[发明专利]一种基于视频的火车驾驶员疲劳检测方法

权利要求书

1. 一种基于视频的火车驾驶员疲劳检测方法，其特征在于该方法包括以下步骤；

步骤1.从摄像头实时采集当前的一帧图像；

步骤2.进行驾驶员座位是否有人分析；如果没有人，离岗计数器加1，若离岗计数器大于阈值T1，则输出离岗报警，结束处理；如果有人，转入下一步；

步骤3.对图像进行人脸检测；如果检测到正面人脸，转入步骤6，如果检测不到正面人脸，转入下一步；

步骤4.进行人体活动分析；如果人体处于活动状态，非观察状态计数器加1，若非观察状态计数器大于阈值T2，输出注意观察前方报警，结束处理；如果人体处于不动状态，瞌睡计数器加1，若瞌睡计数器阈值大于T3，输出瞌睡报警，结束处理；

步骤5.离岗计数器、瞌睡计数器清零；

步骤6.进行双眼定位；

步骤7.进行眼睛闭合检测，如眼睛闭合，统计最近N帧的闭眼率，如果闭眼率超过阈值T4，输出疲劳报警，结束处理；如果眼睛睁开，或闭眼率小于阈值T4，认为清醒，不做任何处理，结束处理；

步骤8.采集下一帧视频图像，重复上述步骤2-7，从而连续的对火车驾驶员状态进行实时分析。

2.根据权利要求1所述的一种基于视频的火车驾驶员疲劳检测方法，其特征在于：步骤2中进行驾驶员座位是否有人分析具体是： 

a.将图像均匀分为3×3的9个矩形区域；

b.将每个区域送入有人无人区域分类器进行判断；该分类器采用机器学习的方法获得；

c.如果有3个或以上区域判断为有人，则认为驾驶员座位有人；否则，认为驾驶员座位无人。

3.根据权利要求1所述的一种基于视频的火车驾驶员疲劳检测方法，其特征在于：步骤3对图像进行人脸检测中使用人脸检测器，该人脸检测器采用Adaboost算法，提取Haar特征训练得到。

4.根据权利要求3所述的一种基于视频的火车驾驶员疲劳检测方法，其特征在于：训练人脸检测器时，训练的正样本中人脸的角度只覆盖司机观察前方或操控设备正常驾驶时的角度范围；训练的负样本中既包含无人脸的背景图片，也包含大角度、正常驾驶时不可能出现的角度的人脸。

5.根据权利要求1所述的一种基于视频的火车驾驶员疲劳检测方法，其特征在于：步骤4中进行人体活动分析具体是：

e.建立背景图I_i^bg，将摄像头捕获第一帧图像作为I₀^bg；

f.自第二帧起，第j帧图相I_j对应的背景图I_j^bg更新如下：

      I_j^bg =(1-β)I_(j-1)^bg + βI_(j-1)

其中β为更新参数；

g.用如下公式计算前景图I_j^fg：

      I_j^fg = I_j - I_j^bg

h.用阈值Th二值化前景图I_j^fg，Th通过统计静止背景像素变化的方差σ得到：Th = 3σ；

l.统计二值化的前景图中白色像素个数N_w；

设图像宽高分别为W，H，如果N_w≥γW*H，则认为人体活动；否则，为静止；γ为判别参数，取值通过实验获得。