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文檔簡(jiǎn)介
1、當(dāng)今世界鐵路運(yùn)輸業(yè)蓬勃發(fā)展,中國(guó)鐵路交通發(fā)展迅猛。隨著鐵路的迅速發(fā)展所引發(fā)的問題也越來越多:機(jī)車駕駛速度越高隨之引發(fā)的安全問題愈顯突出。既要保證列車行車安全,又要保證機(jī)車運(yùn)行平穩(wěn)、舒適。影響機(jī)車駕駛安全性的因素很多,而機(jī)車司機(jī)的正常駕駛也顯得更為重要,機(jī)車駕駛員在列車運(yùn)行安全性方面,占據(jù)著不可忽視的地位。
傳統(tǒng)的疲勞駕駛監(jiān)測(cè)技術(shù)有基于人眼的疲勞狀態(tài)監(jiān)測(cè)、基于頭部位置的疲勞狀態(tài)監(jiān)測(cè)。這些疲勞狀態(tài)的監(jiān)測(cè)存在著一定的弊端,無法克服光
2、照強(qiáng)度的變化、遮擋、重合等影響:而基于生理參數(shù)(如EEG、ECG、EOG等)的疲勞狀態(tài)監(jiān)測(cè),屬于接觸的監(jiān)測(cè)方法,對(duì)駕駛員的駕駛狀態(tài)有一定的影響。經(jīng)調(diào)查可知,我國(guó)火車司機(jī)在值乘期間,需要按照接收到的信號(hào)做出一系列的規(guī)定性手勢(shì)動(dòng)作。鑒于此,提出了一種專用于機(jī)車司機(jī)的駕駛狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)——基于機(jī)車司機(jī)的姿態(tài),即機(jī)車司機(jī)規(guī)定性手勢(shì)的,機(jī)車司機(jī)疲勞駕駛狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)。
模擬機(jī)車駕駛過程,在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中獲取所需的機(jī)車司機(jī)駕駛狀態(tài)監(jiān)測(cè)視頻文件。
3、對(duì)所得到的視頻文件對(duì)其進(jìn)行一定的處理,通過判斷手勢(shì)的規(guī)范性與標(biāo)準(zhǔn)性對(duì)機(jī)車司機(jī)的駕駛狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)。首先對(duì)機(jī)車司機(jī)駕駛過程的視頻文件進(jìn)行一定的預(yù)處理。通過混合高斯模型對(duì)視頻文件進(jìn)行背景建模與運(yùn)動(dòng)目標(biāo)(手勢(shì))的實(shí)時(shí)檢測(cè)。在對(duì)背景圖像不斷的更新的過程中,對(duì)手勢(shì)出現(xiàn)與否進(jìn)行判斷。當(dāng)檢測(cè)到手勢(shì)目標(biāo)出現(xiàn)后,停止混合高斯模型算法的使用,記錄此時(shí)的背景圖像:然后利用五幀問的幀間差分法進(jìn)行相鄰幀的比較,通過閾值的設(shè)置,判斷是否相鄰的五幀間存在差異。若五幀間
4、的差異小于所設(shè)定的閾值,則認(rèn)為此時(shí)為機(jī)車司機(jī)所做出的規(guī)定的手勢(shì);之后,通過膚色模型的轉(zhuǎn)換對(duì)手勢(shì)圖像進(jìn)行進(jìn)一步的準(zhǔn)確提取。經(jīng)膚色模型處理所得到的圖像可能存在著一定的空洞等現(xiàn)象,需要通過腐蝕、擴(kuò)張等數(shù)字形態(tài)學(xué)濾波的方法對(duì)其進(jìn)行修正,以便得到清晰準(zhǔn)確的手勢(shì)的二值圖像;最后對(duì)手勢(shì)的二值圖像進(jìn)行識(shí)別與判斷。采用形狀上下文算法、HOG特征和AdaBoost分類器等對(duì)手勢(shì)的二值圖像進(jìn)行目標(biāo)的識(shí)別與綜合的判定,進(jìn)而判斷出司機(jī)的駕駛狀態(tài)。一方面,利用HO
5、G特征和AdaBoost分類器對(duì)其進(jìn)行分類識(shí)別。首先需要利用AdaBoost分類器對(duì)大量的手勢(shì)圖像的HOG特征進(jìn)行訓(xùn)練,得到能夠?qū)Ω鱾€(gè)手勢(shì)進(jìn)行分類的強(qiáng)分類器。之后通過強(qiáng)分類器對(duì)待匹配的手勢(shì)的二值圖像的HOG特征進(jìn)行分類,以判斷是否是規(guī)定的手勢(shì),以及其是否符合要求:另一方面,利用形狀上下文算法,計(jì)算手勢(shì)的二值圖像與模板圖像的匹配代價(jià),進(jìn)而對(duì)手勢(shì)的標(biāo)準(zhǔn)型進(jìn)行判斷。通過上述兩種方法綜合判斷手勢(shì)的規(guī)范性,實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)車司機(jī)駕駛狀態(tài)的分析與監(jiān)測(cè)的工作
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