一种针对危险区域的人员行为预测方法技术

本发明专利技术公开了一种针对危险区域的人员行为预测方法,步骤S1：建立危险区域的人员行为习惯度函数；步骤S2：建立模仿行为函数；步骤S3：建立危险动作相似度函数；步骤S4：建立危险行为相似度函数；步骤S5：利用步骤S1、步骤S2、步骤S3、步骤S4的函数结果对危险区域的人员行为进行预测；步骤S6：利用评价指标对预测结果进行评价，本发明专利技术针对在危险区域内人员的行为利用函数进行建模预测，同时建立了预测结果评价模型，可以利用本发明专利技术提出的方法针对不同危险区域内的行为进行预测，并统计出危险行为的比例，通过宣传的方式告知大众，从而保护在危险区域内的人员。险区域内的人员。险区域内的人员。

A method for predicting human behavior in dangerous areas

【技术实现步骤摘要】
一种针对危险区域的人员行为预测方法


[0001]本专利技术涉及安全管理领域,尤其涉及一种针对危险区域的人员行为预测方法。

技术介绍

[0002]针对危险区域构建可以预测未来人类行为的智能模型具有迫切的现实需求和广阔的市场前景。例如，基于这种“感知”未来的能力，当预测到行人想要横穿马路时，无人驾驶车辆可以提前减速制动以避免交通事故的发生。而在电力系统中，此种“感知”能力同样具有重要的应用价值和现实意义，针对电力工作人员在作业过程中可能触发危险的举动，系统的及时警告提醒将为作业人员的生命安全提供重要保障等等。这种一系列的行为预测方法将大大提升人们的安全程度，为人民生活提供可靠保障。
[0003]公开专利CN107368825A公开了一种危险区域内人数检测装置、方法及系统，方法包括:获取所述撤离通道和所述进入通道上通行的人员图像；对所述通行的人员图像进行识别,得到进入人员信息和撤离人员信息；根据所述进入人员信息和所述撤离人员信息,对所述危险区域内的人员信息进行更新；从所述危险区域内的人员信息中查找出所述危险区域内的人员所在户；向所述危险区域内的人员所在户所对应的警报装置发出报警控制信号,警告所述危险区域内的人员尽快撤离。该专利技术公开的危险区域内人数检测装置、方法及系统,提高危险区域内人员检测的准确度。
[0004]但是该专利技术并未提出针对在危险区域内人员行为的预测方法，在危险区域内人员的行为通常会模仿他人做出相似的动作实现自我保护，但这一过程是如何预测的以及预测的准确度怎样时急需解决的问题。
专利
技术实现思路

