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原文传递基于表情及姿态的机车司机疲劳驾驶监测技术

论文题名：	基于表情及姿态的机车司机疲劳驾驶监测技术
关键词：	铁路运输业;肤色模型;形状上下文算法;HOG特征;AdaBoost分类器;疲劳驾驶监测技术;机车司机
摘要：	当今世界铁路运输业蓬勃发展，中国铁路交通发展迅猛。随着铁路的迅速发展所引发的问题也越来越多：机车驾驶速度越高随之引发的安全问题愈显突出。既要保证列车行车安全，又要保证机车运行平稳、舒适。影响机车驾驶安全性的因素很多，而机车司机的正常驾驶也显得更为重要，机车驾驶员在列车运行安全性方面，占据着不可忽视的地位。　　传统的疲劳驾驶监测技术有基于人眼的疲劳状态监测、基于头部位置的疲劳状态监测。这些疲劳状态的监测存在着一定的弊端，无法克服光照强度的变化、遮挡、重合等影响：而基于生理参数(如EEG、ECG、EOG等)的疲劳状态监测，属于接触的监测方法，对驾驶员的驾驶状态有一定的影响。经调查可知，我国火车司机在值乘期间，需要按照接收到的信号做出一系列的规定性手势动作。鉴于此，提出了一种专用于机车司机的驾驶状态监测技术——基于机车司机的姿态，即机车司机规定性手势的，机车司机疲劳驾驶状态监测技术。　　模拟机车驾驶过程，在实验室环境中获取所需的机车司机驾驶状态监测视频文件。对所得到的视频文件对其进行一定的处理，通过判断手势的规范性与标准性对机车司机的驾驶状态进行检测。首先对机车司机驾驶过程的视频文件进行一定的预处理。通过混合高斯模型对视频文件进行背景建模与运动目标(手势)的实时检测。在对背景图像不断的更新的过程中，对手势出现与否进行判断。当检测到手势目标出现后，停止混合高斯模型算法的使用，记录此时的背景图像：然后利用五帧问的帧间差分法进行相邻帧的比较，通过阈值的设置，判断是否相邻的五帧间存在差异。若五帧间的差异小于所设定的阈值，则认为此时为机车司机所做出的规定的手势；之后，通过肤色模型的转换对手势图像进行进一步的准确提取。经肤色模型处理所得到的图像可能存在着一定的空洞等现象，需要通过腐蚀、扩张等数字形态学滤波的方法对其进行修正，以便得到清晰准确的手势的二值图像；最后对手势的二值图像进行识别与判断。采用形状上下文算法、HOG特征和AdaBoost分类器等对手势的二值图像进行目标的识别与综合的判定，进而判断出司机的驾驶状态。一方面，利用HOG特征和AdaBoost分类器对其进行分类识别。首先需要利用AdaBoost分类器对大量的手势图像的HOG特征进行训练，得到能够对各个手势进行分类的强分类器。之后通过强分类器对待匹配的手势的二值图像的HOG特征进行分类，以判断是否是规定的手势，以及其是否符合要求：另一方面，利用形状上下文算法，计算手势的二值图像与模板图像的匹配代价，进而对手势的标准型进行判断。通过上述两种方法综合判断手势的规范性，实现对机车司机驾驶状态的分析与监测的工作。大量的实验数据表明，通过上述的一系列的算法的计算，可以较为准确的对机车驾驶的视频文件进行驾驶状态的监测。
作者：	王莹
专业：	信号与信息处理
导师：	赵守国
授予学位：	硕士
授予学位单位：	北京交通大学
学位年度：	2012
正文语种：	中文