煤矿井下人员轨迹数据分析

发布时间：2024-12-22 22:55

　　煤矿井下人员定位系统是煤矿井下安全避险系统“六大系统”之一,在长期运行过程中积累了大量的历史数据。对于这些数据进行分析和挖掘,可以发现蕴含于其中的人员运动规律,提高煤矿安全管理水平。煤矿井下人员定位数据所形成的轨迹信息包含了井下人员的实时时空信息,蕴含了井下人员个人行为和状态,如个体的工种、作业活动、意图等。蕴含了井下人员群体行为和状态,如班组作业、交接班等。本文主要以煤矿井下人员定位系统产生的人员轨迹数据,利用轨迹数据分析方法挖掘煤矿井下轨迹数据所蕴含的规律,主要在以下几方面进行了研究:首先,为解决大量轨迹数据的快速查询问题,提出了适用于在大数据背景下的GPU并行处理框架,针对实际操作中Top-K查询时候选集过大的特点,提出基于GPU的煤矿人员轨迹查询方法TTK_GPU（Trajectory Top-K query based on GPU）。该方法通过并行处理在GPU中查询Top-K轨迹候选集合,有效确保了负载均衡,提高查询速度。其次,针对井下轨迹频繁模式抽取困难的问题,提出了一种基于先验条件的近似频繁模式发现算法TFPMA（Trajectories Freque...

【文章页数】：76 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图4煤矿基础数据管理功能架构设备异常巡察分析检查检验管理检查检验记录统计分析煤矿工艺设备管理

行填报、分析、查询、浏览等功能，满足企业管理人员和政府安监执法人员对相关信息的获取和处理，为下一步更好的指导企业安全风险分析与防控提供可能。4.2煤矿数据在线联网分析煤矿数据在线联网分析需接入煤矿所有在线监控系统的数据，实现联网数据的在线分析与融合展现。具体包括煤矿安全监控联网分....

图2-1LCSS应用于不同长度的轨迹序列

2基于GPU的煤矿人员轨迹查询方法（Longest-Common-Subsequence）通过计算它们之间共同的点个轨迹p和q之间的相似性，其中如果轨迹彼此足够接近的话，的点为p和q共享。在处理轨迹序列上，使用阈值ε来匹配样轨迹的距离小于ε，则认为它们....

图 2-2 查询集大小 vs. 执行时间

查询完成执行的时刻来评价两种算法。2.5.4实验结果图2-2显示了查询集变化对查询时间的影响。该实验中，使用大小为40000个轨迹的数据库（Q）(包含10330000个数据点)，并且K=70。水平轴上的标签以x（y）格式给出，其中x是查询集（P）中的轨迹数....

图 2-3 数据大小 vs.执行时间

图2-2查询集大小vs.执行时间Figure2-2Querysetsizevs.executiontime图2-3显示了数据库大小对执行时间的影响。可以看到TTK_GPU比naiveGPU算法快1.72倍。这个结果比上图显示....

本文编号：4019855