[0005]为了克服现有技术存在的缺点与不足,本专利技术提供一种针对危险区域的人员行为预测方法。
[0006]本专利技术所采用的技术方案是，该方法包括步骤如下：
[0007]步骤S1：建立危险区域的人员行为习惯度函数；
[0008]步骤S2：建立模仿行为函数；
[0009]步骤S3：建立危险动作相似度函数；
[0010]步骤S4：建立危险行为相似度函数；
[0011]步骤S5：利用步骤S1、步骤S2、步骤S3、步骤S4的函数结果对危险区域的人员行为进行预测；
[0012]步骤S6：利用评价指标对预测结果进行评价。
[0013]进一步地，所述步骤S1中，危险区域的人员n的危险行为习惯度表达式为：
[0014][0015]其中，B
n
表示危险区域的人员n的所有习惯性行为的集合，c
b
→
n
表示危险区域的人员n从其他危险区域的人员b模仿的行为，D
n
表示危险区域的人员n的全部行为，包括危险行为和非危险行为。
[0016]进一步地，所述步骤S2中，利用危险区域的人员n模仿危险区域的人员m行为的频率来衡量危险区域的人员n对危险区域的人员m行为的认同度，即危险区域的人员行为被危险区域的人员n模仿的比例，模仿行为函数表达式为：
[0017]E(n，m)＝c
m
→
n
/D
m
[0018]其中：c
m
→
n
表示危险区域的人员n模仿危险区域的人员m的行为数量，D
m
表示危险区域的人员m危险行为的总数。
[0019]进一步地，所述步骤S3中，危险动作相似度函数表达式为：
[0020][0021]其中，p
n
表示危险区域的人员动作z
n
在危险行为中出现的次数，i表示总动作数量，|Y|表示总的危险行为数量，|{r：z
n
∈r}|表示含有危险动作z
n
的危险行为数量。
[0022]进一步地，所述步骤S3中，对于危险区域的人员jn已有危险行为数据和危险区域的人员jm待预测危险行为数据，根据危险动作的K
n
‑
L
n
值分别用向量表示为G
jn
和G
jm
，则危险行为相似度使用向量余弦值表示：
[0023][0024]其中：是G
jn
和G
jm
两者的点积，分母中||G
jn
||
×
||G
jm
||分别表示G
jn
和G
jn
的欧几里德范数。
[0025]进一步地，所述步骤S4中，危险行为相似度函数表达式为：
[0026][0027]其中，B
nm
表示危险区域的人员n、m的所有非危险行为的集合，S
nm
表示危险区域的人员n、m的所有危险行为的集合，i表示危险区域的人员 n，m非危险动作个数；j表示危险区域的人员n，m危险动作个数， T
b
→
nm
＝E(n，b)
×
E(m，b)表示危险区域的人员n和m模仿b的危险行为比例，b表示单个危险行为，T
nm
→
b
＝E(b，n)
×
E(b，m)表示危险区域的人员b模仿人员n和m的危险行为比例。
[0028]进一步地，所述步骤S5中，
[0029][0030]其中，W(n，m)表示危险区域的人员行为进行预测的结果，系数Xnm 表示在危险行为网络拓扑结构中危险区域的人员n到危险区域的人员m是否存在连边，存在连边为1，否则为0；危险区域的人员n到危险区域的人员m存在连边，说明危险区域的人员n模仿了危险区域的人员m，危险区域的人员m在工作时所有行为对危险区域的人员n可见，可能被危险区域的人员n模仿，否则，不可能发生模仿行为，即模仿概率为零；在危险行为预测时，当满足
时，则认为会模仿危险行为，否则，认为不会模仿危险行为，表示训练数据集确定的阈值。
[0031]进一步地，所述步骤S6中，利用V1表示实际有危险行为的人员被预测为有危险行为的个数，V3表示实际无危险行为的人员被预测为有危险行为的个数，V4表示实际有危险行为的人员被预测为无危险行为的个数，V2表示实际无危险行为的人员被预测为无危险行为的个数；利用准确率、查准率、U1值评估危险区域人员行为预测性能；
[0032]准确率表示整个样本中包括有危险行为和无危险行为人员行为得到正确预测的概率，表达式为：
[0033][0034]查准率表示预测为有危险行为的人员中真正有危险行为的概率，表达式为:
[0035][0036]U1值指标能够综合评价行为预测方法的查准率和查全率，表达式为:
[0037][0038]其中，H2表示预测模型的查全率，定义为H2＝V1/(V1+V4)。
[0039]本专利技术提出一种针对危险区域的人员行为预测方法，针对在危险区域内人员的行为利用函数进行建模预测，同时建立了预测结果评价模型，可以利用本专利技术提出的方法针对不同危险区域内的人员行为进行预测，并统计出危险行为的比例，通过宣传的方式告本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种针对危险区域的人员行为预测方法，其特征在于,该方法包括步骤如下：步骤S1：建立危险区域的人员行为习惯度函数；步骤S2：建立模仿行为函数；步骤S3：建立危险动作相似度函数；步骤S4：建立危险行为相似度函数；步骤S5：利用步骤S1、步骤S2、步骤S3、步骤S4的函数结果对危险区域的人员行为进行预测；步骤S6：利用评价指标对预测结果进行评价。2.如权利要求1所述的一种针对危险区域的人员行为预测方法，其特征在于，所述步骤S1中，危险区域的人员n的危险行为习惯度函数表达式为：其中，B
n
表示危险区域的人员n的所有习惯性行为的集合，c
b
→
n
表示危险区域的人员n从其他危险区域的人员b模仿的行为，D
n
表示危险区域的人员n的全部行为，包括危险行为和非危险行为。3.如权利要求1所述的一种针对危险区域的人员行为预测方法，其特征在于，所述步骤S2中，利用危险区域的人员n模仿危险区域的人员m行为的频率来衡量危险区域的人员n对危险区域的人员m行为的认同度，即危险区域的人员行为被危险区域的人员n模仿的比例，模仿行为函数表达式为：E(n，m)＝c
m
→
n
/D
m
其中：c
m
→
n
表示危险区域的人员n模仿危险区域的人员m的行为数量，D
m
表示危险区域的人员m危险行为的总数。4.如权利要求1所述的一种针对危险区域的人员行为预测方法，其特征在于，所述步骤S3中，危险动作相似度函数表达式为：其中，p
n
表示危险区域的人员动作z
n
在危险行为中出现的次数，i表示总动作数量，|Y|表示总的危险行为数量，|{r：z
n
∈r}|表示含有危险动作z
n
的危险行为数量。5.如权利要求1所述的一种针对危险区域的人员行为预测方法，其特征在于，所述步骤S3中，对于危险区域的人员jn已有危险行为数据和jm的待预测危险行为数据，根据危险动作的K
n
‑
L
n
值分别用向量表示为G
jn
和G
jm
，则危险行为相似度使用向量余弦值表示：其中：是G
jn
和G
jm
两者的点...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘洋，谢颖，王义汉，
申请(专利权)人：合肥金人科技有限公司，
类型：发明
国别省市：