有一点疲劳

最新推荐文章于 2025-12-18 13:32:52 发布
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#hibernate #struts #spring

博主近期因急于掌握Struts、Hibernate和Spring框架而感到压力巨大，虽然明白应逐步学习，但仍希望能快速进步。
这两天压力一直都很大，主要是因为一直想很快的掌握struts+hibernate+spring,按理说应该一步一步的来，可是总希望快一点再快一点，结果把自己搞的身心憔悴，进展却不大，想马上什么都不想的睡一觉......可是又有点舍不得时间,明天还想出去玩一天,到时候再说吧
PineApple0
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Fe-safe 2023 新功能介绍
crystalzhan的博客
11-17 491
EXPERIENCE，即将更新的内容包括：FKM焊接疲劳SSE可视化、疲劳载荷对话框的信号选择UX改进、DTMF 支持、耐久性分析案例中的疲劳算法重写、耐久性分析案例中的材料指派重写；· 增强了焊接疲劳功能，在22xGA中集成了Verity的线焊疲劳，在22x FD03中增加了Verity中的点焊疲劳，集成了Point Fasteners, 很容易创建焊点和搭接模型，同时，支持实体六面体、刚体、弹簧以及梁结构的疲劳分析以及薄板失效。默认情况下，执行最精确的循环数据提取，同时也支持切换到只使用循环终点数据。
利用Abaqus的Python脚本实现进行自动分析的方法
qq_28969139的博客
06-16 1万+
当需要Abaqus处理很多（大于20个）作业时。如果手动的一个一个地去提交作业，需要大量重复的操作，会浪费很多的时间；而如果同时提交所有作业，则会使CPU占有率很高，导致人们不能同时利用计算机进行其他工作。 实现原理： 考虑在Python脚本中设计一个运行队列（Runlist）。 1.将提交的任务放入队列直到队满； 2.如果队列已满则检查队列中的任务是...
nCodeDL 分析实例（一）高周疲劳
Hulunbuir
07-20 1万+
高周疲劳、SN曲线、疲劳荷载、批处理
matlab-疲劳曲线拟合算法(S-N曲线)-线性回归
02-13
包含疲劳S-N曲线拟合的matlab算法程序，可直接运行
abaqus与fatigue结合疲劳分析
10-21
abaqus与fatigue结合疲劳分析
风电塔筒疲劳荷载
weixin_40587158的博客
12-30 1303
疲劳荷载谱是马尔可夫矩阵的简化版，包含两个参数：荷载变量，与变量相关的循环次数。由于荷载谱是基于单个平均值，因此其适用于仅考虑考虑应力变化范围的疲劳分析，而非要求每个点的应力水平。马尔可夫矩阵是一种荷载循环列表，为每个荷载循环提供三个数据点：平均荷载（mean），与平均荷载相关的变量（range），与变量相关的循环次数（cycle number）；疲劳荷载是风机塔筒基础承受的主要荷载之一，疲劳荷载包括风场扰动、叶片至塔身的传递荷载（叶片-塔筒穿越）及工作荷载（例如： 启动、停车和偏航）。
结构疲劳分析概述
Hulunbuir
04-19 3万+
目 录Blog Links一、前沿二、疲劳荷载三、疲劳抗力四、失效准则五、计算软件六、尾声 Blog Links 结构疲劳计算概述 （未完待续） nCode 疲劳计算基本流程 （未完待续） nCode/DesignLife - Standard SN Analysis nCode/DesignLife 批处理/自定义 分析（未完待续） 一、前沿 疲劳的定义 疲劳的分类 疲劳的发展过程 疲劳...
疲劳检测实验报告
m0_51810505的博客
01-17 5671
疲劳检测实验报告——邢益玮 邢益玮 201930101151 2021/1/13 （重度拖延症了，内容又有点多，学长和老师不好意思了????????????） 文章目录疲劳检测实验报告——邢益玮前言一、最初的尝试——dlib库1.1 信息收集2.2 dlib库安装二、深度学习方法（基于keras）2.1 信息收集2.2 为Anaconda安装tensorflow+keras2.3 数据预处理（基于opencv）为Anaconda安装opencv数据预处理2.4 二分类数据集制作模型训练模型检验2.5
计算机视觉项目实战-驾驶员疲劳检测
热门推荐
m0_37623374的博客
08-31 3万+
上次博客我们讲到了如何定位人脸，并且在人脸上进行关键点定位。其中包括5点定位和68点定位等，在定位之后呢，我们就可以使用定位信息来做一些相关操作，例如闭眼检测，这里就可以应用到驾驶员的疲劳检测上，或者是经常使用电脑的人，不闭眼可能会导致眼睛干涩等。...
