本发明专利技术公开了在线检测列车驾驶员行为和疲劳状态的方法及其检测系统。所述方法包括：采用摄像头对列车驾驶员进行拍摄；对摄像头采集到的图片进行人脸检测，并判别驾驶员是否脱岗和是否处于打盹状态；再使用ＡｄａＢｏｏｓｔ算法训练出的睁眼图像检测器，从人脸图像中找睁眼图像，判断此时驾驶员是否处于睁眼状态；实时计算闭眼时间占总测试时间的比例，该比例即是ＰＥＲＣＬＯＳ值，用来标示疲劳状态。所述系统包括摄像头、嵌入式主机、报警装置、用户按键和存储器，摄像头、报警装置、用户按键和存储器分别与嵌入式主机连接；本发明专利技术填补了列车驾驶员行为监控及疲劳状态检测领域的空白，能在列车环境下实现驾驶员行为的监控及疲劳状态的检测。
【技术实现步骤摘要】
在线检测列车驾驶员行为和疲劳状态的方法及^t测系统絲领域本专利技术涉及列车驾驶安全
，具,及在线检观咧车驾驶员行为和疲劳状态的方法及其检测系统。背景魷目前公路交通上的疲劳检测系统已成为国内夕顺究热点，疲劳驾驶同样存在于"^t列车驾驶员身上，但少有研究机构对列车上的疲劳检测^:进行研究。2008年4月28日鶴发生了备受关注 的胶济铁路火糊撞事故，事故死trrO人，416人受伤，其中重伤51人。据调査，胶济铁路重特大 交通安全事皿接原因为列车,，但相撞前，驾驶员处于疲劳状态未对前方瞭望清楚也失去避 免事故发生的最后一个机会。在列车上安装驾驶员监控装置，对保障驾驶员规范驾驶和提高列车 行驶娃具有駄意义。目前尚未有在线检测列车驾驶员行为和疲劳状态的专利技术专利申请，而实现该技术涉及图像处 理、模式识另,机器学习领域多项难点。因此，目前急需一种功能全面、高效准确，且能不对驾 驶员的正常驾皿成干扰的在线监控技术方案。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术存在的Ji^不足，,在线检测列车驾驶员行为和疲劳状态 的方法及皿测系统。本专利技术M如下技术方案实现-在线检测列车驾驶员行为及疲劳状态的力法，该方跑括(1) 采用摄像头对列车驾驶员进行拍摄；(2) 对摄像头采集到的图片进行Alt检测，得到AJ险图像及AJ^位置坐标，并判别驾驶员是 否脱岗和是否处于打盹^t态；.(3)人眼睁闭状态判别顿AdaBoost算法训练出的睁眼图像检测器，从媒图像中找睁眼 图像，如果能找到，则判断此时驾驶员处于睁眼状态的；如果找不到，则判断驾驶员处于闭眼状 态；(4)疲劳状态的检査方法实时计算闭眼时间占总测试时间的比例，该比例即是PERCLOS值， 用斜标疲劳状态。上述的在线检测列车驾驶员行为及疲劳状态的方法中，舰驾驶员脱岗、打盹、及PERCLOS ,标的行为状态进行报警，同时对驾驶员脱岗、打盹以及PERCLOS ,标时的视频片皿行记 录， 1频片段存入存储器中。上述的在线检测列车驾驶员行为及疲劳状态的方法中，m脱岗、打盹、及PERCLOSH^标 的驾驶员发出报警，驾驶员在设定时间内返回到驾驶位置并按下用户按旨能消除报警。上述的在线检测列车驾驶员行为及疲劳状态的方法中，步骤(1)中臓摄像头的镜头前安装红外滤光片，该滤光片只允许红外，aa。上述的在线检测列车驾驶员行为及疲劳状态的方法中，步骤(2)对摄像头采集到的图片进行 AM检测，若i^^集到的图片中检测不到人脸图像，贝伊漸驾驶员已离开摄像头的监控区， 处于脱岗状态。战的在线检测列车驾驶员行为及疲劳状态的方法中，步骤(2)由A^检位置坐标统计媒 几何中心的变化，得出驾驶员头部运动状态，从而判断出驾驶员是否处于打盹状态。上述的在线检测列车驾驶员行为及疲劳状态的方法中，步骤(2)中，当驾驶员头部中心坐标 点在设定时间内做反复的上下运动，贝胖,为驾驶员处于打盹状态。上述的在线检测列车驾驶员行为及疲劳状态的方法中，步骤(3)中人眼睁闭状态判别方法是 舰斷艮检测器从媒图片中寻找睁目艮图像，如果找到睁眼图像判鹏张媒图片中柳臓是睁 开的，如果找不到睁眼图像，判断这张媒图片中柳艮睛是闭着的。.上述的在线检测列车驾驶员行为及疲劳状态的方法中，步骤(3)中所述睁眼图像检测器M 如下步骤训练得到-(3.1) 收集Alt图片组成测试图片库，收集睁眼眼睛图片组成正样本集，收集非睁眼图片组 成负样本集；(3.2) 使用AdaBoost算法从正样本集和负样本集中学习出临时睁眼图像检测器；(3.3) 使用临时睁眼图像检测器对测试图片库中的每一张图片进行检测，将本身不是睁眼而 被临时睁眼图像检测器检测为睁眼的图像保存为图片并力倒负样本集中，形成新的负样本集，将 本身是睁眼而被临时睁眼图像检测器检测为非睁眼的图像保存为图片并加到正样本集中，形成新 的正样**，同时统计该临时睁眼图像检测器的检测准确度；(3.4) 再用AdaBoost算法从新的正样本集和负样本集中学习出另一临时睁眼图像检测器；(3.5) {顿步骤(3.4)戶腿的另一临时御艮图像检测器重复步骤步骤(3.3)和(3.4)， 直到步骤(3.3)戶脱的临时駒艮图像检测器的检测准确度满足设定的准确率，以该满足设定的准 确率的临时睁眼图像检测器作为训练得到的斷艮图像检测器。