摘要： 随着矿区工作环境的复杂化和危险性增加,实现矿区人员健康状态准确监测和识别很有必要。然而, 传统的健康状态识别方法通常依赖于手工提取的特征信息,忽略了矿区人员的时空关系和动态变化。为此,提出了 一种基于时空图卷积网络的矿区人员健康状态识别算法。该算法首先利用时空图卷积网络对矿区人员的骨架数据 进行特征提取,同时考虑了人员之间的拓扑结构和时间序列的变化;然后采用长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)对提取的特征进行序列建模;最后通过全连接层进行健康状态分类。在实际矿区人员健康状态数据集上 进行了试验,结果表明:所提算法在健康状态识别的准确率和F1 值等指标上均优于支持向量机(Support Vector Machine, SVM)、长短期记忆网络(LSTM)、图卷积网络(Graph Convolutional Network,GCN)、动态卷积网络(Dynamic Graph Convolutional Network,DGCN)等算法,证明了该算法的有效性和可行性。

关键词: 矿山安全　健康状态识别　时空图卷积网络　长短期记忆网络