基于机器学习和北斗短报文的行为识别装置及方法制造方法及图纸

本发明专利技术公开了基于机器学习和北斗短报文的行为识别装置及方法，方法包括：通过数据采集装置采集目标对象的位置信息，并将所述位置信息通过北斗短报文传输到特征计算模块；根据预设的计算口径，通过特征计算模块对所述位置信息进行计算，生成模型特征宽表；采用SVM支持向量机算法，通过建模模块对样本数据集进行建模，生成目标模型；根据所述目标模型，通过判别模块对所述模型特征宽表进行判定，确认所述目标对象的行为结果。本发明专利技术无需移动网络覆盖且适用范围广，可广泛应用于人工智能技术领域。可广泛应用于人工智能技术领域。可广泛应用于人工智能技术领域。

【技术实现步骤摘要】
基于机器学习和北斗短报文的行为识别装置及方法


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其是基于机器学习和北斗短报文的行为识别装置及方法。

技术介绍

[0002]部分电网基建项目建设现场因是相对比较偏僻落后的空间环境，而这种情况通常无线网络的基站覆盖程度较低，导致人员信息等数据无法正常上传、无法及时传达各工作区域的信息，针对在现场施工的工作人员的监管难以做到精细化管理，如人员的方位信息、异常状况等数据都无法及时获取，以至于对现场施工人员的工作状态的监控很容易出现盲点，从而造成危险。因此需要形成一种高效的智能化施工人员识别手段来保障工作过程中产生的安全问题。
[0003]现有的相关识别方案存在以下缺点：1、现有电力施工人员监控需要通过视频进行监控，视频流传输对于网络传输带宽要求高，不适用于山区等偏远户外移动网络覆盖较差场景；2、现有方案需在施工现场布设定位基站和摄像头，只能适用于固定施工场景，对于电网巡检、放线工程等场景，施工人员移动线路覆盖整个输电线路，现有方案无法对人员实时状态进行全程监控。
专利技术内容
[000本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于机器学习和北斗短报文的行为识别装置，其特征在于，包括：数据采集装置，用于采集目标对象的位置信息，并将所述位置信息通过北斗短报文传输到特征计算模块；特征计算模块，用于根据预设的计算口径对所述位置信息进行计算，生成模型特征宽表；建模模块，用于采用SVM支持向量机算法对样本数据集进行建模，生成目标模型；判别模块，用于根据所述目标模型对所述模型特征宽表进行判定，确认所述目标对象的行为结果。2.根据权利要求1所述的基于机器学习和北斗短报文的行为识别装置，其特征在于，所述位置信息包括经纬度信息、三轴实时数据和角速度数据，所述数据采集装置包括：北斗定位模块，用于获取所述目标对象的经纬度信息；三轴陀螺仪，用于获取所述目标对象的三轴实时数据和角速度数据；北斗短报文通信模块，用于根据所述经纬度信息、所述三轴实时数据和所述角速度数据，生成北斗短报文，并将所述北斗短报文发送至所述特征计算模块。3.基于机器学习和北斗短报文的行为识别方法，其特征在于，包括：通过数据采集装置采集目标对象的位置信息，并将所述位置信息通过北斗短报文传输到特征计算模块；根据预设的计算口径，通过特征计算模块对所述位置信息进行计算，生成模型特征宽表；采用SVM支持向量机算法，通过建模模块对样本数据集进行建模，生成目标模型；根据所述目标模型，通过判别模块对所述模型特征宽表进行判定，确认所述目标对象的行为结果。4.根据权利要求3所述的基于机器学习和北斗短报文的行为识别方法，其特征在于，所述通过数据采集装置采集目标对象的位置信息，并将所述位置信息通过北斗短报文传输到特征计算模块，包括：通过北斗定位模块获取所述目标对象的经纬度信息；通过三轴陀螺仪获取所述目标对象的三轴实时数据和角速度数据；根据所述经纬度信息、所述三轴实时数据和所述角速度数据，通过北斗短报文通信模块生成北斗短报文，并将所述北斗短报文发送至所述特征计算模块。5.根据权利要求4所述的基于机器学习和北斗短报文的行为识别方法，其特征在于，根据预设的计算口径，通过特征计算模块对所述位置信息进行计算，生成模型特征宽表，包括：根据所述位置信息中目标对象的正常活动行为、坠落行为或安全帽脱落行为，计算目标对象的行为标签；根据所述位置信息中的三轴实时数据，计算所述目标对象的X轴数据；根据所述位置信息中的三轴实时数据，计算所述目标对象的Y轴数据；根据所述位置信息中的三轴实时数据，计算所述目标对象的Z轴数据；根据所述位置信息中的角速度数据，计算所述目标对象的X轴角速度；根据所述位置信息中的角速度数据，计算所述目标对象的Y轴角速度；
根据所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：许智贤，刘成峰，吴荣基，朱晓伟，伍中校，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司阳江供电局，
类型：发明
国别省市：