基于多面部特征融合的驾驶员疲劳检测算法

本文将卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）应用到视频理解中,提出一种基于多面部特征融合的驾驶员疲劳检测算法.本文使用多任务级联卷积网络（Multi-Task Cascaded Convolutional Networks,MTCNN）定位驾驶员的嘴部、左眼,使用CNN从驾驶员嘴部、左眼图像中提取静态特征,结合CNN从嘴部、左眼光流图中提取动态特征进行训练分类.实验结果表明,该算法比只使用静态图像进行驾驶员疲劳检测效果更好,准确率达到87.4%,而且可以很好地区别在静态图像中很相似的打哈欠和讲话动作.     

EBZ-160型掘进机截割头最佳运动参数确定方法

为了保证纵轴式掘进机的截割性能,利用三维绘图和数值计算软件,建立了截割头三维模型,绘制了切屑图和截割头载荷曲线图,分析了崩落线间距对截割性能的影响,得出了一种选定截割头最佳转速与横向摆动速度的方法。所做的研究对于截割头运动参数的选取有一定的理论意义和参考价值。