基于人脸识别的隧道工作人员监测系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了基于人脸识别的隧道工作人员监测系统及方法，属于图像识别技术领域。本发明专利技术建立标准姿态数据库，音视频采集模块采集司机室的音视频信号，所述音视频采集模块采集车控室和站台音频信号，通过语音检测获得工作人员的语言数量，计算各个岗位工作人员的平均语速和瞬时语速，从而直观的衡量各个岗位工作人员的工作量，进一步获得各个岗位工作人员的基于语音的疲劳程度，面部检测模块输出人眼宽度进一步计算司机的人眼疲劳程度，本系统全面的监控了驾驶室、车控室和站台的工作人员的工作状态，发现工作人员疲劳状态和疲劳程度，及时的采取合理的措施，全面的监控有效的避免因为疲劳而出现一个岗位的错漏带来的巨大的事故与损失。故与损失。故与损失。

【技术实现步骤摘要】
基于人脸识别的隧道工作人员监测系统及方法


[0001]本专利技术涉及图像识别
，具体为基于人脸识别的隧道工作人员监测系统及方法。

技术介绍

[0002]地铁是城市中隧道交通的一种，列车在全封闭的线路上运行，设在城市的地下隧道内，是高质量的城市交通的一部分，随着地铁交通工程的普及，便捷城市的人员生活与工作，缓解城市交通拥堵；运营一个地铁是一个繁芜的工作，人员庞大同时极其需要各个部门配合才能保证地铁顺利的运行，繁芜的工作导致事故频发，各个岗位的工作人员因为疲劳导致各种的违规操作和不安全行为，进一步的安全事故越来越频繁，比如：驾驶员疲劳导致脱轨、车控室值班人员违规操作导致列车运行不正常、站台工作人员错误的引导导致乘客出现拥挤踩踏等事故；现有的仅仅针对司机疲劳驾驶进行是不能完全的覆盖整个地铁运营的安全防控的。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供基于人脸识别的隧道工作人员监测系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：基于人脸识别的隧道工作人员监测系统，该系统包括音视频采集模块、标准姿态数据库、语音检测模块、姿态匹配模块、面部检测模块、疲劳检测模块和疲劳警告模块；
[0005]所述音视频采集模块采集驾驶室视频信号至面部检测模块，所述音视频采集模块采集驾驶室、车控室和站台音频信号至语音检测模块，所述语音检测模块基于语音识别计算单个工作人员的语速后输入疲劳检测模块，所述疲劳检测模块根据不同的工作人员的岗位采取不同的标准判断工作人员的工作量和语音疲劳程度，所述面部检测模块基于人脸识别检测人员到岗情况，所述面部检测模块基于人脸识别提取人眼的位置，基于坐标计算人眼的宽度后将人眼宽度输入疲劳检测模块计算司机人眼疲劳程度，所述标准姿态数据库提前录入人脸信息、岗位信息、司机口呼指令的标准姿态和口呼指令的对应语音，所述标准姿态数据库基于图像识别计算人眼宽度，所述语音检测模块基于语音识别识别到司机口呼指令的对应语音，将司机的口呼指令输入姿态匹配模块，所述姿态识别模块抓取语音对应的时间段的视频帧，所述姿态识别模块将检测到的司机口呼指令的姿态与标准姿态数据进行匹配，根据匹配结果输出不同的提示，所述疲劳检测模块判断工作人员的疲劳程度后将工作人员的疲劳程度输入疲劳警告模块，所述疲劳警告模块基于工作人员的疲劳程度输出对应的警告措施。
[0006]本系统通过输出人眼宽度计算司机的疲劳程度，本系统通过语音检测获得工作人员的语言数量，计算各个岗位工作人员的平均语速和瞬时语速，从而直观的衡量各个岗位工作人员的工作量，进一步获得各个岗位工作人员的基于语音的疲劳程度，通过本系统可
