【摘要】：據(jù)統(tǒng)計(jì),空中交通管理中13%的運(yùn)行差錯(cuò)也直接與管制員的疲勞相關(guān);其中,管制工作中約18%的失誤與管制員的疲勞有關(guān)。因此,有效的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)管制員的疲勞狀態(tài)對(duì)保證空管運(yùn)行安全,提高空管安全水平有非常重大的意義。本論文的主要任務(wù)是通過對(duì)面部識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)的研究,設(shè)計(jì)一個(gè)基于OpenCV平臺(tái)的管制員疲勞監(jiān)測(cè)系統(tǒng),實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)管制員的疲勞狀態(tài)。通過攝像頭實(shí)時(shí)獲取管制員圖像,將所獲取的圖像信號(hào)傳送給PC進(jìn)行處理:1、采用Adaboost算法、級(jí)聯(lián)分類器以及ASM模板匹配算法實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉的快速定位;2、在檢測(cè)到人臉的基礎(chǔ)上,首先選用基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的人眼檢測(cè)算法初步確定人眼睛和嘴巴矩形區(qū)域,其次采取基于ASM模板匹配的人眼檢測(cè)算法進(jìn)一步精細(xì)確定人眼和嘴部區(qū)域。3、用局部二值化技術(shù)和直方圖均衡化來增強(qiáng)圖強(qiáng)對(duì)比度,將檢測(cè)的人眼和嘴巴圖像變?yōu)楹诎讏D像,并識(shí)別眼睛和嘴巴狀態(tài);根據(jù)PERCLOS值(眼睛閉合時(shí)間占某單位時(shí)間的百分比)、平均閉眼時(shí)長(zhǎng)、打哈欠頻率(被測(cè)對(duì)象某單位時(shí)間內(nèi)總計(jì)打哈欠的次數(shù))綜合分析計(jì)算,判斷管制員的疲勞等級(jí);當(dāng)管制員處于嚴(yán)重疲勞時(shí)系統(tǒng)報(bào)警。經(jīng)反復(fù)實(shí)驗(yàn)證明,管制員疲勞監(jiān)測(cè)系統(tǒng)各模塊設(shè)計(jì)合理、功能完備,尤其對(duì)人臉識(shí)別、人眼定位、人眼和嘴巴狀態(tài)識(shí)別、疲勞等級(jí)判斷等基本準(zhǔn)確,成功率高達(dá)85%,能滿足實(shí)地監(jiān)測(cè)的需求,系統(tǒng)存儲(chǔ)的PERCLOS值等數(shù)據(jù)對(duì)管制員崗位的疲勞風(fēng)險(xiǎn)管理也有一定的參考價(jià)值。
[Abstract]:According to statistics, 13% of the operational errors in air traffic management are also directly related to the fatigue of the controller, and about 18% of the errors in the control work are related to the fatigue of the controller. Therefore, effective real-time monitoring of air traffic controllers' fatigue is of great significance to ensure the safety of air traffic control and improve the safety level of air traffic control. The main task of this thesis is to design a controller fatigue monitoring system based on OpenCV platform through the research of the key technology of facial recognition, and monitor the fatigue state of controller in real time. The controller image is acquired by the camera in real time, and the image signal is transmitted to PC for processing. 1. Using Adaboost algorithm, concatenated classifier and ASM template matching algorithm to realize the fast localization of face; 2. On the basis of detecting human face, we first select the human eye detection algorithm based on statistical learning to determine the rectangular region of human eyes and mouth. Secondly, the human eye detection algorithm based on ASM template matching is used to determine the area of human eye and mouth. 3. The local binarization technique and histogram equalization are used to enhance the strong contrast of the image, and the detected human eye and mouth image is turned into black and white image. And recognize the state of the eyes and mouth; According to the PERCLOS value (the percentage of eye closure time to a certain unit time), the average time of closing eyes and the frequency of yawning (the total number of yawning times in a given unit time of measured object), the fatigue grade of the controller was judged. System alarm when controller is seriously tired. After repeated experiments, it is proved that the controller fatigue monitoring system has reasonable design and complete function, especially for human face recognition, human eye location, human eye and mouth state recognition, fatigue grade judgment, etc., and the success rate is as high as 85%. The data stored in the system, such as PERCLOS value, can meet the needs of field monitoring. It also has some reference value for the fatigue risk management of controller post.
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)民航大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：V355.1

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本文編號(hào)：2346107