本发明提供一种有利于监测煤矿井下人员姿态的监测方法，通过判断人体姿态变化，预测预警当前穿戴人员可能存在的一些危险操作或危险状态，进而尽可能的避免井下人员工作危险情况的发生。本发明能监测包括站立、行进、躺卧、蹲起、弯腰等姿态运动状态，通过判断人体姿态变化，预测预警当前穿戴人员可能存在的一些危险操作或危险状态，进而尽可能的避免井下人员工作危险情况的发生。全套系统均采用嵌入式可穿戴设计，通过小型
锂电池供电，体积和重量均满足可穿戴设备的要求，与矿井工作服相结合，不需要井下人员额外携带设备。在井下WiFi覆盖区域能实时监测人员信息并反馈井上监控中心，在无WiFi区域还能自主工作并提醒井下人员远离危险区域。本发明设计一种改进的神经网络算法模型来估计人体姿态，采用长短记忆神经网络解决了循环神经网络模型解决序列问题存在的问题，采用稀疏自编码器通过降维来解决输入数据维数较大的问题。
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来源：北方有色网
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