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题名井下生产操作实践中疲劳状态感知
被引量：2
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作者
刘毅
张纬韬
张帆
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机构
中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院
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出处
《工矿自动化》
北大核心
2022年第2期114-118,130,共6页
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基金
国家重点研发计划项目(2016YFC0801806)
中国矿业大学(北京)教学内容更新与教学方法改革研究项目(J210418)
中央高校基本科研业务费资助项目(2021YJSJD24)。
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文摘
煤矿事故中人为因素引发的事故主要由井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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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
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Keywords
fatigue state perception
head posture
nodding motion
nine-axis posture sensor
quaternion
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分类号
TD67
[矿业工程—矿山机电]
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