文献

J-GLOBAL ID：201802275242870922   整理番号：18A1209509

表面採掘におけるファジィニューラルネットワークに基づく運搬トラック運転者の疲労検出【JST・京大機械翻訳】

The fuzzy neural network based haul truck driver fatigue detection in surface mining

著者 (1件)： Sun Enji (Industrial safety research institute, China Academy of Safety Science and Technology, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICNC-FSKD  ページ： 1522-1526  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ホールトラックは,表面採掘における最も重要な輸送の1つである。交通事故は自動車の重大な被害をもたらし,運転者の生活の損失さえももたらす。駆動疲労は事故を引き起こす重要な特徴の一つである。本論文では,運搬トラックの特殊な特徴に基づいて,可能な運転者疲労の理由を分析した。次に,それは,運搬トラック運転者のためのファジィニューラルネットワークベースの疲労検出を提案した。CCDカメラは,運転者の重要な特徴を把握するために,運搬トラックのキャビンにおいて,得られた。運転者の眼は,疲労の最も重要な情報を示すことができた。頭部nod周波数,ヨー周波数は,ドライバーの疲労度を反映することもできた。これらの方法の各々には,それ自身の限界と検出誤差がある。結果は,ファジィニューラルネットワーク検出法が,PERCLOS(瞳孔上の眼けん閉鎖のPercentage),AECS(平均眼閉鎖速度),NodFreq(Nod周波数)およびYawnFreq(ヨー周波数)を組み合わせることにより,より正確な検出を有することを示した。それは,駆動疲労によって引き起こされる事故率の減少において,非常に重要である。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 交通事故 ,  *採掘 ,  *ファジィニューラルネットワーク ,  検出法 ,  周波数 ,  CCDカメラ ,  自動車 ,  キャビン
準シソーラス用語： 疲労度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 運転者  (TB01040V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 採掘 ,  ファジィニューラルネットワーク ,  運搬 ,  トラック ,  疲労