疲劳与损伤的优化设计：基于疲劳与损伤的尺寸优化.zip
04-11
为了深入理解这一点，必须对材料疲劳与损伤机理有充分的认识，这是分析疲劳行为和损伤发展的前提。疲劳与损伤分析方法是将理论和实验相结合，对材料在循环载荷作用下的响应进行定量评估，以此为基础构建疲劳寿命预测...
基于python+Django+opencv的疲劳检测系统设计与实现.docx
08-01
图像预处理主要包括灰度化、高斯模糊等步骤，这些步骤有助于提高后续处理的速度和精度。 ##### 人脸检测 使用OpenCV提供的Haar级联分类器进行人脸检测。这种方法能够快速准确地检测出图像中的人脸位置，并且具有较...
平纹编织C/SiC陶瓷基复合材料开孔试样的疲劳行为 (2009年)
04-27
这一点从疲劳断口的分析中得到了证实，开孔中心成为断裂的起点，然而断口的形貌和破坏机制与光滑试样相同，这表明开孔并未根本改变材料的破坏方式。 此外，疲劳寿命的分析表明，当疲劳峰值应力低于疲劳极限时，材料...
基于应力的多轴疲劳分析应用程序.zip
08-16
多轴疲劳分析相较于单轴疲劳分析，在准确性上有显著的提升，因为它可以更全面地考虑实际工作中存在的多轴应力状态。在这一过程中，基于应力的分析方法通常依赖于精确的计算模型和算法，这对于工程技术人员和科研人员...
疲劳的一天
weixin_34233421的博客
03-06 114
   经过一天的忙碌，终于洗完澡又重新回到自已的电脑上。从昨晚到现在可以用糟糕来形容，先是好不容易下完了Vista操作系统，可能是由于是国外种子的原因吧，下载特别慢，平常速度在30K左右，可是下了好几天的，任务昨晚才结束。可是用虚拟光驱打开，等不及马上就下手安装了，可以运行安装却提示我文件不适合我的计算机类型，我下载的是64位版本的，因为我是用AMD SP 64的CPU，还没过64系统呢。后来想想...
应急响应处置案例(上)
Neolock的博客
07-28 1402
Web安全事件应急响应案例
spring-ai快速上手，接入deepseek大模型
2301_78646673的博客
12-17 944
本文介绍了如何在Spring Boot项目中快速集成Spring-AI模块并调用DeepSeek大模型实现AI问答功能。文章对比了Spring-AI和LangChain4j两大AI框架的适用场景，推荐Spring Boot项目优先选择Spring官方维护的Spring-AI。具体实现步骤包括：引入spring-ai-bom依赖管理、添加DeepSeek模型依赖、配置API密钥、以及两种调用方式（阻塞式和流式输出）的代码示例。此外，还详细说明了模型参数配置方法（如温度、最大Token数等），并介绍了通用Cha
Mac 上重新安装了Cursor 2.2.30，重新配置 springboot 过程记录
最新发布
appearappear的博客
12-18 149
环境变量中，配置好 JAVA_HOME cursor会自动使用这个 javase, 不需要在setting.json 指定 Java 版本。cursor 运行需要依赖更改版本的 javase 根据 cursor 提示安装就好，它会在.cursor 目录下下载一个高版本的使用。但是不同的项目使用不同的 javase 时可在 setting.json 中配置。环境变量中、配置好 MAVEN_HOME 就好了，cursor 自动扫描到。## 新版本的Cursor配置 java 更简单了，但是花了很长时间。
疲劳智能检测
03-16
<think>好的，用户想了解或实现疲劳智能检测的相关技术，特别是关于AI算法和方法。首先，我需要整理已有的信息。根据提供的引用内容，疲劳检测主要有两种方法：基于计算机视觉的非接触式和基于生理指标的接触式。用户提到的引用[3]提到使用YOLO和深度学习，这属于计算机视觉的方法。 首先，我应该概述主要技术路线，区分接触式和非接触式。接触式方法比如唾液皮质醇检测，但存在干扰驾驶的问题，所以非接触式更实用。接下来，用户可能想知道具体的实现步骤，比如数据收集、模型选择、系统设计等。引用[3]中详细说明了使用YOLO进行目标检测，结合其他模型进行状态识别，这可以作为重点。 然后，需要列举常用的AI算法，比如人脸检测用的MTCNN或YOLO，关键点检测用Dlib或MediaPipe，行为识别可能用3D CNN或LSTM。这些都需要结合引用中的内容，比如引用[3]提到的YOLO和PyQt5。 还需要考虑挑战和优化方向，比如数据不足、实时性、误报等，引用[2]提到准确性、抗干扰性等问题，可以引用这一点。此外，应用场景和行业现状也是用户可能关心的，引用[1]提到深度学习在缺陷检测中的应用，可能类似的技术可以迁移到疲劳检测。 用户可能想实现整个流程，所以需要分步骤说明：环境搭建、数据收集、模型训练、系统集成。每个步骤给出具体的方法和工具，比如Python、TensorFlow、PyQt5等，如引用[3]所述。 最后，生成相关问题，引导用户深入思考，比如比较不同方法、数据标注技巧、模型优化等。确保问题覆盖用户可能遇到的后续疑问。