船舶机舱值班人员眼部视觉识别及疲劳状态监测

发布时间：2021-05-10 21:31

　　据国际海事组织统计表明,海员疲劳值班已经成为船舶航行潜在危险因素,80%以上的海上交通事故与疲劳值班有间接或直接的关系。虽然,目前有多种不同的驾驶员疲劳检测方法和技术,但主要针对机舱值班人员站姿或坐姿、走动或坐立的状态进行监测。本文提出通过检测机舱值班人员的脸眼状态来判断其疲劳状态。首先本文利用训练好的AdaBoost算法结合Haar-Like特征对机舱值班人员的人脸进行定位,在此基础上,采用改进的AdaBoost算法对人眼进行定位。最终,利用改进的PERCLOS准则对机舱值班人员的疲劳状态进行监测。本文主要的研究内容分为以下两个方面:（1）采用结合Haar-Like特征值的AdaBoost算法对机舱值班人员进行人脸识别;同时,在检测到人脸的基础上,利用改进的AdaBoost算法进行人眼的精确识别。研究结果表明:与传统的模板匹配算法相比,该算法能够更加准确的识别出人脸和人眼位置。（2）提出采用改进的PERCLOS疲劳判定准则,即单位时间内眼睛翻转次数占总帧数比值的方法对机舱值班人员的疲劳状态进行监测。计算结果表明.:在对机舱值班人员模拟值班工作视频中,每隔一秒获取一帧人脸图像对值班人员... 

【文章来源】：大连海事大学辽宁省 211工程院校

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景
        1.1.1 机舱值班人员疲劳问题
        1.1.2 机舱值班人员疲劳来源
    1.2 机舱值班人员视觉的识别
        1.2.1 人脸识别方法
        1.2.2 人眼识别方法
    1.3 机舱值班人员疲劳的监测
        1.3.1 疲劳监测方法
        1.3.2 疲劳监测研究现状
        1.3.3 国内外研究现状评述及趋势
    1.4 论文研究内容及意义
        1.4.1 论文的研究内容
        1.4.2 论文的研究意义
2 机舱值班人员脸眼识别
    2.1 图像采集及预处理
        2.1.1 图像采集
        2.1.2 图像预处理
    2.2 机舱值班人员人脸识别
        2.2.1 基于AdaBoost算法的人脸检测
        2.2.2 基于Haar-Like特征的积分图计算
        2.2.3 弱分类器到强分类器的构造
        2.2.4 基于AdaBoost算法的级联分类器生成
    2.3 机舱值班人员人眼识别
        2.3.1 人眼定位与人脸定位的差异
        2.3.2 使用改进的AdaBoost算法进行人眼识别
    2.4 实验结果
    2.5 本章小结
3 机舱值班人员疲劳状态的判断
    3.1 疲劳检测方法
        3.1.1 接触式疲劳检测
        3.1.2 非接触式疲劳检测
    3.2 基于PERCLOS的疲劳状态检测
        3.2.1 眼睛模型
        3.2.2 PERCLOS疲劳判断原理
    3.3 改进的疲劳判别方法
    3.4 机舱值班人员疲劳状态分析
    3.5 本章小结
结论与展望
参考文献
致谢
作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于AdaBoost的人脸检测算法研究[J]. 白燕.  现代计算机(专业版). 2019(09)
[2]汽车驾驶员驾驶疲劳监测及技术发展分析[J]. 于琦.  时代汽车. 2018(03)
[3]基于卷积神经网络的田间多簇猕猴桃图像识别方法[J]. 傅隆生,冯亚利,Elkamil Tola,刘智豪,李瑞,崔永杰.  农业工程学报. 2018(02)
[4]船员疲劳驾驶监控技术发展[J]. 李林.  科技资讯. 2015(24)
[5]基于多尺度SDM模型的人脸对齐算法[J]. 姚文韬,沈春锋,顾志松,董文生.  控制工程. 2015(S1)
[6]几种常用的肤色检测颜色空间[J]. 庞燕.  中国传媒大学学报(自然科学版). 2013(06)
[7]基于AAM提取几何特征的人脸识别算法[J]. 张淑军,王高峰,石峰.  系统仿真学报. 2013(10)
[8]疲劳驾驶检测方法研究综述[J]. 薄纯娟,徐国凯,宋鹏,李忠楠.  大连民族学院学报. 2013(03)
[9]一种改进的基于Canny算子边缘检测算法[J]. 赵岩,周百灵,陈贺新.  吉林大学学报(理学版). 2012(04)
[10]一种改进的指纹图像局部方向场匹配方法[J]. 陈晖,舒欣,殷建平,祝恩.  国防科技大学学报. 2011(05)

博士论文
[1]基于二维MB-LGBP特征的表情识别及其光照检测研究[D]. 张铮.天津大学 2010

硕士论文
[1]基于眼部图像特征的人体疲劳检测研究[D]. 李婷婷.西安电子科技大学 2017
[2]船舶驾驶台值班监测系统关键技术研究[D]. 赵德远.集美大学 2017
[3]基于视觉通道的疲劳驾驶检测[D]. 房灵芝.南昌大学 2016
[4]基于视觉的疲劳驾驶预警系统[D]. 姚瑶.合肥工业大学 2015
[5]基于图像处理的疲劳驾驶检测技术研究[D]. 金璐.武汉工程大学 2014
[6]基于人脸检测的疲劳驾驶分析[D]. 王雷.合肥工业大学 2014
[7]驾驶状态监测技术研究[D]. 肖怡晨.南京理工大学 2014
[8]基于疲劳驾驶的计算机视觉研究[D]. 黄葛峰.安徽大学 2012
[9]船舶驾驶员驾驶疲劳评价方法的研究[D]. 赵宣宣.大连海事大学 2011
[10]基于图像处理的船舶值班监控系统的研究[D]. 杨华.大连海事大学 2010



本文编号：3180093