实现Jd^在线检测列车驾驶员行为及疲劳状态的方法的检测系统，该系统包括摄像头、 式主机、报警装置、用户按键和存储器，摄像头、报警装置、用户按键和存储器分别与^A式主 禾腿接；所述摄像头采集到连续的驾驶室内的图片，然后将采集至啲图片4输给駄式主机处理， 得出驾驶员是否在打盹、是否离岗或是否疲劳，如果出现以上三种情况中的至少一种，就发送报 警信号给报警模块进行报警，同时将视频记录至存储器，直到驾驶员从打盹、疲劳中恢复或回到了岗位并M31用户按键停止报警。总的来说，本专利技术相对于现有技术具有如下优点与积极效果本专利技术针对列车驾驶员行为监控及疲劳状态检测领域的空白，提出了一种在列CT境下卿 的驾驶员行为监控及疲劳状态检测的方法及检测系统。本专利技术采用摄像头(红外摄像头)捕捉驾 驶员驾驶图片，通过图像处理和模式识别的过程，对驾驶员的驾驶行为及疲劳状态进行检测，并 对不规范驾驶行为(如离岗)及处于疲劳状态的驾驶员进行报警。本专利技术采用了新的眼睛睁闭状 态检测方法，达到高效、准确的检测效果。本专利技术提供的检测系皿用非接触式的监控方式，摄 像头采集驾驶员驾驶图像，采用图像处理和模式识别技术对采集到的连续的图像进行分析，获取驾驶员的驾驶状雜息。对处于脱岗，打盹，PERCLOS超标处于疲劳状态的驾驶员进行报警，同时 记录报警时的驾驶图像以备以后分析，超赐醒驾驶员及保障安全行驶的目的。附图说明图1是具体实施方式中的检测系统的硬件结构示意图。图2是具体实施方式中的检测系统的工作^l呈图。图3是具体实施方式中御艮检测器训练ii^呈图。图4是具体实施方式中打盹状态舰傅里叶变换结果图。图5是具体实施方式中Haar特征;tii辦征。图6是具体实施方式中Haar特征^型特征。節是具体实施方式中Haar1T征;t^角特征。下面结合附图对本专利技术的具体实施作进一步说明。1. 如图l所示检测系统的结构及各乡賊部^ii接方式如下系统由红外摄像头、红外光源、^A式主机、报警装置、用户按键、存储器和嵌入式主机组 成。红外摄像头为USB接口摄像头对红外光敏感，在滤去可见光的情景下可根据被拍摄物体反射的红外光成像，与嵌A^;主机的usB接口相连；报警器是一个扬声器与駄式主机的音频接口相连;鹏为保存违规驾驶视频麟存储空间，与駄式主机的SATA口相连，本系统4挑容量为40G 的硬盘，硬盘的容量根据系统一次工作所需拍摄量而定也可适当增大硬盘容量；红外光源为多个 发光二极管构成，可与嵌入式主机的并口相连，由嵌入式主机并口供电。2. 如图2所示流程亂系统的工作流程如下首先读取摄像头当前拍摄到的图像，对该图像进行人脸检测，如果没有检领接u人脸，根据以往也连续没有检测到人脸的次数，判断驾驶员是否离岗，如果检测到了A^，根据这张Alt图像的中心坐标及之前的人脸图像的中心坐标做打盹检测，若检测到打目皿行报警；若没有检测到打6B屯接着对i^A脸图働艮睛睁闭状态检测，将当前的眼睛本文档来自技高网...
【技术保护点】
在线检测列车驾驶员行为及疲劳状态的方法，其特征在于包括： （１）采用摄像头对列车驾驶员进行拍摄； （２）对摄像头采集到的图片进行人脸检测，得到人脸图像及人脸位置坐标，并判别驾驶员是否脱岗和是否处于打盹状态； （３）人眼睁闭状态判别：使 用ＡｄａＢｏｏｓｔ算法训练出的睁眼图像检测器，从人脸图像中找睁眼图像，如果能找到，则判断此时驾驶员处于睁眼状态的；如果找不到，则判断驾驶员处于闭眼状态； （４）疲劳状态的检查方法：实时计算闭眼时间占总测试时间的比例，该比例即是ＰＥＲＣＬＯ Ｓ值，用来标示疲劳状态。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：秦华标，程东旭，倪向东，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：81[中国|广州]
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