Understanding Human Behaviors and Injury Factors in Underground Mines using Data Analytics
Understanding Human Behaviors and Injury Factors in Underground Mines using Data Analytics
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使用数据分析了解地下矿井中的人类行为和伤害因素
DOI：
10.1109/embc46164.2021.9630428
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Sun, Ye
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Liu, Xinyun;Liu, Zhen;Chatterjee, Snehamoy;Portfleet, Matthew;Sun, Ye
本研究旨在利用历史采矿数据的数据分析来了解地下矿井中的人类行为和相关伤害造成因素。利用决策树和关联规则对地下矿井灾害主导因素进行统计分析。基于这些结果，我们能够探索利用图像特征识别进行危险特征识别，旨在通过可穿戴计算为矿工提供实时监控，以确保健康和安全的操作。
This study aims to understand human behaviors and associated injury causing factors in underground mines using data analytics of historical mining data. Decision tree and association rule were used to provide a statistical analysis of leading factors of hazards in underground mines. Based on the results, we were able to explore hazard feature identification using image feature recognition aiming to provide real-time monitoring for miners to secure healthy and safety operation via wearable computing.
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