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公路与水路运输论文_基于OCSVM的隧道人员安全
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摘要：文章摘要:隧道人员安全状态的判断主要通过收集施工人员的体征和洞内环境数据，对异常状态的预警通常需要专业工作人员在短时间内迅速作出判断，运维成本高且工作效率较低。针对
文章摘要:隧道人员安全状态的判断主要通过收集施工人员的体征和洞内环境数据，对异常状态的预警通常需要专业工作人员在短时间内迅速作出判断，运维成本高且工作效率较低。针对此现象提出了一种基于单分类支持向量机的人员安全状态检测以及预警模型。首先通过在现场部署传感器设备，获取实际隧道施工场景安全状态下的数据，并构建OCSVM模型进行异常状态预测。接着保留模型进行预警状态测试，从工程实例中收集相关环境数据以及施工人员体征数据，并进行横向不同参数模型实验和纵向不同预警状态比例数据实验，评估了模型对人员信息安全状态判断的性能。实验结果表明，人员安全状态预警准确率达到了90%以上。特别是为人员信息安全状态的判断提供了更为高效的检测手段。
文章关键词:单分类支持向量机,人员安全状态检测,隧道施工,OCSVM模型,
项目基金:国家自然科学基金（51668063）,
论文作者:荣明1 陈英杰1 黄超2 王大川1 原俊峰3
作者单位:1. 新疆农业大学水利与土木工程学院 2. 新疆工程学院安全科学与工程学院 3. 新疆兵团水利水电工程集团有限公司
论文分类号: U458
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文章来源：《中国测试》 网址: http://www.zgcszzs.cn/qikandaodu/2021/0907/1788.html
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