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为监测露天矿司机驾驶疲劳状态,利用AdaBoost算法快速实时露天矿司机脸部跟踪检测,基于模板匹配算法和改进型SNAKE算法提取司机眼睛特征,运用眼睛累计闭合持续时间占某特定时间的百分率(PERCLOS)算法判断司机是否处于驾驶疲劳状态,有效地实现了基于机器视觉的、车载的、实时的、非接触的、无干扰的露天矿司机驾驶疲劳状态监测系统.经应用验证了系统可行性,并对保护人员生命,提高矿山经济效益具有重要的意义. 相似文献
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针对尾矿库隐患及事故风险演化问题,面向尾矿库生命周期阶段,对事故影响因素包括技术,人为,环境与管理等因素和尾矿库隐患进行了辨识,进而构建了尾矿库事故风险演化的复杂网络模型.通过分析尾矿库复杂网络模型的特征参数和指数,得到了有关尾矿库隐患及风险演化的整体网络和事故子网的一些特性和规律;通过进行网络干扰和测试全网效率指数,找出了尾矿库风险演化复杂网络的关键节点(隐患),对预防和控制尾矿库隐患及事故风险演化具有指导意义.研究结果表明,尾矿库风险演化网络具有小世界网络特征,体现为局部空间或特定时间上的因素变化或干扰即可引发尾矿库系统的灾变,中间中心度较高的节点(隐患)是尾矿库风险演化过程中的关键节点(隐患),优先处置关键节点(隐患)有助于预防尾矿库事故的发生. 相似文献
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