提出了基于关键区域的井下人员轨迹挖掘框架,该框架由关键位置发现算法和移动对象轨迹挖掘算法组成。首先利用关键位置发现算法将矿井下的定位数据转化成有特定语义的关键位置序列;然后利用移动对象轨迹挖掘算法将关键位置序列聚类关键区域,从而发现井下移动对象的日常轨迹,之后利用轨迹结构相似度筛选出异常轨迹。利用矿工定位数据集进行试验表明:基于关键区域的井下人员轨迹挖掘框架解决了多密度区域的识别问题,能够准确识别出矿工日常轨迹和异常轨迹。