TY -的A2 -艾哈迈德,赛义德·哈桑盟——太阳、渔洞盟——他、Yahui PY - 2021 DA - 2021/07/15 TI -使用大的基于数据的神经网络并行优化算法在运动疲劳警告SP - 2747940六世- 2021 AB -在高速度和高效率的生活和工作,疲劳是导致事故的重要因素之一,如交通和医疗事故。本研究设计一个功能使用地图的剪枝策略(PFM),从而有效地减少冗余参数,减少了时间和空间的复杂性并行深卷积神经网络(DCNN)培训;提出了一种校正在映射阶段。sec共轭梯度方法(CGMSE)实现共轭梯度方法的快速收敛性,提高了网络的收敛速度;在降低阶段,负载平衡策略来控制负载率(LBRLA)提出了实现快速、统一的数据分组以确保并行系统的并行性能。最后,疲劳的相关算法的研究与仿真基于人眼在电脑上进行。检测到人脸和眼睛区域使用USB摄像头,从采集到的视频图像帧差分法和人眼的位置信息在脸上。跟踪人眼区域,提取相关的人眼疲劳特征,结合眨眼频率,闭上眼睛持续时间、PERCLOS,和其他人眼疲劳测定机制来确定疲劳状态,和测试,通过实验验证平台和算法设计。这个系统的目的是让人打瞌睡,如司机,及时发现他们的国家通过系统由于疲劳和降低事故的可能性。SN - 1687 - 5265 UR - https://doi.org/10.1155/2021/2747940 - 10.1155 / 2021/2747940摩根富林明计算智力和神经科学PB - Hindawi KW - ER