[发明专利]基于机器视觉的施工机械操作员疲劳作业检测系统及方法

说明书

本发明公开了基于机器视觉的施工机械操作员疲劳作业检测系统，包括：视觉采集系统、图像处理系统及疲劳指标评估系统；视觉采集系统采集操作员面部视频数据；图像处理系统接收面部视频数据并转换为视频文件流；循环读取视频文件流中每一帧图像，提取面部器官特征发送给疲劳指标评价系统；疲劳指标评价系统由连续面部器官特征图获得面部器官的动作参数，其对每一种动作参数分别设置阈值进行疲劳程度评价，并根据动作参数与疲劳状态关联度设置相应权重，由各动作参数对应的疲劳程度评价指标结合权重，得到疲劳状态综合指标。本发明还公开了基于机器视觉的施工机械操作员疲劳作业检测方法，本发明能够准确反映不同情境下检测对象疲劳状态的变化趋势。

技术领域

本发明涉及一种施工机械操作员疲劳作业检测方法，特别涉及一种基于机器视觉的施工机械操作员疲劳作业检测系统及方法。

背景技术

一直以来，建筑施工行业都属于高危行业之一。各类机械设备在建筑工程中的应用越来越普遍，比如起重机、塔吊、泵车、装载机等。施工机械的普遍应用在提高建筑业生产效率的同时，也带来了诸多安全问题。因此，建筑施工安全在很大程度上依赖于施工机械的安全管理。

施工机械安全管理可以分为机械本身的安全维护和相关人员的安全操作两部分。而相关人员的安全管理，则是施工机械安全管理的重点和难点。人的安全管理是很难量化的，所以在实际生产中，相关人员的安全操作在很大程度上依赖于岗前安全培训和安全操作意识的培养。因此如何实现对相关人员机械操作过程的监督与评价，并对其安全操作状态进行量化，以此建立施工机械操作安全监督管理系统，是一个很值得探讨的问题。目前检测方法可以分为两种类型，即主观评价和客观评价。

主观评价方法以问卷调查为主。现有的疲劳评价量表有很多种类，量表评价方法表现出以下优势：(1)技术方案简单，不依赖于任何的设备，几乎适用于所有研究对象的任何工作场景。(2)针对不同的应用场景可以开发个性化的问卷和量表，评价指标具有很强的针对性。(3)合理的问卷设置能够保证检测结果的信度和效度。

然而量表评价法也存在很多不足：(1)无法做到实时检测与评价。文献中的研究都是采取每隔一段时间要求工人停止工作，接受量表调查的方式，这样只能得到工人某一时间点的疲劳状态。(2)检测结果存在较强的主观性。无论是问卷设置还是工人自我感知评价，都十分依赖研究者和被测者的主观意愿，这对研究结论的可靠性比较不利。

客观评价方法是指通过仪器设备等工具检测操作员的某项或某几项指标变化，进而进行疲劳的量化。从数据来源上，可以分为生理信号、面部检测和行为状态三类。

生理信号是一种稳定可靠的疲劳判断依据，具体包括脑电、心率、肌电、体温等。早期的研究大多基于心率测量来判断疲劳，然而这种方式的准确率十分有限，仅为59％。后续的研究证明，脑电信号或者脑电信号与其他生理信号的综合指标是更为准确的疲劳判定方式。

Tsa提出了一种通过检测工人的脑电节律和心率变异性来检测工人疲劳状态的方法，该方法可以实时确定工人疲劳程度，并在施工现场同时检测相当数量的工人；但是该方案在检测方法的敏感性、设备佩戴的舒适性、警报系统的智能化上仍存在一些问题。卢章平等综合了脑电和心电指标，提出一个明确的疲劳综合生理指标计算公式，但是其接触式的检测方法影响了操作员的正常操作。

总结来看，基于生理信号的疲劳检测研究有着明确的生理和医学研究基础，其评价方法客观可靠；但是其存在着检测设备复杂昂贵、设备影响工人正常工作的缺陷。

人的面部可以传达出相当丰富的、有价值的信息，例如眨眼、打哈欠、视线方向、面部表情等等。相比于生理信号的检测，面部检测方式有着设备非接触、检测成本低廉的优势，但同时也存在着判断指标及其阈值不够客观的缺陷。目前学术界十分看好基于操作员面部检测的疲劳检测方案，国内外学者也提出了很多面部检测的技术方案和综合的判断指标。