【摘 要】
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当今中国农村经济的迅速发展对农业机械设备提出了更高的要求,尤其对拖拉机等大型农业设备中显示系统的要求不断提高。为了满足农业生产发展的新需求,我国的农用拖拉机正不断向规模化、智能化、高技术等方面发展。但拖拉机存在运行时间较集中、行车时间长等问题,并持续存在。在这种环境中作业容易引起拖拉机驾驶人员的驾驶疲劳感,使驾驶人员的驾驶安全得不到有效保障。为了提高拖拉机驾驶人员的驾驶安全系数,改善拖拉机驾驶人员
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当今中国农村经济的迅速发展对农业机械设备提出了更高的要求,尤其对拖拉机等大型农业设备中显示系统的要求不断提高。为了满足农业生产发展的新需求,我国的农用拖拉机正不断向规模化、智能化、高技术等方面发展。但拖拉机存在运行时间较集中、行车时间长等问题,并持续存在。在这种环境中作业容易引起拖拉机驾驶人员的驾驶疲劳感,使驾驶人员的驾驶安全得不到有效保障。为了提高拖拉机驾驶人员的驾驶安全系数,改善拖拉机驾驶人员经常转动头部观看拖拉机后方农机机具作业情况从而导致驾驶人员容易引起疲劳、颈椎受损、危害驾驶人员驾驶安全的问题,提出针对拖拉机驾驶室使用平视显示技术（HUD）观看驾驶室后方农机机具作业情况画面的解决方案并进行研究与分析。本文基于sEMG表面肌电信号理论、Jack人机虚拟仿真、Deep Lab V3+图像分割算法、眼动追踪技术为理论依据和实验手段,为研究提供可靠的数据支撑,本文主要研究了以下内容:（1）利用sEMG肌电信号仪采集拖拉机驾驶人员在转动头部观看后方农机机具作业情况和平视前方姿势两种驾驶姿态下的表面肌电信号,并通过MATLAB软件对采集到的肌肉信号数据进行时域、频域分析并提取有效特征量进行数据对比分析;结合人机工程学软件Jack进行人机虚拟仿真,导入拖拉机3D模型,建立百分位50的数字人,对颈部舒适度进行虚拟仿真分析,综合sEMG信号与Jack虚拟仿真两种疲劳程度分析方式,发现拖拉机驾驶人员在平视状态下驾驶拖拉机的舒适度更高,为后续研究提供理论依据。（2）采集拖拉机驾驶人员观察后方农机机具的画面视频数据,利用Deep Labv3+图像分割算法,对采集到的视频画面进行图像处理。实验部分使用Pytorch深度学习框架来搭建所需的模型网络结构和完成相应的代码开发,最后得到较为清晰的农机机具作业情况画面的分割图像。（3）对拖拉机驾驶人员需要观看的农机机具作业情况的原始图像与通过语义分割后图像进行眼动追踪实验验证,利用眼动软件提取被试者的眼动有效指标数据及热点图,运用SPSS分析原始数据并得出显著性分析结论,研究发现被试者通过分割后的图像能更好地识别图像中的重点信息并减少认知负荷,有利于驾驶人员观看。
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