SUV后背门气动撑杆的设计

从气动撑杆工作的基本原理出发,对气动撑杆的设计布置进行了研究,利用MATLAB软件对气动撑杆在后背门上的安装位置进行优化计算,寻找出了优化布置方案.根据选定的参数,对气动撑杆的结构尺寸进行了设计,设计过程中采用力矩平衡原理,对气动撑杆运动过程中的受力进行了详细分析.同时对MATLAB软件导出的数据和力矩图像分析,发现设计与优化结果符合人机工程学要求.通过对气动撑杆的设计与优化布置,完成了后背门的平稳开闭和人手的轻松辅助.为气动撑杆的选型与设计提供了理论参考,也提高了后背门总成的开发设计效率.

基于深度卷积网络和在线学习跟踪的驾驶员打哈欠检测

提出了一种基于多信息融合的驾驶员打哈欠检测方法。首先,建立驾驶员面部图像数据库并训练深度卷积神经网络来依次检测驾驶员的面部和鼻子;然后,采用局部二比特特征和随机森林分类器训练生成在线鼻子检测器,以此来校正光流跟踪器在鼻子跟踪过程中产生的漂移误差等参数;最后,分析鼻子下方嘴部区域的边界梯度变化情况,并结合鼻子跟踪器置信度、面部横向运动等信息来判断驾驶员是否打哈欠。实验结果表明,深度卷积网络相对于其他面部分类方法,可以获得更好的分类检测效果;基于在线学习的跟踪方法可以很好地减小光流跟踪引起的漂移误差;整个算法可以在多种驾驶环境下以较高准确率检测驾驶员打哈欠事件的发生。