【技术实现步骤摘要】
一种轨道车辆驾驶监测预警系统
[0001]本专利技术属于车辆驾驶监测预警领域，具体地，涉及一种轨道车辆驾驶员的驾驶状态监测预警系统。
技术介绍
[0002]得益于近些年信息处理技术，传感器技术和深度学习技术等的发展，基于驾驶人行为特征的驾驶疲劳状态检测研究技术得到长足发展。当前的驾驶人疲劳状态检测方法，是一种结合模式识别和图像处理技术的研究方法。以摄像头采集的驾驶人面部状态图像为输入数据，经过图像处理和计算机视觉相关技术处理后，对驾驶人面部的眼睛、嘴巴、面部状态、响应于特定指令的手指口呼动作等动态数据分析，判断是否达到疲劳界限，继而判断驾驶员的疲劳状态。
[0003]轨道交通因其载客量大事故责任大，对轨道交通驾驶员的驾驶安全要求相对较高，为避免事故设置了手指口呼、防瞌睡系统等系统。其中手指口呼亦“指差确认”，原为日本铁路事业用的安全动作，即以手指指着物件，及口诵确认，心手并用，以达到减少人为失误导致意外的效果。
[0004]然而目前，监控如何确定驾驶员有没有进行手指口呼，防瞌睡装置是否有效，都是通过事后调去监...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种轨道车辆驾驶监测预警系统，其特征在于，通过检测驾驶员在车辆驾驶中的面部疲劳特征监测识别和响应于手指口呼指令的动作完成情况，来对驾驶状态进行分析识别，并对疲劳驾驶分级干预，分别对疲劳驾驶进行提醒、唤醒、外部警示等干预指令，并对驾驶室内环境进行光照色温调节，维持疲劳驾驶员唤醒后的稳定工作状态。2.根据权利要求1所述的轨道车辆驾驶监测预警系统，其特征在于，所述面部疲劳特征监测识别包括：摄像头获取脸部图像中的眼部特征点和嘴部特征点；根据所述眼部特征点和嘴部特征点计算驾驶员的眼睛纵横比、嘴部纵横比和得到眼睑纵横比；根据驾驶员正常驾驶状态的所述眼睛纵横比、嘴部纵横比和得到眼睑纵横比图像数据信息，建立对应驾驶员的个人清醒状态面部特征数据信息集。3.根据权利要求1所述的轨道车辆驾驶监测预警系统，其特征在于，所述响应于手指口呼指令的动作完成情况包括：摄像头获取每一次手指口呼动作的标准执行情况数据库，并建立驾驶员“手指口呼”的手指空间坐标信息和口呼嘴部特征信息和声音信息等“手指口呼”标准数据信息集。4.根据权利要求1所述的轨道车辆驾驶监测预警系统，其特征在于，进行面部疲劳特征监测识别时，人脸检测及筛选是通过在Retina Face人脸检测算法中加入人脸筛选模块的人脸检测筛选网络实现，Retina Face人脸检测算法用于检测出人脸区域并标记人脸双眼中心、眼角和嘴部左右嘴角的关键位置点位置，人脸筛选模块仅识别驾驶员的人脸区域。5.根据权利要求1所述的轨道车辆驾驶监测预警系统，其特征在于，Retina Face人脸检测算法采用深度可分离卷积进行特征提取，深度可分离卷积为9
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9或3
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3大小卷积核的逐通道卷积和1
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1大小卷积核的逐点卷积。6.根据权利要求1所述的轨道车辆驾驶监测预警系统，其特征在于，人脸水平归一化处理是通过仿射变换对驾驶员人脸图像进行人脸对齐、水平纠正归一化处理人脸图像；最后通过Open CV在输出图像上裁剪出驾驶员人脸图像。7.根据权利要求1所述的轨道车辆驾驶监测预警系统，其特征在于，摄像头实时获取驾驶员的眼睛纵横比、嘴部纵横比和得到眼睑纵横比等信息，与对应...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨明明，何安琪，付翔，艾佳，李鹏，桂崇华，钟展，陈圳豪，陈行，郭星，顾豪，令芸杰，方金刚，霍震霆，
申请(专利权)人：武汉铁路职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
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