控制技术一体化的"理实一体、产训合一、虚实互补、开放共享"综合实训中心。从人才培养、师资队伍、管理规范、服务地方和专业文化展示等方面探讨了实训中心的平台建设,为应用型信息技术人才培养和实践教学基地建设形成示范和辐射效应。 展开更多

关键词 实训中心建设 实践创新 人才培养

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基于扩展时间和时空特征融合图卷积网络的骨架行为识别

4

作者 徐永刚 孙琦烜 +2 位作者 李凡甲 程健维 戴佳俊 《计算机工程》 北大核心 2025年第4期281-292,共12页

在基于骨架的人体行为识别领域,图卷积网络(GCN)在近年来取得了很大的进展,但现有GCN大多将时间卷积和空间卷积简单串联,导致时空特征融合效果不佳。另外,现有模型还存在无法高效提取时间特征的问题。为此,提出扩展时间和时空特征融合... 在基于骨架的人体行为识别领域,图卷积网络(GCN)在近年来取得了很大的进展,但现有GCN大多将时间卷积和空间卷积简单串联,导致时空特征融合效果不佳。另外,现有模型还存在无法高效提取时间特征的问题。为此,提出扩展时间和时空特征融合图卷积网络(ETFF-GCN)。该网络采用通道聚合的方法对动态空间拓扑和时序特征进行一次融合,然后运用注意力机制进行二次融合,进一步增强融合效果。在此基础上,为了全面提取时序特征,采用多个不同大小的卷积核构建时域图卷积,以提取多尺度和多粒度的时间特征,并引入有效压缩激励模块进行特征增强,提升特征表达能力。在3个大型数据集上对所提出的方法进行评估,实验结果表明,该方法的性能优于现有的方法。 展开更多

关键词 人体骨架行为识别 图卷积网络 时空特征融合 注意力机制 扩展时间

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信道状态信息的生命体征检测算法

5

作者 代婉婉 张雷 +3 位作者 薛潘 史新国 梁逍 丁恩杰 《河南科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第1期36-43,M0004,共9页

针对传统的接触式呼吸检测设备易脱落、应用场景有限等问题,提出一种基于信道状态信息的生命体征检测算法。该算法以菲涅尔区模型为理论指导,通过商用无线保真(Wi-Fi)设备采集呼吸信道状态信息。首先,利用Hampel滤波器滤除信号衰落和多... 针对传统的接触式呼吸检测设备易脱落、应用场景有限等问题,提出一种基于信道状态信息的生命体征检测算法。该算法以菲涅尔区模型为理论指导,通过商用无线保真(Wi-Fi)设备采集呼吸信道状态信息。首先,利用Hampel滤波器滤除信号衰落和多径效应引起的高频噪声;然后,以改进的阈值函数选取方法即开方法解决软硬阈值偏差恒定、不连续等问题,进一步滤除环境噪声;最后,通过去除直流分量、子载波选择和交叉平移点算法获取呼吸频率。此外,通过机器学习、深度学习算法实现了正常、异常和暂停3种不同呼吸状态的分类,全面反映了被检测人员的呼吸运动。实验结果表明:基于信道状态信息的生命体征检测算法准确率达到了92.5%,能够作为人体生命体征日常检测系统为用户提供健康参考。 展开更多

关键词 信号与信息处理 无线通信 信道状态信息 生命感知 频率估计

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基于MTRDL的自动飞行系统模式需求建模与验证方法 被引量：1

6

作者 徐恒 黄志球 +3 位作者 胡军 陶传奇 王金永 石帆 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期4265-4286,共22页

在民机自动飞行过程中,自动飞行系统模式转换是影响安全的重要因素,随着现代民机机载系统的功能与复杂度的快速增长,在需求阶段对自动飞行系统模式转换的安全性分析和验证成为重要的挑战.飞行模式转换的复杂性不仅体现在自动飞行过程中... 在民机自动飞行过程中,自动飞行系统模式转换是影响安全的重要因素,随着现代民机机载系统的功能与复杂度的快速增长,在需求阶段对自动飞行系统模式转换的安全性分析和验证成为重要的挑战.飞行模式转换的复杂性不仅体现在自动飞行过程中必需的多重飞行模式之间的交互关系,还体现在模式转换与外部环境之间复杂的数据与控制交联关系,这些交联关系同时隐含了飞行模式转换的安全性质,这些特征提高了形式化方法的应用难度.提出一种领域特定的建模验证框架:首先,提出面向自动飞行系统模式转换的领域需求建模语言MTRDL和基于该语言扩展于SysML上的建模方法;其次,提出基于安全需求模板的安全性质辅助规约方法;最后,通过对某机型的若干条目化需求的实例研究,证明所提方法在自动飞行系统模式转换需求验证中的有效性. 展开更多

