【技术实现步骤摘要】
一种基于LSTM的隧道人员时空伴随关系分析方法及系统
[0001]本专利技术涉及的
是隧道工程施工人员安全管理领域，尤其涉及一种基于LSTM的隧道人员时空伴随关系分析方法及系统。
技术介绍
[0002]隧道施工是水电工程建设的重要内容，同时也是工程安全管理的重要组成部分。水电站隧道工程具有地质环境复杂、施工条件艰苦、人员流动性大等特点，导致安全管理面临两方面的挑战：
①
由于岩体结构、地质条件等引发的岩爆、塌方、涌水等灾害；
②
由于管理缺陷、施工工艺、资源流动等引发的安全事故。其中，人员的安全管理是工程管理者重点关注的对象。目前，国内外学者主要通过定位技术进行隧道工程施工人员的安全管理，常见的定位技术包括GPS，WIFI，ZigBee，蓝牙，RFID等，以上技术已被广泛应用于隧道工程人员安全管理。基于定位技术的安全管理主要通过分析人员的移动轨迹来掌握其安全状态，移动轨迹不仅包括了人员的移动模式与规律，还反映了施工现场的实际情况。针对施工人员移动轨迹的研究可分为两类：
①>划分电子围栏，将施本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于LSTM的隧道人员时空伴随关系分析方法，其特征在于，包括：获取施工人员的实际移动轨迹，进行轨迹点邻近度计算和优化，建立人员轨迹伴随度模型；根据所述人员轨迹伴随度模型，进行隧道人员轨迹伴随关系归类，并进行轨迹聚类质量评价；利用长短时间记忆网络对所述模型进行训练和测试。2.如权利要求1所述的基于LSTM的隧道人员时空伴随关系分析方法，其特征在于，所述获取施工人员的实际移动轨迹包括：使用水电工程隧道内安装的RFID定位设备获取施工人员的移动轨迹，所述移动轨迹包括轨迹点的时间和空间信息；施工人员在一段时间t1～t
n
内走过的时空轨迹序列可由{(p1,t1),(p2,t2)，
…
，(p
n
,t
n
)}表示，其中p1～p
n
分别表示时间t1～t
n
所对应的轨迹点。3.如权利要求1所述的基于LSTM的隧道人员时空伴随关系分析方法，其特征在于，所述轨迹点邻近度计算和优化包括：将轨迹点定义为P
i
，其中i∈(1,2,3,....T)，T为时刻值；P
i
＝f(x
i
,y
i
,d
i
)，其中x
i
，y
i
为定位基站坐标，d
i
为人员与基站距离；将区域定义为A
i
，其中i∈(1,2,3,....N)，N为区域数量；将不同区域的相似度定义为φ(A
i
,A
j
)，i，j为不同的区域；φ(A
i
,A
j
)值由区域的路径长度给出；将轨迹邻近度Φ(p
i
,p
j
)表示为：Φ(p
i
,p
j
)＝φ(A
a
,A
b
)+E(p
i
,p
j
)，其中p
i
，p
j
分别为区域A
a
，A
b
中轨迹点，E(p
i
,p
j
)为p
i
，p
j
的欧式距离；当a＝b，则p
i
，p
j
位于同一区域，φ(A
a
,A
b
)＝0，则Φ(p
i
,p
j
)＝E(p
i
,p
j
)；当p
i
，p
j
不位于同一区域，φ(A
a
,A
b
)≠0，假设空间路径是规则的，有如下2种定义：当pi，pj所在区域能够由较简单的路径连通时，依据其几何中心的固定距离值计算轨迹点邻近度，表示为：φ(p
i
,p
j
)＝c
±
d
ab
≈φ(Aa,Ab)
±
d
ab
其中c为常数，d
ab
为当p
i
，p
j
处于不同定位维度区域时所设计的欧式距离修正值，其值为常数；当p
i
，p
j
所在区域很难连通，则这2点的邻近度很小，令φ(p
i
,p
j
)＝M；对所述轨迹点邻近度计算中所有情形的点邻近度值，有φ(p
i
,p
j
)≥M。4.如权利要求3所述的基于LSTM的隧道人员时空伴随关系分析方法，其特征在于，所述轨迹点邻近度计算和优化还包括：引入轨迹位置扩展轨迹原始数据形式，将轨迹的坐标点序列和位置语义序列描述为：S
p
＝{p1,p2,p3,
…
,p
n
}S
R
＝{R1,R2,R3,
…
,R
n
}式中，p
i
为轨迹序列S
p
的第i个坐标点，R
i
为位置语义序列中的第i个区域，对应p
i
所在的区域；由坐标和位置语义构成的轨迹点可以由向量v＝{x
i
,y
i
,d
i
,R
i
}来描述，则目标轨迹序列可以表示成：O
r
＝{v1,v2,v3,
…
,v
n
}式中，n为1条轨迹序列包含的轨迹点个数；
轨迹序列O
ri
...
【专利技术属性】
技术研发人员：范庆龙，聂亮，吴少儒，闫生存，高向友，万方玲，李联书，殷滋，王浩然，杨树仁，孙志敏，戴巍，陈洪阳，赵娟，
申请(专利权)人：中清控武汉科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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