工厂人员倒地算法：快速、准确识别人员"倒地"这一异常姿态，为高危场景人员安全提供技术保障

工厂人员倒地算法与井下人员倒地算法均属于高危场景下的人员安全监测技术，核心目标是通过传感器感知与算法分析，快速、准确识别人员 “倒地” 这一异常姿态，及时触发报警以减少安全事故损失。但由于场景环境差异显著，两者在传感器选型、算法逻辑和优化重点上存在明显区别。

一、核心共性：倒地检测的本质逻辑

无论工厂还是井下，“倒地” 的核心特征是人体姿态从直立 / 行走等正常状态，转变为水平或近水平的异常静态 / 动态状态，算法需捕捉以下关键信号：

姿态角度异常：人体轴线与地面夹角从站立时的 70°-90°，骤降至倒地时的 0°-30°；

运动状态突变：倒地前可能伴随短暂失衡（如加速度骤增），倒地后进入长时间静止；

空间轮廓变化：人体在垂直方向的高度降低，水平方向的宽度增加（如 bounding box 宽高比反转）。

二、工厂人员倒地算法：适应复杂动态环境

工厂场景特点：光照较充足（但可能有局部阴影）、设备 / 机械遮挡多、人员活动范围固定但存在移动车辆 / 机械臂，需兼顾 “抗遮挡” 和 “实时性”。

1. 传感器选型

视觉传感器（优先）：利用工厂现有监控摄像头，获取 RGB 图像或红外图像（应对低光），优势是能捕捉人体细节（如肢体关键点）。

毫米波雷达：辅助抗遮挡（穿透非金属物体），不受光照 / 粉尘影响，适合检测动态 / 静态人体轮廓。

可穿戴设备（补充）：部分工厂要求人员佩戴智能工牌（集成 IMU 惯性传感器），直接采集人体加速度和倾角数据。

2. 算法核心流程

（1）目标检测与跟踪

用 YOLO、Faster R-CNN 等算法定位图像中的人员，输出 bounding box；结合 SORT、DeepSORT 等跟踪算法，关联连续帧中的同一人员，避免目标丢失。

雷达数据：通过点云聚类区分人员与设备，提取人体轮廓的高度（垂直方向最大距离）和宽度（水平方向最大距离）。

（2）姿态特征提取

视觉姿态估计：用 HRNet、OpenPose 等模型提取人体关键点（头部、肩膀、胯部、脚踝），计算 “头部 - 胯部” 轴线与地面的夹角（θ），正常站立时 θ≈80°，倒地时 θ<30°；同时计算 bounding box 宽高比（w/h），倒地时 w/h>1.2（宽 > 高）。

雷达特征：提取人体垂直高度（h），正常站立时 h≈1.5-1.8m，倒地时 h<0.5m；结合雷达回波的微多普勒效应，判断倒地前是否有失衡运动（如速度突变）。

IMU 数据（若有）：通过加速度计检测倒地瞬间的冲击加速度（>2g），陀螺仪计算横滚角 / 俯仰角（倒地时 > 60°）。

（3）异常判断与误判过滤

时间阈值：姿态异常（如 θ<30°）持续超过 3-5 秒才判定为倒地（过滤蹲下、弯腰等短时动作）。

场景上下文：结合预设的 “危险区域”（如设备旁、通道），若在检修区出现低姿态，可降低报警权重。

多传感器融合：当视觉检测到姿态异常 + 雷达检测到高度骤降 + IMU 倾角异常时，提升置信度（避免单一传感器误判）。

三、井下人员倒地算法：应对极端环境限制

井下场景（如煤矿、金属矿）特点：光照极差（依赖头灯）、高粉尘 / 雾气、空间狭窄、可能有瓦斯等爆炸性气体，需优先考虑 “抗干扰” 和 “防爆性”，视觉传感器效果受限。

1. 传感器选型

防爆毫米波雷达：核心传感器，穿透粉尘 / 雾气，无火花风险，可检测人体静态轮廓和运动状态。

穿戴式 IMU 模块：集成于矿工定位卡（防爆设计），采集加速度、角速度和磁力计数据，直接反映人体姿态。

UWB/RFID 定位：辅助判断人员位置是否长时间静止（倒地后通常不动），结合位置坐标排除 “正常停留”（如工作点）。

2. 算法核心流程

（1）姿态原始数据采集

雷达数据：输出人体目标的距离、角度和点云分布，计算垂直方向的高度（h）和水平投影面积（s），倒地时 h<0.6m 且 s>0.8㎡（人体平躺时投影面积增大）。

IMU 数据：实时计算横滚角（φ）和俯仰角（θ），正常行走时 φ、θ 波动在 ±15° 内，倒地时至少一个角度 > 70°；同时检测加速度峰值（倒地瞬间冲击）和后续静止状态（加速度方差 < 0.1g²）。

定位数据：通过 UWB 获取人员坐标，若 10 秒内位置变化 < 0.5m（静止），结合姿态异常提升倒地概率。

（2）特征融合与异常判定

多维度阈值：当满足 “IMU 倾角> 70°+ 静止时间 > 5 秒 + 雷达高度 < 0.6m” 时，判定为倒地。

动态基线校准：针对矿工弯腰作业（短时低姿态），通过历史数据学习个体 “正常工作姿态范围”，若当前姿态超出个体基线且持续时间超阈值，触发报警。

抗干扰处理：过滤雷达对矿车、设备的误识别（通过轮廓尺寸和运动模式区分）；IMU 数据剔除振动干扰（如矿震），保留人体主动运动信号。

四、关键差异总结

两种算法均需通过大量场景数据训练（如模拟倒地、正常作业的样本），并结合边缘计算实现低延迟响应（报警延迟需 <2 秒），最终目标是在保障高准确率（>95%）的同时，降低漏报率（<1%），为高危场景人员安全提供技术保障。