以直观的展示出各个工作岗位的人员的精神状态，发现工作人员疲劳状态和疲劳程度，及时的采取合理的措施；
[0007]本系统全面的监控了驾驶室、车控室和站台的工作人员，地铁工作是需要各个部门配合的工作，全面的监控有效的避免因为疲劳而出现一个岗位的错漏带来的巨大的事故与损失。
[0008]所述语音检测模块基于语音识别识别司机口呼指令，同时基于语音识别计算工作人员的语言数量、平均语速和瞬时语速，所述语言数量用音节数量W表示，所述平均语速Q的计算公式为：
[0009][0010]其中，W表示音节数量，T表示工作人员所有的说话时间，Q表示工作人员的平均语速；所述瞬时语速的计算公式为：
[0011][0012]其中，W
t
表示工作人员单位时间音节数量，Δt表示单位时间，Q
t
表示工作人员的瞬时语速。
[0013]地铁工作是需要各个部门配合的工作，尤其车控室和站台之间需要大量的语音交流保证工作完美的完成，通过语音检测就可直观的展现车控室和站台的工作人员的工作量，通过工作人员交流时的语速分析，可以直观的展现工作人员的疲劳程度。
[0014]通过音节计算语速，极大程度的减少了不必要的计算，不需要系统识别大量的语音文字。
[0015]所述疲劳检测模块根据不同的工作人员的岗位采取不同的标准判断工作人员的工作量和疲劳程度，所述不同的工作人员的岗位包括司机、站台人员和车控室值班人员，所述疲劳检测模块包括语音疲劳程度P和人眼疲劳程度L，所述语音疲劳程度P存在最大值P
max
，所述人眼疲劳程度的默认值为0，站台人员和车控室值班人员工作量计算公式为：
[0016]G＝W*T
[0017]其中，G表示站台人员和车控室值班人员工作量；
[0018]根据站台人员和车控室值班人员岗位不同设置不同的工作量阈值G
y
，站台人员和车控室值班人员语音疲劳程度计算方法为：
[0019]当G≤G
y
且Q
t
≥Q时，判断站台人员和车控室值班人员不疲劳，输出语音疲劳程度P为零；
[0020]当G>G
y
且Q
t
≥Q时，计算站台人员和车控室值班人员语音疲劳程度P计算公式为：
[0021][0022]其中，T
p
表示站台人员和车控室值班人员工作量超出阈值之后的工作时间；
[0023]当Q
t
<Q时，以n个单位时间为一组，删除n个单位时间的中的最大值与最小值，计算一组时间内的平均语速Q
z
：
[0024][0025]其中，W
n
表示n个单位时间内删除最大值和最小值的音节数量的和；
[0026]当工作人员的瞬时语速小于平均语速时考虑数据采集的误差导致数据波动，以一组时间为维度剔除波动比较大的数据，重新计算一组时间内的平均语速，以较小的计算量，获得准确的语速数据。
[0027]设置平均语速阈值Q
p
，当Q
z
<Q
p
时，判断站台人员和车控室值班人员严重疲劳，输出站台人员和车控室值班人员语音疲劳程度为语音疲劳程度最大值P
max
；
[0028]当Q
z
≥Q时，按照Q
t
≥Q的计算方法，用Q
z
等价替换Q
t
进行计算；
[0029]当Q
p
<Q
z
<Q时，如果G>G
y
，判断站台人员和车控室值班人员严重疲劳，输出站台人员和车控室值班人员语音疲劳程度为语音疲劳程度最大值P
max
；
[0030]如果G≤G
y
，计算站台人员和车控室值班人员语音疲劳程度P计算公式为：
[0031][0032]其中，T
p
表示站台人员和车控室值班人员工作量超出阈值之后的工作时间。
