面部特征融合的电力作业头疲劳检测方法研究

摘要：

针对电力员工作业疲劳状态检测过程中存在光照不均、噪声干扰以及准确率低等问题,在AdaBoost级联分类器算法的基础上,提出一种对电力员工进行多特征疲劳状态检测的方法.首先,对图像进行预处理,利用Retinex算法对图像进行增强;其次,用Haar特征表示人脸特征,LBP特征表示眼部和嘴部特征,利用训练好的分类器进行人脸检测以及眼部、嘴部特征的提取;最后,根据眼部高宽比和嘴部宽高比分别对眼部闭合状态和嘴部张闭状态进行判别,并用PERCLOS原理统计员工眼部闭合频率,结合打哈欠时嘴部规律性闭合情况来完成疲劳状态判别.实验结果表明:该方法能在复杂背景下快速检测出疲劳状态,具有较强的适应性和鲁棒性.

关键词：疲劳作业检测、AdaBoost、Retinex算法、Haar特征、LBP特征

所属期刊栏目：32

分类号：TP391;TM08(计算技术、计算机技术)

资助基金：西安市科技局农业信息化综合服务平台的研究与建设项目NC13192.Project Supported by Research and Construction of Agricultural Information Integrated Service Platform of Xi'an Science and Technology Bureau NC13192

在线出版日期：2017-03-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：17-21,28