有哪些算法可以实现对井下人员倒地检测？

井下人员倒地检测因高粉尘、低光照、空间狭窄的限制，算法设计需围绕穿戴式 IMU（惯性测量单元） 和防爆毫米波雷达两大核心传感器，辅以定位数据，可分为三大类具体实现方案。

一、穿戴式 IMU 类算法：直接感知人体姿态，防爆且抗干扰

井下人员需强制佩戴防爆定位卡，集成 IMU 模块（加速度计、陀螺仪、磁力计）后，可直接采集人体运动与姿态数据，是倒地检测的 “核心数据源”。

1. 阈值判定算法（入门级，本地实时运行）

核心逻辑：通过 IMU 关键参数的固定阈值，快速区分 “正常姿态” 与 “倒地异常”，计算量小，可在定位卡本地运行（边缘计算），避免数据传输延迟。

关键判定指标与阈值（井下场景适配）：

倾角阈值：陀螺仪实时计算横滚角（左右倾倒）和俯仰角（前后倾倒），正常行走时波动在 ±15° 内，倒地时至少一个角度＞70°（人体平躺或侧卧）。

加速度阈值：倒地瞬间产生冲击，峰值加速度＞2g（g 为重力加速度）；倒地后静止，加速度方差＜0.1g²（排除行走、弯腰的动态波动）。

静止时间阈值：满足倾角 + 加速度异常后，若持续静止＞5 秒（过滤短时失衡、弯腰作业），判定为倒地。

优势：无需训练样本，开发成本低，防爆设备兼容性强，延迟＜1 秒（适合高压、瓦斯等高危区域）。

优化点：需用卡尔曼滤波剔除井下机械振动、矿震的干扰，保留人体主动姿态变化信号。

2. 特征工程 + 传统机器学习算法（适配个体差异）

核心逻辑：从 IMU 时序数据中提取多维度特征，用机器学习模型学习 “正常作业姿态” 与 “倒地” 的差异，减少单一阈值的误判（如老矿工弯腰作业 vs 新矿工突然倒地）。

实现步骤：

特征提取：对 IMU 原始数据（3 轴加速度、3 轴角速度）按 1 秒窗口切分，提取均值、方差、峰值、过零率、倾角变化率等 15-20 个特征。

模型训练：用随机森林、XGBoost、SVM（支持向量机）等模型，基于井下真实样本（正常行走、弯腰检修、滑倒倒地、晕倒倒地）训练分类器。

实时推理：输入实时 IMU 特征，模型输出 “倒地概率”，超过阈值（如 0.9）触发报警。

优势：通过多特征融合适应不同矿工的动作习惯，误判率比阈值法降低 30% 以上，适合作业姿态多样的场景（如掘进面、采煤面）。

3. 深度学习时序模型（捕捉动态倒地过程）

核心模型：LSTM（长短期记忆网络）、GRU（门控循环单元）、1D-CNN（一维卷积神经网络），擅长处理 IMU 的时序数据，捕捉倒地前的 “失衡 - 冲击 - 静止” 动态过程。

实现逻辑：

数据预处理：将 IMU 数据按 20Hz 采样率（每 50ms 一个点）组成时序序列（如 1 秒窗口含 20 个点，维度为 20×6），标注 “正常”“倒地” 标签。