关键词 自动飞行系统模式 形式化方法 SysML建模 安全性质

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一种基于菲涅耳区和深度学习的WiFi手势识别方法 被引量：1

7

作者 冉凌鎛 张雷 刘晓文 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第1期249-256,共8页

针对当前的WiFi手势识别技术对手势估计不准确、受噪声影响较大和特征提取不充分等问题,文章提出了一种基于菲涅耳区和深度学习的识别方法.该方法主要分为3个阶段:模型搭建、数据预处理和手势分类.模型搭建阶段通过菲涅耳区定量了手势... 针对当前的WiFi手势识别技术对手势估计不准确、受噪声影响较大和特征提取不充分等问题,文章提出了一种基于菲涅耳区和深度学习的识别方法.该方法主要分为3个阶段:模型搭建、数据预处理和手势分类.模型搭建阶段通过菲涅耳区定量了手势运动与信号波动模式之间的精确关联,进而确保了对手势的精准估计;数据预处理阶段通过天线之间的商模型、离散傅里叶变换、Hampel滤波器和离散小波变换进行平滑滤波处理,保证了振幅和相位信息的质量;手势分类阶段利用建立的深度神经网络模型,从所有链路的子载波信息中自动提取并筛选出时空域特征,最后用Softmax函数实现手势识别.实验证明,该方法能够达到96%的识别准确率,在不同的实验环境下具有较高的鲁棒性. 展开更多

关键词 WIFI 信道状态信息 菲涅耳区 深度学习 手势识别

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产教融合协同育人的综合实训中心建设探究 被引量：13

8

作者 孙金萍 胡局新 +1 位作者 厉丹 程红林 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2023年第3期161-164,207,共5页

针对产教融合协同育人存在的实践教学与工程实践融合不足、校企师资融合不足等问题,设计了“三维度五层次”实践教学体系,提出产教融合协同育人的综合实训中心建设方案。通过学校自建、校企共建、校际共享的方式,搭建“资源共享平台、... 针对产教融合协同育人存在的实践教学与工程实践融合不足、校企师资融合不足等问题,设计了“三维度五层次”实践教学体系,提出产教融合协同育人的综合实训中心建设方案。通过学校自建、校企共建、校际共享的方式,搭建“资源共享平台、校企实训平台、第二课堂平台”三位一体的校内外实践教育平台,并构建“校企协同、分级联动”的教学质量监控机制,提高行业企业在育人过程的参与度,形成人才培养与行业企业需求相对接的产教融合专业共建机制,提高应用型人才培养质量。 展开更多

关键词 产教融合 协同育人 实践教学 实训中心

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优化三元组损失的深度距离度量学习方法 被引量：2

9

作者 李子龙 周勇 +1 位作者 鲍蓉 王洪栋 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第12期3480-3484,共5页

针对基于三元组损失的单一深度距离度量在多样化数据集环境下适应性差,且容易造成过拟合的问题,提出了一种优化三元组损失的深度距离度量学习方法。首先,对经过神经网络映射的三元组训练样本的相对距离进行阈值化处理,并使用线性分段函... 针对基于三元组损失的单一深度距离度量在多样化数据集环境下适应性差,且容易造成过拟合的问题,提出了一种优化三元组损失的深度距离度量学习方法。首先,对经过神经网络映射的三元组训练样本的相对距离进行阈值化处理,并使用线性分段函数作为相对距离的评价函数;然后,将评价函数作为一个弱分类器加入到Boosting算法中生成一个强分类器;最后,采用交替优化的方法来学习弱分类器和神经网络的参数。通过在图像检索任务中对各种深度距离度量学习方法进行评估,可以看到所提方法在CUB-200-2011、Cars-196和SOP数据集上的Recall@1值比之前最好的成绩分别提高了4.2、3.2和0.6。实验结果表明,所提方法的性能优于对比方法,同时在一定程度上避免了过拟合。 展开更多

