随着车辆工业和世界经济的快速发展，私家汽车数量不断增加，导致交通事故越来越多，且交通安全问题已经成为全球关注的焦点问题。司机分心驾驶检测的研究主要分为传统计算机视觉（CV）算法和深度学习算法两种。基于传统CV算法的司机分心检测通过尺度不变特征转换（SIFT）、方向梯度直方图（HOG）等特征算子提取图像特征，然后结合支持向量机（SVM）建立模型并对图像进行分类。然而传统CV算法具有对环境的要求高、运用范围较窄、参数多、计算量大的缺点。近年来深度学习在提取数据特征方面表现出速度快、精度高等优异的性能，因此研究人员开始将深度学习引入到司机分心驾驶检测中。基于深度学习的方法可以实现端到端的司机分心驾驶检测网络，而且取得了很高的准确度。介绍了传统CV算法和深度学习算法在司机分心驾驶检测的研究现状，首先，阐释了传统CV算法用于图像领域和司机分心驾驶检测研究的情况；接着，介绍了基于深度学习的司机分心驾驶研究；而后，从准确度、模型参数量等方面对不同司机分心驾驶检测方法进行比较分析；最后，对现有的研究进行了总结并提出了未来司机分心驾驶检测需要解决的三个问题：驾驶过程中司机分心状态以及分心程度划分规范需进一步完善，需要综合考虑人－车－路三者以及如何才能更有效地减少神经网络参数。

软件定义网络（SDN）中，流表项是由控制器创建并指导交换机处理数据包的转发规则。流表项保存在交换机的内存并有一定的超时时间，会影响SDN控制通道的带宽消耗、交换机的内存消耗以及系统资源和性能的管理。针对现有SDN性能优化方案大多为单一目标优化，未考虑流表项超时类型和时间对不同优化目标的影响，提出一种基于流表项动态混合超时的多目标优化方案，对大象流的侦测精度、流表项的交换机内存消耗和控制通道带宽占用进行三目标联合优化。动态混合超时将现有的两种流表项超时方式，即硬超时和空闲超时相结合，并对流表项的超时类型和时间进行双维度动态调节。通过NSGA-Ⅱ算法求解所提优化问题，评估不同超时方式和超时时间对三个优化目标的影响，并通过合并特定超时时间下的解集与贝叶斯多目标优化算法的解集对NSGA-Ⅱ算法的解集质量进行改进。结果表明，所提方案能提供更高的侦测精度、更低的带宽占用和更小的交换机内存消耗，明显提升了SDN的综合性能。