[發(fā)明專利]基于視頻人臉分析的火車司機狀態(tài)監(jiān)控方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210540487.3
• 申請日: 2012-12-13
• 公開（公告）號: CN103065121A
• 公開（公告）日: 2013-04-24
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李秋華;杜鹢;任芳
• 申請（專利權(quán)）人: 李秋華;杜鹢;任芳
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G08B21/06
• 代理公司: 北京元本知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所 11308
• 代理人: 秦力軍

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及遠程火車司機狀態(tài)監(jiān)控報警系統(tǒng)中的圖像處理、圖像分析、人臉檢測、眼睛圖像分類技術(shù)，特別涉及一種基于視頻人臉分析的火車司機狀態(tài)監(jiān)控方法及相關(guān)裝置。

背景技術(shù)

火車司機狀態(tài)的自動識別與遠程控制技術(shù)是鐵路安全監(jiān)控系統(tǒng)朝著自動化智能化發(fā)展的必然趨勢?，F(xiàn)有的機車遠程監(jiān)控系統(tǒng)主要實現(xiàn)機車環(huán)境監(jiān)控視頻的遠程傳輸，無法完成火車司機狀態(tài)的自動識別與報警，也無法提供實時的現(xiàn)場提醒。如果司機出現(xiàn)長時間離崗或疲勞等狀態(tài)，處于遠程管理中心的安全值班人員又沒有及時發(fā)現(xiàn)的話，則很容易造成重大的鐵路安全事故，將會給國家和人民的生命財產(chǎn)安全帶來不可挽回的巨大損失。因此，如何利用先進的視頻圖像分析技術(shù)，結(jié)合創(chuàng)新的火車司機狀態(tài)識別報警流程和處理手段，開發(fā)出基于視頻人臉分析的火車司機狀態(tài)識別技術(shù)對于加強火車司機狀態(tài)遠程監(jiān)控，保證鐵路運行的安全，是一項非?，F(xiàn)實而急迫的實際應(yīng)用需求。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種基于視頻人臉分析的火車司機狀態(tài)監(jiān)控方法及裝置，能更好地解決現(xiàn)有機車遠程監(jiān)控系統(tǒng)實際應(yīng)用中普遍存在自動化水平低、無法提供實時的現(xiàn)場提醒信號等問題。

根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供了一種基于視頻人臉分析的火車司機狀態(tài)監(jiān)控方法，包括：

實時采集火車司機的監(jiān)控視頻圖像；

對采集到的監(jiān)控視頻圖像進行人臉檢測，獲取司機臉部圖像或未獲取司機臉部圖像的檢測結(jié)果；

通過對所述檢測結(jié)果進行分析，獲得司機在崗狀態(tài)信息；

根據(jù)所述司機在崗狀態(tài)信息，確定司機是否離崗，并在確定司機離崗時，發(fā)出司機離崗提醒及報警信息；以及

通過對所獲取的司機臉部圖像進行分析，獲得司機疲勞狀態(tài)信息；

根據(jù)所述司機疲勞狀態(tài)信息，確定司機是否疲勞，并在確定司機疲勞時，發(fā)出司機疲勞提醒及報警信息。

優(yōu)選地，所述的人臉檢測步驟包括：

利用由級聯(lián)在一起的判別人臉特征的多個強分類器和配置給每個強分類器的輔助判決模塊，依次對所述監(jiān)控視頻圖像中屬于人臉部分的待檢測圖像進行人臉真假判決；

若最后一級強分類器的人臉真假判決結(jié)果為真，或者最后一級強分類器的輔助判決模塊的人臉真假判決結(jié)果為真，則將該待檢測圖像確定為司機臉部圖像。

優(yōu)選地，某個所述輔助判決模塊在其強分類器的人臉真假判決結(jié)果為假時，對所述待檢測圖像進行人臉真假輔助判決，并在人臉真假輔助判決結(jié)果為真時，將待檢測圖像送至下一級強分類器進行人臉真假判決。

優(yōu)選地，所述獲得司機在崗狀態(tài)信息的步驟包括：

在預設(shè)臉部圖像統(tǒng)計時間內(nèi)，對所述獲取司機臉部圖像的檢測結(jié)果進行統(tǒng)計；

將得到的統(tǒng)計結(jié)果與預設(shè)臉部圖像統(tǒng)計閾值進行比較，并根據(jù)比較結(jié)果，獲得司機在崗狀態(tài)信息。

優(yōu)選地，所述對所獲取的司機臉部圖像進行分析的步驟包括：

利用角點檢測原理，獲得司機眼睛的左眼角和右眼角的位置，并根據(jù)所述左眼角和右眼角的位置，計算司機眼睛的高度、寬度、眼睛中心位置的垂直坐標；

利用所述高度、寬度、眼睛中心位置的垂直坐標，精確定位司機眼睛位置，并在所述司機臉部圖像中提取司機眼睛位置的圖像，得到司機眼睛圖像。

優(yōu)選地，所述對所獲取的司機臉部圖像進行分析的步驟還包括：

對所述司機眼睛圖像的灰度分布進行統(tǒng)計，得到眼睛圖像歸一化直方圖；

將所述眼睛圖像歸一化直方圖分別與睜眼圖像集歸一化直方圖、閉眼圖像集歸一化直方圖進行相似性處理，得到眼睛圖像相對睜眼圖像集的睜眼相似度和眼睛圖像相對閉眼圖像集的閉眼相似度；

比較所述睜眼相似度和所述閉眼相似度，并根據(jù)比較結(jié)果，確定所述眼睛圖像是睜眼狀態(tài)或閉眼狀態(tài)，以便獲取司機疲勞狀態(tài)信息。

優(yōu)選地，通過對所述睜眼圖像集和所述閉眼圖像集的灰度分布分別進行統(tǒng)計，得到睜眼圖像集歸一化直方圖、閉眼圖像集歸一化直方圖。

優(yōu)選地，所述對所獲取的司機臉部圖像進行分析的步驟還包括：

對所述司機眼睛圖像的眼睛閉合度進行分析，將得到的分析結(jié)果與預設(shè)眼睛閉合度閾值進行比較，并根據(jù)比較結(jié)果，確定所述司機眼睛圖像是睜眼狀態(tài)或閉眼狀態(tài)，以便獲取司機疲勞狀態(tài)信息。

優(yōu)選地，所述確定司機是否疲勞的步驟包括：

在預設(shè)眼睛狀態(tài)統(tǒng)計時間內(nèi)，根據(jù)所述司機疲勞狀態(tài)信息，對眼睛圖像的閉眼狀態(tài)進行統(tǒng)計；

當所得到的閉眼狀態(tài)統(tǒng)計結(jié)果大于預設(shè)閉眼狀態(tài)閾值時，或者當預設(shè)連續(xù)閉眼狀態(tài)統(tǒng)計時間內(nèi)連續(xù)檢測到閉眼狀態(tài)時，確定司機處于疲勞狀態(tài)。