关键词 深度距离度量 深度学习 三元组损失 卷积神经网络 BOOSTING

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基于LoRa的低功耗瓦斯浓度分布式监测系统设计 被引量：10

10

作者 潘晓博 《工矿自动化》 北大核心 2021年第6期103-108,共6页

针对催化燃烧式甲烷传感器功耗较高及有线瓦斯浓度监测系统安装成本高、扩展性和灵活性差、维护工作量大等问题,设计了基于LoRa的低功耗瓦斯浓度分布式监测系统,详细介绍了瓦斯浓度采集节点与LoRa智能网关的软硬件设计。瓦斯浓度采集节... 针对催化燃烧式甲烷传感器功耗较高及有线瓦斯浓度监测系统安装成本高、扩展性和灵活性差、维护工作量大等问题,设计了基于LoRa的低功耗瓦斯浓度分布式监测系统,详细介绍了瓦斯浓度采集节点与LoRa智能网关的软硬件设计。瓦斯浓度采集节点采用STM32L151超低功耗系列处理器,通过电源管理模块将系统电源分为可控的3个部分,并通过功耗控制策略降低功耗:①单片机核心系统采用低功耗模式;②MJC4/2.8J甲烷检测用载体催化元件采用动态通电方式,以降低平均电流;③采集节点中除单片机核心系统外的其他模块按需供电。LoRa智能网关利用嵌入式实时操作系统μC/OS-II进行任务调度,使网关性能达到最优,提高CPU的利用率。测试结果表明,瓦斯浓度采集节点具有较好的数据传输性能,功耗控制策略可有效降低采集节点的平均电流,从而延长电池使用时间,降低系统维护工作量。 展开更多

关键词 瓦斯浓度监测 甲烷检测用载体催化元件 分布式监测 低功耗 功耗控制 LoRa 智能网关

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基于深度学习的采煤机截割部齿轮故障预测 被引量：8

11

作者 任春美 《机电工程》 CAS 北大核心 2022年第8期1061-1070,共10页

采煤机截割部齿轮发生故障会降低采煤机的生产工作效率,并带来生产安全隐患,针对这一问题,以MG1000/2500 WD型采煤机作为研究对象,对其截割部的齿轮故障进行了成因机理研究、仿真分析和实验研究。首先,分析了采煤机的总体结构,对采煤机... 采煤机截割部齿轮发生故障会降低采煤机的生产工作效率,并带来生产安全隐患,针对这一问题,以MG1000/2500 WD型采煤机作为研究对象,对其截割部的齿轮故障进行了成因机理研究、仿真分析和实验研究。首先,分析了采煤机的总体结构,对采煤机截割部齿轮故障的常见成因与机理进行了分析;其次,归纳了卷积神经网络(CNN)的卷积层、池化层和全连接层的表达公式,基于深度卷积神经网络(D-CNN)构建了截割部齿轮故障模型,并且研究了模型的算法流程;最后,通过选取训练的数据集,对模型进行了训练,对截割部齿轮故障进行了预测和分类,并结合性能评价指标对不同模型的实验结果进行了对比。研究结果表明:采用基于深度学习方法的预测模型可对采煤机截割部齿轮故障进行有效预测,齿轮故障识别率约为98.71%;在同等情况下,D-CNN模型对齿轮正常状态和故障状态分类精准率达到98.78%、召回率达到98.88%;相比于其他模型,该模型对齿轮故障具有更高的识别率,具备较高的故障预测与分类性能。 展开更多

关键词 煤矿机械 齿轮传动 故障预测模型 故障分类 深度卷积神经网络 故障识别率

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分数阶线性系统初值学习的PD^(α)型迭代学习控制 被引量：1

12

作者 窦建君 张克军 +1 位作者 刘万利 孙天凯 《安徽大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第4期27-34,共8页

