基于融合网络的井下人员行为识别方法

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...     

凹土基农药微胶囊的制备及缓释性能研究

以凹凸棒石黏土作为乳化剂,以凹土在水中的分散液作为水相,与含有单体N,N-二乙基氨基甲基丙烯酸乙酯(DEAEMA)、少量甲基丙烯酸甲酯(MMA)单体、交联剂乙二醇二甲基丙烯酸酯(EGDMA)、引发剂2,2-偶氮二异丁腈(AIBN)及甲苯的混合油相乳化,采用高速匀浆机混合打浆制得稳定Pickering乳液,并以此凹土稳定的Pickering乳液为模板聚合制备球形复合微胶囊。采用光学显微镜(OM)对乳液粒径进行分析,利用偏光显微镜(POM)、电子显微镜(SEM)和红外光谱(FTIR)等技术对聚合所得的复合微球进行形貌及结构的表征,研究了包覆模型化合物罗丹明B的复合微球在不同p H值缓冲液中的缓释行为,比较了包覆农药高氯菊酯的复合微球在不同体积分数乙醇的乙醇-水溶液中的缓释性能。