摘要：本发明提供了一种基于车载GPU的列车驾驶员盹睡检测系统及方法，包括摄像模块、系统总线、CPU、GPU、扬声器、存储模块，所述系统总线分别连接所述摄像模块、存储模块、扬声器和CPU，所述CPU还连接所述GPU；所述检测方法包括：摄像模块采集驾驶员面部图像；CPU从摄像模块中读取待检测的驾驶员面部图像；CPU将待检测的驾驶员面部图像数据分配至GPU；GPU根据预先训练好的模型，前向计算得到驾驶员面部图像的预测结果，并将预测结果反馈至CPU；CPU进行盹睡判断，若超过阈值则通过扬声器进行预警。本发明提供的一种基于车载GPU列车驾驶盹睡检测系统及方法，是一种基于车载GPU的在线检测系统，有效解决了现有技术中计算耗时长效率低，无法实时示警的问题。

摘要：本发明提供了一种基于车载GPU加速的列车驾驶员动作实时识别系统及方法，实时监控模块连接物体检测模块，物体检测模块连接动作识别模块，动作识别模块分别连接监控预警模块、存储模块和信息传输模块；识别方法包括：实时监控模块采集驾驶员监控画面；物体检测模块识别出驾驶员的各身体部位和驾驶室内的重要标注物体；动作识别模块进行动作匹配得到识别结果；后续处理模块对识别结果进行处理。本发明提供的基于车载GPU加速的列车驾驶员动作实时识别系统及方法，针对车载GPU的特点，对深度学习模型进行了优化和改进，在保证识别准确度的前提下，极大地提高了驾驶员动作识别的速度，使其可以在嵌入式环境中实时运行。

摘要：本发明提供一种基于格兰杰因果关系校验构建工业装备故障关系的方法，通过采集待测工业装备的至少两种运行数据，按照时间先后顺序，每一种运行数据对应形成一条时间序列数据；对各时间序列数据进行预处理；采用格兰杰因果关系校验对预处理后的两两时间序列数据进行校验；根据校验结果，构建两两时间序列数据分别对应的两种运行数据之间的因果关系指向图，以形成待测工业装备的故障关系图。解决了当前基于工业装备故障关系构建，依赖于运行数据之间的相关性，导致准确性低、且缺乏指向性的问题，本方案利用格兰杰因果关系校验确立各运行数据之间的因果关系，指向性明确，且经实际报警案例测得，所构建故障关系与实际报警案例匹配成功率较高。