基于Gamma深度信念网络的飞行员脑疲劳状态识别

飞行员疲劳状态识别面临两个重要问题,如何提取表征疲劳的特征以及如何对疲劳特征建模学习.首先提取脑电信号节律波,计算基于仿射伪平滑Wigner-Ville分布的瞬时频域信息,构建疲劳状态指标.其次,基于脑电信号各通道的周期性变化提出Gamma深度信念网络的疲劳状态分类算法,与采用卷积与池化运算的学习网络不同,Gamma深度信念网络没有将图像或信号按尺度分割,但在底部的隐藏层已经可以有效地学习特定区域的特征,且当层数增加时,可有效提取特征的区域增多,学习到的特征更为一般化.然后改进用于训练深度信念网络的Gibbs采样算法,提出向上向下Gibbs采样以推断网络参数.最后,实验结果显示,本文的Gamma深度信念网络在识别准确率、稳定性、迭代用时等方面均达到了令人满意的效果.     

基于人眼状态信息的非接触式疲劳驾驶监测与预警系统

疲劳驾驶预警系统对保障驾驶员的安全驾驶具有十分重要的作用。以驾驶员人眼图像信息处理为基础,建立了离散单位时间内非正常状态时间所占百分比疲劳判断模型,实现了对驾驶员疲劳状态的监控与预警。通过近红外光源对人眼主动照明,采用互补金属氧化物半导体摄像头实现对人眼图像信息的采集,基于Adaboost算法实现人眼准确定位,利用Harris强角点检测人眼中心区域,得到眼睛的视线状态信息,根据疲劳判断模型,设计可调的预警阈值,实现驾驶员疲劳状态的分级预警。实验结果表明:在一定条件下,系统判断响应时间为1.5 s,虚警率为4%,具有抗干扰性强和实时性好等特点。     

基于疲劳监测的驾驶风险评估系统设计

疲劳驾驶已成为影响道路交通安全的重要因素，引入驾驶员实时疲劳检测结果，综合“人—车—路—环境”4个方面建立了基于Logistic回归模型的驾驶风险评估系统。将基于面部多特征的疲劳驾驶检测结果作为驾驶员驾驶状态输入，将通过高德地图应用程序接口（application program interface,API）获得的驾驶员行驶道路线形以及当前环境能见度和车辆类型哑变量处理与变量赋值后作为自变量输入，建立了驾驶风险评估系统。在背光与对光的情况下模拟车载环境，分别对系统进行测试，结果显示疲劳状态识别率达90%以上；在评估模型方面，通过SPSS检验，模型总体有意义且拟合优度较高。     

一种基于眼睛长宽比的船舵手疲劳检测方法

本文提出了一种基于眼睛长宽比的船舵手疲劳检测方法。实践证明,本文提出的疲劳航行检测方法,采用眼部信息而不是整个面部的信息来进行疲劳识别,数据量小,计算速度快。     

疲劳驾驶监控中的眼睛状态识别方法

介绍了一种对驾驶员眼睛状态进行准确识别的技术方法,先检测出人脸上半部区域,再采用AdaBoost算法检测出驾驶员正常睁开的眼睛,然后制成眉毛与眼睛组合在一起的睁眼状态模板.与未检测到眼睛的人脸上半部区域进行匹配,当该区域内的最大相似度值小于某设定阈值时认为眼睛是睁得很小或闭合状态,否则认为眼睛睁得正常.采用此方法可快速有效地识别出驾驶员的疲劳状态,并应用于驾驶状态的实时监控.     

基于BF533的驾驶疲劳检测系统设计

统计表明疲劳驾驶及相关因素是造成交通事故的主要原因之一.针对疲劳检测算法中大数据量、高速传输、复杂运算的需要,设计了以ADI公司的ADSP-BF533为核心处理器,CN00303ROFD0摄像头模组为视频采集模块的实时视频处理系统,给出了系统整体结构,并详细介绍系统硬件设计和软件设计方案.     

基于ADSP-BF548的驾驶员疲劳检测系统设计

为防止由疲劳驾驶引发的交通事故,采用基于视觉特征PERCLOS的疲劳检测算法,并以ADI公司ADSP-BF548处理器为算法硬件平台,实时检测驾驶员的疲劳状态。本系统通过车载摄像头实时拍摄驾驶员人脸图像,然后经帧差、投影、模板匹配等图像处理方法正确定位驾驶员的人眼位置,最后根据单位时间内人眼闭合时间所占比,超过阈值则适时预警。实验表明,基于ADSP-BF548的驾驶员疲劳检测系统具有良好的准确性和实时性。     

基于机器视觉的疲劳驾驶预警系统设计

随着经济的发展,我国车辆数量逐年增加,交通事故也更加频繁发生,根据近年来的交通事故统计,其中21%是由疲劳驾驶造成。因此,对驾驶者进行实时疲劳度监测显得尤为重要。当前检测疲劳驾驶的方法主要分为通过医疗器械来对人体生理特征的监测,通过传感器对车辆运行状态的监测以及通过机器视觉对驾驶者面部特征进行监测三种方法,他们各有优缺点,但机器视觉的实时性是最高的,因此本系统采用机器视觉的方式进行检测。     

基于BF533的驾驶疲劳检测系统设计

统计表明疲劳驾驶及相关因素是造成交通事故的主要原因之一。针对疲劳检测算法中大数据量、高速传输、复杂运算的需要,设计了以ADI公司的ADSP—BF533为核心处理器,CN00303ROFD0摄像头模组为视频采集模块的实时视频处理系统,给出了系统整体结构,并详细介绍系统硬件设计和软件设计方案。     