针对分数阶线性时不变系统的随机初值问题,提出了基于初值学习的PD^(α)型分数阶迭代学习控制算法,利用λ-范数,对控制算法的收敛条件进行了严格证明,并利用仿真实验进行验证.理论分析和仿真实验表明,系统初值不论如何取值,在该算法作用... 针对分数阶线性时不变系统的随机初值问题,提出了基于初值学习的PD^(α)型分数阶迭代学习控制算法,利用λ-范数,对控制算法的收敛条件进行了严格证明,并利用仿真实验进行验证.理论分析和仿真实验表明,系统初值不论如何取值,在该算法作用下,随着迭代次数的增加,都能实现系统输出对期望输出的精确跟踪.相比传统的PD^(α)型控制算法,该算法解决了传统控制算法要求系统初值与期望初值相同的限制,消除了随机初值对系统的影响. 展开更多

关键词 迭代学习控制 分数阶 初值学习 收敛性

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基于特征迁移学习的提升机轴承智能故障诊断 被引量：9

13

作者 潘晓博 葛鲲鹏 董飞 《工矿自动化》 北大核心 2022年第9期1-7,32,共8页

针对提升机复杂实际工况导致的现有故障诊断方法准确率低和适应性弱的问题,提出了一种基于深度迁移特征选取(DTF)与平衡分布自适应(BDA)的提升机轴承智能故障诊断方法。对不同工况下的轴承故障信号进行时频分析,提取时域、频域统计特征... 针对提升机复杂实际工况导致的现有故障诊断方法准确率低和适应性弱的问题,提出了一种基于深度迁移特征选取(DTF)与平衡分布自适应(BDA)的提升机轴承智能故障诊断方法。对不同工况下的轴承故障信号进行时频分析,提取时域、频域统计特征,采用深度置信网络进行高维深度特征提取。为从高维深度特征集中选取出既有利于故障模式识别,也有利于跨域故障诊断的特征,采用基于ReliefF与域间差异的迁移特征选取(TFRD)方法对各特征的可迁移性进行量化评估,利用TFRD方法对各特征进行类别区分度和域不变性量化评估,采用ReliefF算法处理各类特征数据,获得表征类别区分度的权重值;计算同一特征在不同域间的最大均值差异,构建一种新的特征可迁移性量化指标。基于TFRD方法,选取特征可迁移性大的深度特征构建特征子集,利用BDA对源域和目标域的特征子集进行分布适应,降低两者间的分布差异。采用源域特征集训练故障模式识别分类器,对目标域样本进行故障识别与分类。采用经典机器学习方法、深度学习方法和迁移学习方法构建了8种故障诊断模型,用于与提出的DTF-BDA故障诊断模型进行故障诊断准确率对比。结果表明:① DTF-BDA故障诊断模型能够取得明显优于其他对比模型的性能,最高故障诊断准确率可达100%。② TFRD方法能有效提高基于迁移学习方法构建的故障诊断模型的性能,与迁移成分分析和联合分布自适应相结合情况下的最高故障诊断准确率分别可达96.46%和97.67%。 展开更多

关键词 矿井提升机 轴承故障 故障诊断 迁移学习 深度特征 平衡分布自适应

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基于证据融合架构的实验室移动目标轨迹跟踪系统设计 被引量：1

14

作者 崔平 《现代电子技术》 2021年第14期55-59,共5页

针对传统实验室移动目标轨迹跟踪系统的跟踪耗时大的问题,为了缩短目标轨迹的跟踪耗时,提出基于证据融合架构的实验室移动目标轨迹跟踪系统设计。在证据融合架构下,通过实验室移动目标探测器设计和实验室移动目标轨迹跟踪控制器设计,完... 针对传统实验室移动目标轨迹跟踪系统的跟踪耗时大的问题,为了缩短目标轨迹的跟踪耗时,提出基于证据融合架构的实验室移动目标轨迹跟踪系统设计。在证据融合架构下,通过实验室移动目标探测器设计和实验室移动目标轨迹跟踪控制器设计,完成系统的硬件设计;基于实验室移动目标轨迹数据的处理和实验室移动目标轨迹跟踪算法设计,完成了系统的软件设计,实现实验室移动目标轨迹的跟踪。测试结果表明,基于证据融合架构的实验室移动目标轨迹跟踪系统与基于图像识别的实验室移动目标轨迹跟踪系统相比,移动目标轨迹的跟踪耗时更短。 展开更多