模型训练：用 LSTM 学习序列中的动态模式 —— 正常行走是 “周期性波动”，倒地是 “骤增冲击→角度突变→平稳静止” 的非周期模式。

端到端推理：无需手动设计特征，模型直接输出行为类别，对 “突发倒地”（如突发疾病晕倒）的识别准确率＞98%。

适用场景：井下人员需搬运重物、攀爬等动态作业场景，能区分 “主动弯腰” 和 “被动倒地”。

二、防爆毫米波雷达类算法：穿透粉尘，无接触检测

井下高粉尘、雾气会遮挡视觉，但毫米波雷达（24GHz/77GHz，防爆设计）可穿透非金属障碍物，通过点云或回波信号分析人体轮廓与运动，是 IMU 的重要补充。

1. 点云特征分析算法（静态轮廓判定）

核心逻辑：雷达输出人体目标的 3D 点云数据，通过分析点云的 “垂直高度” 和 “水平投影面积”，判断是否倒地（人体姿态变化会直接改变轮廓尺寸）。

关键特征与判定规则：

垂直高度（h）：正常站立时，雷达检测的人体高度≈1.5-1.8m；倒地后，人体平躺，垂直高度＜0.6m（仅为身体厚度）。

水平投影面积（s）：站立时人体投影面积≈0.3-0.5㎡；倒地后平躺，投影面积＞0.8㎡（身体展开）。

轮廓稳定性：若高度＜0.6m 且面积＞0.8㎡的状态持续＞8 秒（排除临时蹲坐），判定为倒地。

优势：无接触检测，无需人员佩戴设备，适合未强制穿戴 IMU 的临时作业区域（如井下检修临时点）。

优化点：通过点云聚类区分 “人体” 与 “矿车、设备”（设备轮廓尺寸通常更大，且无动态微运动）。

2. 微多普勒特征识别算法（动态运动区分）

核心逻辑：雷达回波的 “微多普勒效应” 可反映人体细微运动（如呼吸、肢体活动），倒地前后的微多普勒特征差异显著，可用于精准识别。

实现步骤：

微多普勒谱提取：对雷达回波信号做傅里叶变换，得到微多普勒谱（频率 - 时间图像）。

特征匹配：正常行走时，微多普勒谱呈现周期性峰值（步伐带动肢体运动）；倒地后，人体静止，仅保留呼吸的低频微运动（频率＜1Hz），无周期性步伐峰值。

异常判定：若微多普勒谱从 “周期性” 变为 “仅低频平稳”，且持续＞5 秒，结合轮廓高度异常，判定为倒地。

优势：可穿透粉尘、雾气，即使人员被部分设备遮挡，也能通过微运动特征识别，误判率低。

3. 目标跟踪 + 静止判定算法（结合轨迹分析）

核心模型：用卡尔曼滤波、粒子滤波实现雷达目标跟踪，输出人体的运动轨迹（位置、速度）。

判定逻辑：

轨迹静止检测：若雷达跟踪的人体目标，10 秒内位置变化＜0.5m（静止状态），且速度＜0.1m/s。

姿态轮廓验证：同时满足 “静止轨迹 + 垂直高度＜0.6m”，排除 “正常停留”（如在工作点作业，此时高度仍＞1.2m）。

适用场景：井下开阔区域（如运输大巷），可同时监测多个人员，避免漏报多人倒地事故。

三、多源融合类算法：IMU + 雷达 + UWB 定位，最大化可靠性

井下单一传感器易受干扰（如 IMU 受振动、雷达误判设备），需通过融合算法整合多源数据，提升检测准确率至 99% 以上。

1. 加权融合算法（简单高效，易部署）

适用场景：IMU（倒地置信度 C1）+ 毫米波雷达（倒地置信度 C2）+ UWB 定位（静止置信度 C3）。

逻辑：

按传感器可靠性分配权重（如井下 IMU 可靠性最高，权重 0.5；雷达次之，0.3；UWB 辅助，0.2）。

融合置信度 = C1×0.5 + C2×0.3 + C3×0.2，若融合后＞0.85，判定为倒地。

优势：计算量小，可在井下网关实时运行，适合中小规模矿井。

2. D-S 证据理论（处理不确定性，抗干扰）

核心逻辑：针对多传感器的 “不确定性判定”（如 IMU 因振动输出模糊结果，雷达因粉尘输出低置信度），用 D-S 证据理论融合 “支持倒地”“反对倒地”“不确定” 三种证据，提升决策可靠性。

示例：

IMU：支持倒地（0.7）、不确定（0.3）

雷达：支持倒地（0.6）、不确定（0.4）

融合后：支持倒地的置信度提升至 0.91，不确定度降至 0.09，明确判定为倒地。

优势：能有效处理传感器的模糊数据，避免单一传感器误报，适合高干扰的井下工作面。

3. 卡尔曼滤波融合（实时校正，提升稳定性）

适用场景：IMU（输出倾角、加速度）与毫米波雷达（输出高度、位置）的动态融合。

逻辑：

预测：用 IMU 数据预测当前人体姿态（短期精度高，但长时间会漂移，如倾角逐渐偏差）。

更新：用雷达检测的高度、位置数据，校正 IMU 的漂移误差（雷达长期精度高，无漂移）。

输出：通过 “预测 - 更新” 循环，输出稳定的姿态与位置数据，避免 IMU 振动干扰或雷达瞬时遮挡导致的误判。

适用场景：井下需要高精度姿态监测的区域（如高空作业平台、狭窄巷道）。

四、井下算法选择建议

低成本快速落地：优先 “IMU 阈值判定算法 + UWB 定位辅助”，依托现有防爆定位卡，无需额外硬件。

高精准防漏报：选择 “IMU-LSTM 模型 + 毫米波雷达微多普勒算法 + D-S 融合”，适合瓦斯、高压等高危区域。

多人员同时监测：采用 “防爆毫米波雷达目标跟踪算法 + 多源加权融合”，适配井下运输大巷、采掘面等人员密集场景。