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，人员行为识别准确率高于HAR系统、WiWave系统和Wi-Sense系统；正常速度下行走和摘帽子2种动作的平均识别精度为95.6%，高于快速动作情况下的93.6%和慢速动作情况下的92.7%；收发设备之间的距离为2 m和2.5 m时，识别准确率较高。

江苏省高等学校基础科学（自然科学）研究项目（21KJB510025）；国家重点研发计划项目（2017YFC0804401）；国家自然科学基金项目（52074273）；教育部产学合作协同育人项目（BY2021160202102356012）；徐州市科技计划项目（KC19208）；淄矿集团智慧矿山关键技术研发开放基金项目（2019LH05）；

0 引言
1 基于CSI的行为感知模型
2 井下人员行为识别方法
2.1 数据预处理
2.1.1 CSI商模型
2.1.2 子载波去直流
2.1.3 离散小波去噪
2.2 特征构建
2.2.1 图像特征构建
2.2.2 统计特征提取
2.3 判识网络构造
3 实验分析
3.1 实验平台
3.2 实验结果
3.3 对比分析
3.4 影响因素分析
3.4.1 优化器和学习率对识别精度的影响
3.4.2 动作速度对识别精度的影响
3.4.3 距离对识别精度的影响
4 结论

张雷,冉凌鎛,代婉婉,朱永红,史新国.基于融合网络的井下人员行为识别方法[J].工矿自动化,2023,49(03):45-52.DOI:10.13272/j.issn.1671-251x.2022120015.