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本发明实施例提供一种挖掘机位置和工作状态检测方法及装置,所述方法包括:获取监控视频,并将监控视频逐帧输入至多任务检测模型进行挖掘机检测,输出当前帧中是否存在挖掘机、挖掘机位置以及挖掘机特征点位置;若存在挖掘机,则判断挖掘机的当前状态是否为初始状态,若是,则记录所述挖掘机位置以及挖掘机特征点位置,继续对下一帧进行检测,否则,对挖掘机的当前状态与前一状态进行软匹配;基于软匹配结果,确定挖掘机工作状态。本发明实施例在不增加检测算法计算量的同时能够输出用于状态计算的特征点位置,节约计算成本,提升计算效率,同时通过对当前状态与前一状态进行软匹配,实现了算法鲁棒性和高效性,能够很好地应用于边缘终端。

本发明属交通安全技术领域，公开了一种基于智能手机和智能手表的驾驶员疲劳状态检测方法，包括如下步骤：通过智能手机和智能手表采集车辆行驶状态数据和驾驶员操作行为数据；将智能手表采集到的驾驶员操作行为数据中叠加的车辆行驶状态信息分离，得到能够反映驾驶员操作行为的数据信息；根据车辆行驶状态信息和驾驶员操作行为信息提取驾驶员疲劳状态特征值；基于遗传算法将提取的驾驶员疲劳状态特征值中的冗余特征指标去掉，利用去掉冗余特征指标后的特征指标组合作为输入，建立基于BP神经网络的疲劳检测模型，对驾驶员状态进行监测。