[发明专利]基于视频人脸分析的火车司机状态监控方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及远程火车司机状态监控报警系统中的图像处理、图像分析、人脸检测、眼睛图像分类技术，特别涉及一种基于视频人脸分析的火车司机状态监控方法及相关装置。

背景技术

火车司机状态的自动识别与远程控制技术是铁路安全监控系统朝着自动化智能化发展的必然趋势。现有的机车远程监控系统主要实现机车环境监控视频的远程传输，无法完成火车司机状态的自动识别与报警，也无法提供实时的现场提醒。如果司机出现长时间离岗或疲劳等状态，处于远程管理中心的安全值班人员又没有及时发现的话，则很容易造成重大的铁路安全事故，将会给国家和人民的生命财产安全带来不可挽回的巨大损失。因此，如何利用先进的视频图像分析技术，结合创新的火车司机状态识别报警流程和处理手段，开发出基于视频人脸分析的火车司机状态识别技术对于加强火车司机状态远程监控，保证铁路运行的安全，是一项非常现实而急迫的实际应用需求。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于视频人脸分析的火车司机状态监控方法及装置，能更好地解决现有机车远程监控系统实际应用中普遍存在自动化水平低、无法提供实时的现场提醒信号等问题。

根据本发明的一个方面，提供了一种基于视频人脸分析的火车司机状态监控方法，包括：

实时采集火车司机的监控视频图像；

对采集到的监控视频图像进行人脸检测，获取司机脸部图像或未获取司机脸部图像的检测结果；

通过对所述检测结果进行分析，获得司机在岗状态信息；

根据所述司机在岗状态信息，确定司机是否离岗，并在确定司机离岗时，发出司机离岗提醒及报警信息；以及

通过对所获取的司机脸部图像进行分析，获得司机疲劳状态信息；

根据所述司机疲劳状态信息，确定司机是否疲劳，并在确定司机疲劳时，发出司机疲劳提醒及报警信息。

优选地，所述的人脸检测步骤包括：

利用由级联在一起的判别人脸特征的多个强分类器和配置给每个强分类器的辅助判决模块，依次对所述监控视频图像中属于人脸部分的待检测图像进行人脸真假判决；

若最后一级强分类器的人脸真假判决结果为真，或者最后一级强分类器的辅助判决模块的人脸真假判决结果为真，则将该待检测图像确定为司机脸部图像。

优选地，某个所述辅助判决模块在其强分类器的人脸真假判决结果为假时，对所述待检测图像进行人脸真假辅助判决，并在人脸真假辅助判决结果为真时，将待检测图像送至下一级强分类器进行人脸真假判决。

优选地，所述获得司机在岗状态信息的步骤包括：

在预设脸部图像统计时间内，对所述获取司机脸部图像的检测结果进行统计；

将得到的统计结果与预设脸部图像统计阈值进行比较，并根据比较结果，获得司机在岗状态信息。

优选地，所述对所获取的司机脸部图像进行分析的步骤包括：

利用角点检测原理，获得司机眼睛的左眼角和右眼角的位置，并根据所述左眼角和右眼角的位置，计算司机眼睛的高度、宽度、眼睛中心位置的垂直坐标；

利用所述高度、宽度、眼睛中心位置的垂直坐标，精确定位司机眼睛位置，并在所述司机脸部图像中提取司机眼睛位置的图像，得到司机眼睛图像。

优选地，所述对所获取的司机脸部图像进行分析的步骤还包括：

对所述司机眼睛图像的灰度分布进行统计，得到眼睛图像归一化直方图；

将所述眼睛图像归一化直方图分别与睁眼图像集归一化直方图、闭眼图像集归一化直方图进行相似性处理，得到眼睛图像相对睁眼图像集的睁眼相似度和眼睛图像相对闭眼图像集的闭眼相似度；

比较所述睁眼相似度和所述闭眼相似度，并根据比较结果，确定所述眼睛图像是睁眼状态或闭眼状态，以便获取司机疲劳状态信息。

优选地，通过对所述睁眼图像集和所述闭眼图像集的灰度分布分别进行统计，得到睁眼图像集归一化直方图、闭眼图像集归一化直方图。

优选地，所述对所获取的司机脸部图像进行分析的步骤还包括：

对所述司机眼睛图像的眼睛闭合度进行分析，将得到的分析结果与预设眼睛闭合度阈值进行比较，并根据比较结果，确定所述司机眼睛图像是睁眼状态或闭眼状态，以便获取司机疲劳状态信息。

优选地，所述确定司机是否疲劳的步骤包括：

在预设眼睛状态统计时间内，根据所述司机疲劳状态信息，对眼睛图像的闭眼状态进行统计；

当所得到的闭眼状态统计结果大于预设闭眼状态阈值时，或者当预设连续闭眼状态统计时间内连续检测到闭眼状态时，确定司机处于疲劳状态。