</think>### 疲劳智能检测技术实现方法及AI算法解析 #### 一、技术路线分类 疲劳检测技术主要分为**接触式**与**非接触式**两类： 1. **接触式方法** 通过生理指标（如唾液皮质醇、脑电波、心率）检测疲劳状态，但存在干扰驾驶的问题[^2]。 2. **非接触式方法**（主流方向） 基于计算机视觉与深度学习，通过摄像头捕捉驾驶员行为特征（如眨眼频率、头部姿态、打哈欠等）实现实时检测[^3]。 --- #### 二、基于AI的核心实现流程（以视觉方法为例） ##### 1. **数据收集与标注** - **数据来源**：车载摄像头采集驾驶员面部视频，需覆盖不同光照、角度、人种场景 - **标注内容**： - 人脸区域（使用边界框标注） - 关键点（眼睛、嘴巴、头部姿态） - 疲劳行为标签（闭眼、打哈欠、低头等） - **工具建议**：LabelImg、CVAT、VIA ##### 2. **核心AI算法** | 任务模块 | 常用算法模型 | 技术特点 | |------------------|---------------------------------------|-----------------------------------| | **人脸检测** | YOLOv8、MTCNN、RetinaFace | 实时性强，支持遮挡场景[^3] | | **关键点检测** | MediaPipe、Dlib、HRNet | 精准定位眼/嘴等关键区域 | | **状态识别** | 3D-CNN、LSTM、Vision Transformer | 时序建模，分析连续动作特征 | | **疲劳判定** | 规则引擎（如PERCLOS）+SVM/随机森林 | 融合多特征，设定阈值判断疲劳等级 | ##### 3. **典型系统架构** ```mermaid graph TD A[摄像头输入] --> B[人脸检测模块] B --> C[关键点跟踪] C --> D{行为分析} D -->|闭眼时长>2s| E[触发警报] D -->|头部偏转>30度| E D -->|哈欠频率>3次/分钟| E ``` --- #### 三、关键优化方向 1. **轻量化部署**：使用MobileNet、EfficientNet等轻量主干网络 2. **多模态融合**：结合方向盘操作数据（如转向频率）增强判断[^2] 3. **对抗样本防御**：采用数据增强（光照模拟、模糊处理）提升鲁棒性 --- #### 四、代码实现示例（Python） ```python # 基于MediaPipe的实时疲劳检测核心逻辑 import cv2 import mediapipe as mp mp_face = mp.solutions.face_detection mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils def fatigue_detection(): cap = cv2.VideoCapture(0) with mp_face.FaceDetection(min_detection_confidence=0.7) as face_detector: while cap.isOpened(): success, frame = cap.read() if not success: break # 人脸检测与关键点提取 results = face_detector.process(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)) if results.detections: for detection in results.detections: # 计算眼睛纵横比(EAR) eye_ratio = calculate_ear(detection.keypoints) if eye_ratio < 0.25: # PERCLOS阈值 cv2.putText(frame, "FATIGUE ALERT!", (50,50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0,0,255), 2) cv2.imshow('Fatigue Detection', frame) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break cap.release() ``` --- #### 五、挑战与解决方案 | 常见问题 | 解决策略 | |------------------|---------------------------------------| | 光照变化干扰 | 使用CLAHE算法进行直方图均衡化 | | 侧脸检测失效 | 引入头部姿态估计（如OpenPose） | | 误报率过高 | 增加时间窗口统计（如10秒内3次触发） | | 模型体积过大 | 使用TensorRT量化压缩模型 | ---
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