关键词 证据融合架构 实验室 移动目标 轨迹跟踪 目标探测器 跟踪控制器 硬件设计 软件设计

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基于融合网络的井下人员行为识别方法 被引量：3

15

作者 张雷 冉凌鎛 +2 位作者 代婉婉 朱永红 史新国 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第3期45-52,共8页

井下人员行为识别是保障煤矿安全生产的重要措施。针对现有井下人员行为识别研究缺少对感知机理的研究与分析且特征提取手段单一的问题,提出一种基于融合网络的井下人员行为识别方法。该方法主要包括数据预处理、特征构建和判识网络构造... 井下人员行为识别是保障煤矿安全生产的重要措施。针对现有井下人员行为识别研究缺少对感知机理的研究与分析且特征提取手段单一的问题,提出一种基于融合网络的井下人员行为识别方法。该方法主要包括数据预处理、特征构建和判识网络构造3个部分。数据预处理:通过信道状态信息(CSI)商模型、子载波去直流和离散小波去噪对采集的CSI数据进行处理,以降低环境噪声、设备噪声等的影响。特征构建:将处理后的数据利用格拉姆和/差角场(GASF/GADF)转换成图像,从而保留数据的空间和时间特性。判识网络构造:根据人员动作的特点,提出一种由基于门控循环单元(GRU)的编解码网络和多尺度卷积神经网络(CNN)组成的融合网络,利用GRU保留前后数据之间的关联性,同时利用注意力机制的权重分配策略有效提取关键特征,以提高行为识别的准确率。实验结果表明:该方法对行走、摘帽子、扔东西、坐、抽烟、挥手、跑动、睡觉8种动作的平均识别准确率为97.37%,对睡觉和坐的识别准确率最高,最容易发生误判的动作是行走和跑动;使用准确率、精确率、召回率和F1分数作为评价指标,得出融合网络的性能优于CNN和GRU,人员行为识别准确率高于HAR系统、WiWave系统和Wi−Sense系统;正常速度下行走和摘帽子2种动作的平均识别精度为95.6%,高于快速动作情况下的93.6%和慢速动作情况下的92.7%;收发设备之间的距离为2 m和2.5 m时,识别准确率较高。 展开更多

关键词 智能矿山 行为识别 无线感知 深度学习 信道状态信息 多尺度卷积神经网络 门控循环单元

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基于CSA-ResNet的人员入侵检测方法 被引量：1

16

作者 张雷 鲍蓉 +1 位作者 朱永红 史新国 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期297-302,311,共7页

视频监控作为最常用的监测方法,由于存在监控死角以及侵犯人员隐私等问题,存在许多应用瓶颈。针对视频监测无法用于敏感场景的问题,提出一种基于WiFi的人员入侵感知方法。该方法利用WiFi信号覆盖范围大、易获取的特点,实现无隐私侵犯与... 视频监控作为最常用的监测方法,由于存在监控死角以及侵犯人员隐私等问题,存在许多应用瓶颈。针对视频监测无法用于敏感场景的问题,提出一种基于WiFi的人员入侵感知方法。该方法利用WiFi信号覆盖范围大、易获取的特点,实现无隐私侵犯与无死角监控。基于人员入侵对传输路径的影响,分析WiFi感知机理,建立基于WiFi状态信息的人员入侵检测感知模型,并设计子载波选择算法获取人员感知敏感子载波。通过离群点滤波、离散小波去噪等方法对采集的数据进行处理,根据人员入侵对信号的影响构造人员感知特征值。在此基础上,将特征信号和处理后的信道状态信息作为输入信息,放入基于通道和空间注意力残差网络的人员入侵检测模型中进行判识,并在多种场景下对该方法进行实验测试,分析影响检测精度的因素。实验结果表明,该方法在多种场景下平均检测准确率达到97.8%,能够满足多场景下人员入侵的检测要求。 展开更多

关键词 无线感知 子载波选择算法 人员入侵检测 信道状态信息 深度学习

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基于WiFi的人员动作识别实验演示系统 被引量：1

17

作者 张雷 张跃 +3 位作者 鲍蓉 胡局新 田传耕 朱永红 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2022年第10期45-48,141,共5页

