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摘要:
煤矿事故中人为因素引发的事故主要由并下作业人员疲劳和注意力不集中引发的误操作造成.现有基于生理信号或眼部图像的人员疲劳检测方法存在实施复杂、适应性差、准确率低、易漏报和误报等问题.针对上述问题,设计了一种基于头部姿态监测的井下人员疲劳状态感知装置.当井下人员处于疲劳状态时,会产生头部下垂动作,大脑通过耳蜗感知到头部失去平衡,为了恢复平衡和保持清醒,大脑会控制颈部进行恢复性抬头动作,从而形成一个周期性点头动作.在安全帽上安装九轴姿态传感器采集角速度、加速度、磁场强度,通过数据融合得到头部姿态数据,利用四元数法解算头部姿态角,并根据头部姿态角捕捉点头动作,当单位时间内点头动作占比超出阈值,则判断人员处于疲劳状态,发出声光预警,并通过无线方式向地面监控终端发送预警信号.实验结果表明,该装置能准确获取头部姿态角,捕捉疲劳特征动作,并有效判断井下人员是否处于疲劳状态.该装置具有体积小、质量轻、功耗低、易于实施等特点,可为生产操作实践中操作疲劳监测提供技术借鉴.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 井下生产操作实践中疲劳状态感知
来源期刊 工矿自动化 学科 工学
关键词 疲劳状态感知 头部姿态 点头动作 九轴姿态传感器 四元数
年,卷(期) 2022,(2) 所属期刊栏目 实验研究|Experimental Research
研究方向 页码范围 114-118,130
页数 6页 分类号 TD67
字数 语种 中文
DOI 10.13272/j.issn.1671-251x.17875
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研究主题发展历程
节点文献
疲劳状态感知
头部姿态
点头动作
九轴姿态传感器
四元数
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
工矿自动化
月刊
1671-251X
32-1627/TP
大16开
江苏省常州市木梳路1号中煤科工集团常州自动化研究院内
28-162
1973
chi
出版文献量(篇)
6068
总下载数(次)
11
总被引数(次)
33991
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