【摘 要】
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近年来,随着中国经济的不断发展,我国制造业水平在不断提升,制造业逐渐成为经济迅速发展的支柱产业,但客户对产品呈现出了各种需求,对零件的精度要求越来越高,因此对机床的要求也是不断提高,与此同时产业的发展也使得了操作工的压力不断增长,操作工们越来越容易产生疲劳,一些疲劳操作行为则会导致重大的机床事故,给操作工的生命财产安全造成了巨大的损失。因此,对操作工进行快速且准确的疲劳检测是非常重要的,故为了减少
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近年来,随着中国经济的不断发展,我国制造业水平在不断提升,制造业逐渐成为经济迅速发展的支柱产业,但客户对产品呈现出了各种需求,对零件的精度要求越来越高,因此对机床的要求也是不断提高,与此同时产业的发展也使得了操作工的压力不断增长,操作工们越来越容易产生疲劳,一些疲劳操作行为则会导致重大的机床事故,给操作工的生命财产安全造成了巨大的损失。因此,对操作工进行快速且准确的疲劳检测是非常重要的,故为了减少操作事故,建立安全的操作环境,研究疲劳检测技术极其重要。本文在结合国内外的疲劳检测的基础上进行了深入研究,根据多种计算机技术定位人脸区域,通过现下使用较多的PERCLOS和PMOT多指标融合的判断方法对疲劳状态进行判断,最后由SSD网络训练的疲劳检测模型对操作工的工作状态进行实时监测。主要研究内容如下:（1）操作工人脸检测算法研究。针对人脸区域检测问题,使用了Retinaface+Facenet的快速人脸检测算法,Retinaface算法拥有两种可以作为主干特征提取的网络,分别是Mobilenet V1-0.25和Resnet,而Mobile Net模型是Google针对嵌入式设备提出的一种轻量级的深层神经网络（Depthwise separable convolution）,它将完整的卷积运算分为两步完成,这样则会大大减少参数量,大小只有1.68M的它非常适合部署到嵌入式设备,同样的Facenet是一种直接将人脸图像embedding进入欧几里得空间的方法。该模型只需要对图片进行很少量的处理。（2）操作工疲劳检测算法研究。针对实时操作工疲劳检测任务,设计了基于单次目标检测（SSD）的疲劳检测算法,该算法提取了眼睛,嘴巴等多个面部疲劳特征多角度联合判断疲劳程度。本文的疲劳识别方法眼部的平均精确率达到了97.8%,嘴部的平均精确率达到了97.2%,并且满足了嵌入式平台实时疲劳识别的需求。（3）基于嵌入式平台的疲劳检测系统。以本文提出的疲劳检测算法为基础,在dw-79嵌入式平台上嵌入了疲劳检测系统,通过摄像头与UI界面将操作工的工作状态实时展现出来。系统的界面简洁清晰,功能按键齐全,在疲劳检测的同时也可以给出提醒。
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