基于井下人员的异常轨迹分析方法研究

赵福龙

摘要：针对井下作业人员轨迹数据信息多维度和稀疏性等问题，提出了基于离群点的异常轨迹筛选ZFMTRAOD算法，首先通过对轨迹子段建立R-tree索引提升检索速度，然后利用离群检测思想对邻域半径内轨迹子段的数量和平均时间判断轨迹是否异常，最后利用井下作业人员的轨迹数据对算法的性能进行比较，发现基于离群点的井下人员轨迹分析算法不仅能判别出井下作业人员异常轨迹的类型，还提高了异常轨迹判别的准确率。

关键词：离群点;ZFMTRAOD算法;轨迹分析;R-tree索引

中图分类号：TP311  文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）09-0205-03

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

Research On Abnormal Trajectory Analysis Method Based on Downhole Personnel

ZHAO Fu-long

（Hebei University of Engineering， Handan 056038， China）

Abstract：For trajectory data underground work personnel information and multi-dimensional sparse sexual problems， such as abnormal trajectory of outliers is proposed based on screening ZFMTRAOD algorithm， first of all， through the path son sets up R - tree index increases the retrieval speed， and then use the ideological within the neighborhood radius on outlier detection sub section number and the average time to determine whether a trajectory is unusual， the use of underground work personnel's trajectory data to compare the performance of the algorithm， mine personnel find outliers based on trajectory analysis algorithm can not only identify abnormal track the type of underground work personnel， also raised the exception path discriminant accuracy.

Key words： outliers; ZFMTRAOD algorithm; Path analysis; R-tree indexes

國家在煤矿安全生产环节一直给予高度重视，要求所有煤矿企业必须安装井下安全避险六大系统，但在分析煤矿特大事故发生的原因时，我们能够发现大多数事故的发生并不是由于井下环境恶劣等其他客观因素引发的，反而是人的主观行为因素。据有关数据表明，在煤矿大型事故中，人的主观行为因素占比高达97.67%，其中55.37%是由矿工的违规作业导致的[1-2]，因此如何加强对井下人员的异常行为监管才是煤矿安全生产环节的重中之重。

目前已有不少科研人员将异常轨迹检测作为轨迹分析的重点，提出了许多异常轨迹筛选方法，Knorr[3-5]等人通过定义轨迹速度（平均速度、最小速度、最大速度）、位置（由轨迹点起始位置和结束位置组成）等属性作为轨迹的标志，提出了基于加权距离的异常轨迹判别方法，此方法是根据轨迹整体的属性来定义的距离函数，因此忽略了轨迹部分属性间的差别，导致判别结果不准确。……