[0033]综合考量工作量与语速之间的关系，根据不同的情况采用更适合的计算方法计算工作的语音疲劳程度...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于人脸识别的隧道工作人员监测系统，其特征在于：该系统包括音视频采集模块、标准姿态数据库、语音检测模块、姿态匹配模块、面部检测模块、疲劳检测模块和疲劳警告模块；所述音视频采集模块采集驾驶室视频信号至面部检测模块，所述音视频采集模块采集驾驶室、车控室和站台音频信号至语音检测模块，所述语音检测模块基于语音识别计算单个工作人员的语速后输入疲劳检测模块，所述疲劳检测模块根据不同的工作人员的岗位采取不同的标准判断工作人员的工作量和语音疲劳程度，所述面部检测模块基于人脸识别检测人员到岗情况，所述面部检测模块基于人脸识别提取人眼的位置，基于坐标计算人眼的宽度后将人眼宽度输入疲劳检测模块计算司机人眼疲劳程度，所述标准姿态数据库提前录入人脸信息、岗位信息、司机口呼指令的标准姿态和口呼指令的对应语音，所述标准姿态数据库基于图像识别计算人眼宽度，所述语音检测模块基于语音识别识别到司机口呼指令的对应语音，将司机的口呼指令输入姿态匹配模块，所述姿态识别模块抓取语音对应的时间段的视频帧，所述姿态识别模块将检测到的司机口呼指令的姿态与标准姿态数据进行匹配，根据匹配结果输出不同的提示，所述疲劳检测模块判断工作人员的疲劳程度后将工作人员的疲劳程度输入疲劳警告模块，所述疲劳警告模块基于工作人员的疲劳程度输出对应的警告措施。2.根据权利要求1所述的基于人脸识别的隧道工作人员监测系统，其特征在于：所述语音检测模块基于语音识别识别司机口呼指令，同时基于语音识别计算工作人员的语言数量、平均语速和瞬时语速，所述语言数量用音节数量W表示，所述平均语速Q的计算公式为：其中，W表示音节数量，T表示工作人员所有的说话时间，Q表示工作人员的平均语速；所述瞬时语速的计算公式为：其中，W
t
表示工作人员单位时间音节数量，Δt表示单位时间，Q
t
表示工作人员的瞬时语速。3.根据权利要求2所述的基于人脸识别的隧道工作人员监测系统，其特征在于：所述疲劳检测模块根据不同的工作人员的岗位采取不同的标准判断工作人员的工作量和疲劳程度，所述不同的工作人员的岗位包括司机、站台人员和车控室值班人员，所述疲劳检测模块包括语音疲劳程度P和人眼疲劳程度L，所述语音疲劳程度P存在最大值P
max
，所述人眼疲劳程度的默认值为0，站台人员和车控室值班人员工作量计算公式为：G＝W*T其中，G表示站台人员和车控室值班人员工作量；根据站台人员和车控室值班人员岗位不同设置不同的工作量阈值G
y
，站台人员和车控室值班人员语音疲劳程度计算方法为：当G≤G
y
且Q
t
≥Q时，判断站台人员和车控室值班人员不疲劳，输出语音疲劳程度P为零；当G>G
y
且Q
t
≥Q时，计算站台人员和车控室值班人员语音疲劳程度P计算公式为：
其中，T
p
表示站台人员和车控室值班人员工作量超出阈值之后的工作时间；当Q
t
<Q时，以n个单位时间为一组，删除n个单位时间的中的最大值与最小值，计算一组时间内的平均语速Q
z
：其中，W
n
表示n个单位时间内删除最大值和最小值的音节数量的和；设置平均语速阈值Q
p
，当Q
z
<Q
p
时，判断站台人员和车控室值班人员严重疲劳，输出站台人员和车控室值班人员语音疲劳程度为语音疲劳程度最大值P
max
；当Q
z
≥Q时，按照Q
t
≥Q的计算方法，用Q
z
等价替换Q
t
进行计算；当Q
p
<Q
z
<Q时，如果G>G
y
，判断站台人员和车控室值班人员严重疲劳，输出站台人员和车控室值班人员语音疲劳程度为语音疲劳程度最大值P
max
；如果G≤G
y
，计算站台人员和车控室值班人员语音疲劳程度P计算公式为：P＝ln[(Q
‑
Q
z
)
T
p+1]其中，T
p
...

【专利技术属性】
技术研发人员：芮易，陈建荣，张昕，
申请(专利权)人：上海亚冠智慧轨道交通科技有限公司，
类型：发明
国别省市：