基于人眼开合度的电力调度员疲劳监测方法

电力调度员参与电力系统运行的监视、指挥与控制的相关工作,是保证电力系统安全运行的重要成员,但长时间进行高度专注工作会引起疲劳,疲劳工作极有可能会导致严重事故。因此,开发一种基于人眼状态检测的疲劳监测系统尤为重要,有利于减少电力调度员因疲劳工作带来的安全和经济的损失。该课题设计一种基于YOLOv5和PERCLOS的组合模型的疲劳监测方法,模型由两个主要部分组成：人眼开合检测、疲劳状态判断。YOLOv5模型通过分析人眼开合度判断眼睛的眨眼状态,并利用PERCLOS算法检测人体疲劳状态。实验数据通过采用固定摄像头和可穿戴摄像头拍摄来获取,通过对比分析说明可穿戴摄像头拍摄的数据更可靠,同时通过YOLOv5模型与dlib模型的对照实验可证明YOLOv5模型具有识别准确率高的特点。     

基于实时检测眼睛状态的一种安全驾驶方法

为预防及减少机动车驾驶过程中交通事故的发生,提出一种基于实时检测眼睛状态的安全驾驶方法。首先,在机动车驾驶空间安装并初始化摄像头,获取驾驶员的实时视频,然后采用基于肤色的人脸识别算法保留感兴趣区域(ROI),再用Viola-Jones算法眼睛分类器进行眼睛检测,最后对图像进行直方图均衡化以及中值滤波,利用Hough变换的圆形检测技术实现虹膜检测以完成眼睛的实时状态检测。实验结果表明,该方法能成功检测眼睛状态,检测准确率为99%,Kappa一致性为95.3%,具有较高的实时性。     

基于3G视频的驾驶员疲劳状态检测方法

疲劳驾驶已成为交通事故发生的主要原因之一。文中提出了一种基于3G视频的人眼疲劳检测方法。通过DirectShow技术对视频流抓取视频帧,采用肤色聚性特征进行人脸定位,基于灰度信息进行人眼定位与追踪,并采用Perclos方法进行疲劳判断。通过此方法,可以及时了解驾驶者的疲劳状态,有效预防疲劳驾驶。     

直升机声信号的检测和识别

详细介绍了一种基于小波包和神经网络的新算法，用于对直升机声音信号检测并且识别机型。具体方法是对采集到的声音样本利用小波包分析提取特征向量，把这些特征向量输入反向误差传播（Back Propagation，BP）神经网络训练，用训练好的检测神经网络进行直升机的检测。检测完毕，证实是直升飞机声信号后，再通过识别神经网络区分不同型号直升机。实验表明，此方法能利用小波包时频局部聚焦分析能力和BP神经网络的自适应能力，较好地对不同型号的直升机声信号进行有效地检测和识别。因此。基于小波包和神经网络的直升机检测和识别算法不仅可靠而且是可行的。     

电力机车运行状态实时监测系统设计

将CAN总线技术引入到机车运行状态实时监测系统中,构建了一个以CAN总线为平台的集散型监测系统,该系统以机车上设备的类别为依据,将整个系统划分为多个模块,采用模块化设计方法,设计了CAN总线的硬件电路,进而将各个模块联系成一个有机整体;可用于完成机车运行监控电网电压、牵引电机故障的在屏信息实时采集工作。     

军用直升机对电子自卫需求的探讨

直升机因为飞行高度较低和速度较慢,同时雷达反射截面积等特征较大,所以执行作战任务时面临很多威胁,为了提升它的战场生存力,装备电子自卫设备是重要手段之一。对作战场景、不同直升机平台能力,从较好的费效比和资源使用情况出发,提出三种军用直升机主要作战场景,配备三种对应的电子自卫设备组合以供探讨。     

基于FlightGear的直升机可视化飞行仿真系统设计

飞行仿真是直升机控制系统研究中必不可少的一个环节.在VC6.0平台下建立了直升机非线性六自由度动力学模型,飞行控制律和飞行指令遥控台,使用串口使三者进行数据传输;同时借助FlightGear模拟器外部数据的输入/输出接口,将飞行仿真数据通过UDP网络传输,驱动FlightGear可视化引擎,实现飞行仿真中天气条件、飞行姿态和地理环境的三维可视化显示.飞行指令遥控台、飞行控制律、直升机动力学模型及视觉仿真软件这四者构成了一个完整的可视化仿真系统,实现对直升机的总体结构和飞行情况直观形象的显示,从飞机的姿态、位置、轨迹变化中发现存在的问题,对控制策略的设计验证和改善提供一定的帮助.     

基于Linux的小型无人直升机实时仿真系统构建

小型无人直升机是一个极具挑战性的多学科交叉前沿性研究课题.这里重点介绍基于Linux的小型直升机仿真系统的构建过程及其相关软件实现.首先对小型直升仿真系统的整体架构进行详细的说明.然后基于Linux平台对仿真系统的几个主要程序模块代码进行编写,利用FLTK图形界面库和Mesa/0penGL实现了小型直升机实时3D飞行状态显示和状态控制面板,可视化仿真及实时运动特性再现的过程.仿真系统的运行结果表明,仿真系统具有独特的优势和很好的开发前景.在今后对小型无人直升机的自主飞行研究当中,可以起到很好的辅助作用.整个仿真系统以模块化实现.具有良好的移植性,便于今后对系统进行功能补充.