为了帮助学生了解物联网前沿技术,针对“物联网技术”课程前沿性实验设备不足问题,开发基于WiFi的人员动作识别实验系统。系统由信号采集模块和动作判识模块两部分组成,信息采集模块负责采集不同行为信号,并将信号传输到判识系统进行人... 为了帮助学生了解物联网前沿技术,针对“物联网技术”课程前沿性实验设备不足问题,开发基于WiFi的人员动作识别实验系统。系统由信号采集模块和动作判识模块两部分组成,信息采集模块负责采集不同行为信号,并将信号传输到判识系统进行人员动作判识。判识模块通过信号处理、标注学习、模型训练等步骤实现人员行为判识。 展开更多

关键词 行为识别 信道状态信息 实验教学

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回采工作面煤自燃气体演化规律及危险区域划分 被引量：2

18

作者 郭庆 任万兴 +2 位作者 陆伟 孟献梁 刘忠育 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第S02期647-656,共10页

气体信息特征是解读采空区煤自燃不同状态特性的关键参数,如何在复杂的环境中获取气体变化规律及掌握其内在关联是构建煤自燃防治技术体系的关键。提出了利用小波变换分析工作面不同区域CO和O_(2)体积分数在不同时间尺度下的演化规律,... 气体信息特征是解读采空区煤自燃不同状态特性的关键参数,如何在复杂的环境中获取气体变化规律及掌握其内在关联是构建煤自燃防治技术体系的关键。提出了利用小波变换分析工作面不同区域CO和O_(2)体积分数在不同时间尺度下的演化规律,得到其演化过程、周期性分布以及2种气体之间的相关性等,以评价不同区域对煤自燃的灵敏度和相关性。研究结果表明:工作面CO和O_(2)体积分数的变化具有多时间尺度效应,且在不同的时间尺度下均体现了一定的周期性,其中,同一区域内2种气体在较高时间尺度下的主周期分布相近,在较小时间尺度下主周期有显著差异。CO和O_(2)体积分数的小波系数震荡特征体现了气体原始体积分数的波动过程,第一主周期下小波系数拟合方程的初振幅和初相位差反映了不同区域与煤自燃的相关性,其中采空区气体信息对煤自燃的相关度最高,高抽巷的相关度最低;以采空区与煤自燃的相关度为基准,得到采空区、上隅角袋子墙内、上隅角袋子墙外和高抽巷与煤自燃的相对相关度分别为1、0.16、0.12和0.09。根据相关度结合煤自燃“三带”分布,提出了精准划分煤自燃危险区域的构想。 展开更多

关键词 煤自燃 多时间尺度演化 小波分析 相关度 危险区域定位

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基于AKPCA算法的井下WLAN位置指纹定位

19

作者 宋明智 钱建生 胡青松 《煤炭科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期248-256,共9页

为改进井下WLAN人员定位系统中位置指纹数据库的特征提取及在线定位匹配性能,提出了自适应核主成分分析(Adaptive Kernel Principal Component Analysis,AKPCA)算法。AKPCA算法将最优AP选择算法与核主成分分析(Kernel Principal Compone... 为改进井下WLAN人员定位系统中位置指纹数据库的特征提取及在线定位匹配性能,提出了自适应核主成分分析(Adaptive Kernel Principal Component Analysis,AKPCA)算法。AKPCA算法将最优AP选择算法与核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)算法相结合,使本征维数的计算具有一定的子区域自适应性,有效改善了KPCA算法中使用最大似然估计法求解的本征维数对于区域划分后的位置指纹数据库过于单一的问题。最优AP选择因子能够根据区域中AP信号的覆盖状态在位置指纹数据库构建及区域划分后完成最优本征维数的确定。井下人员定位试验结果中,AKPCA算法在各子区域本征维数的计算精度上要优于KPCA算法,且在定位误差为4 m时的置信概率达到了近100%,高于KPCA算法的91.4%。而在定位过程的内存占用对比方面,AKPCA算法的平均内存使用为0.832 GB,要优于KPCA算法的1.278 GB和其他位置指纹匹配算法。综上,AKPCA算法不仅在定位精度上要优于其他特征提取算法,同时也能够有效减少定位系统在线定位过程中的资源消耗。在未来的研究中,将致力于进一步改善区域划分后的井下定位精度。 展开更多

关键词 井下人员定位 位置指纹 特征提取 最优AP选择

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