[发明专利]基于面像与眼动分析的高速列车驾驶员警觉度检测方法

摘要

一种基于面像与眼动分析的高速列车驾驶员警觉度检测方法。用主、次摄像头同时采集驾驶员头部图像，用小波多尺度分解提取头部特征，通过神经网络训练方法识别驾驶员头部，再用AdaBoost算法进行驾驶员人脸检测；在不同光照下分别启动Harr特征、二维正交Log-Gabor滤波相位特征进行人眼检测；然后建立驾驶员自适应非线性对数模型，用强跟踪粒子滤波算法进行驾驶员眼动跟踪分析；最后对PERCLOS、瞳孔、眨眼、点头、哈欠、面部倾斜等六个面像及眼动特征疲劳因子值进行加权求和，得驾驶员警觉度值。算出的警觉度值正确率高、鲁棒性强。

主权项

1.一种基于面像与眼动分析的高速列车驾驶员警觉度检测方法，包括以下步骤：a、面像特征提取：在高速列车驾驶室仪表盘前设置相同采样频率的主、次摄像头采集驾驶员头部图像，主摄像头的每一帧头部图像用小波多尺度分析方法提取头部特征，再通过神经网络训练方法快速定位驾驶员头部；然后采用AdaBoost算法对每一帧头部图像进行驾驶员人脸定位；对人脸定位失败的头部图像，则用次摄像头采集的对应帧头部图像替换该头部图像，并用相同的操作对次摄像头采集的对应帧头部图像进行头部特征提取和人脸定位；下一帧头部图像的处理仍恢复采用主摄像头的头部图像；b、眼动特征提取切换与定位：安装于高速列车驾驶室的光线感应器检测驾驶环境的光照度，当检测出的光照度≥4Lux(勒克斯)且保持1分钟以上时，对第一帧头部图像定位出的驾驶员人脸，利用积分图像方法算出其水平方向和垂直方向上相互独立的Harr特征值，定位出第一帧头部图像的驾驶员眼部；当检测出的光照度＜4Lux(勒克斯)且保持1分钟以上时，采用二维正交Log-Gabor滤波的相位编码方式提取人眼图像的正交相位特征，定位出第一帧头部图像的驾驶员眼部；c、眼动跟踪分析：建立驾驶员眼动自适应非线性对数模型，采用强跟踪粒子滤波算法进行人眼运动非平稳随机过程的跟踪：在无迹卡尔曼滤波算法的时间更新方程和测量更新方程中，采用次优渐消因子计算其滤波均值和方差P_k，然后将更新后的均值和方差带入到粒子滤波中，得到重要性函数；将重要性函数进行多尺度分解，得到粒子滤波算法的方差，实现下一帧图像的驾驶员眼部定位；根据驾驶员眼动自适应非线性对数模型，重复以上操作，定位出一系列连续帧图像的驾驶员眼部，实现驾驶员的眼动跟踪；d、警觉度检测：在设定的时间周期内，根据a步得到的每一帧头部图像的头部特征计算出驾驶员的点头次数，根据a步得到的每一帧头部图像的驾驶员人脸计算出驾驶员的哈欠次数和面部倾斜度；根据c步得到的驾驶员的眼动跟踪结果计算出驾驶员的眼部PERCLOS值、瞳孔平均直径、眨眼次数；将驾驶员的点头次数、哈欠次数、面部倾斜度、眼部PERCLOS值、瞳孔平均直径和眨眼次数，用各自的阈值分别算出点头疲劳因子值、哈欠疲劳因子值、面部倾斜疲劳因子值、眼部PERCLOS疲劳因子值、瞳孔疲劳因子值和眨眼疲劳因子值，然后进行加权求和得到驾驶员警觉度值，并根据警觉度值向驾驶员给出预警信号，且将预警信号进行永久存储。