【摘 要】
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危险驾驶是引发交通事故的主要原因,严重威胁公众的人身和财产安全。车辆在行驶过程中,各种环境因素复杂多变,严重干扰了驾驶员危险行为监测系统的识别精度;现有的驾驶员危险行为监测检测系统主要是通过眨眼和打哈欠的频率来判断驾驶员是否出现危险驾驶行为,忽略了表情、动作以及视线方向等多个重要信息。针对这些问题,提出了一种基于多模态信息联合判断的驾驶员危险行为监测系统,该系统使用分布在驾驶舱3个不同位置的近红外
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危险驾驶是引发交通事故的主要原因,严重威胁公众的人身和财产安全。车辆在行驶过程中,各种环境因素复杂多变,严重干扰了驾驶员危险行为监测系统的识别精度;现有的驾驶员危险行为监测检测系统主要是通过眨眼和打哈欠的频率来判断驾驶员是否出现危险驾驶行为,忽略了表情、动作以及视线方向等多个重要信息。针对这些问题,提出了一种基于多模态信息联合判断的驾驶员危险行为监测系统,该系统使用分布在驾驶舱3个不同位置的近红外图像作为输入,解决了光照强度变化和视角盲区问题;设计了一种基于多任务学习的深度神经网络,该网络可以同时完
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目的:对2530例高危妊娠产妇风险因素进行评估并且总结相关的预防措施。方法:选择分析了本县所进行筛查所得的2530例高危妊娠产妇的所有资料,对所有高危妊娠风险因素进行全面的分析评估,针对高危妊娠产妇主要风险因素提出相关的预防措施。结果:本次研究的2530例高危妊娠产妇中共计选出了544例橙色高危患者,其中有15例产妇合并有2项橙色高危,橙色高危妊娠产妇所占比例为21.5%。在544例橙色高危妊娠患者当中有503例产妇足月分娩,38例产妇为早产产妇,2例患者为人流钳刮患者(再次妊娠距离末次子宫手术九个月),
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