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申请/专利权人：中国民航大学

摘要：本发明涉及一种基于面部特征的管制员疲劳监测方法,步骤为，人脸检测：人脸关键点检测：眼部嘴部纵横比计算：针对个体面部特征差异性的参数校准：重度疲劳行为检测：基于动态衰减时间窗的疲劳判别算法设计：基于脑电信号的算法有效性分析。本方法在疲劳判别算法上融入了管制工作场景特性，可以对管制员的疲劳状态进行更有效的判定和告警，对于预防空中交通管制不安全事件的发生具有重要意义，为后续管制员无接触式疲劳监测研究提供了相关思路，且对算法效率进行了优化，满足实时性需求。

主权项：1.一种基于面部特征的管制员疲劳监测方法，基于计算机或边缘计算开发板实现，其特征在于，在计算机或开发板中设置人脸检测模块、人脸关键点检测模块、眼部嘴部纵横比计算模块、针对个体面部特征的参数校准模块、重度疲劳行为检测模块、基于动态衰减时间窗的疲劳判别算法设计模块、基于脑电信号的算法有效性分析模块，步骤如下：步骤A，人脸检测:首先根据输入的单帧图像进行人脸检测，返回人脸置信度与检测框坐标，对检测结果进行非极大值抑制，限定画面中只检测到一张人脸；步骤B，人脸关键点检测：在步骤A确定人脸检测框坐标后，根据坐标对原图进行裁剪，将经过裁剪后的图像输入至人脸468关键点检测模型，返回各关键点坐标信息；步骤C，眼部嘴部纵横比计算:通过使用步骤B模型推理得到的面部468关键点三维坐标信息，计算三维欧几里得距离，进一步重构眼部与嘴部的纵横比函数；步骤D，针对个体面部特征差异性的阈值标定：以步骤C的眼部嘴部纵横比计算方法，针对单个管制员选取睁眼、闭眼、半睁眼、张口，闭口5种状态图像进行计算，标定每名被试者对应的EAR_3D与MAR_3D阈值，其中EAR_3D为眼部纵横比，MAR_3D为嘴部纵横比；步骤E，重度疲劳行为检测：以步骤D得到的EAR_3D与MAR_3D阈值，对管制员眼部与嘴部状态进行判定，将结果写入时间序列数组，根据计算机或边缘计算开发板的实时推理性能设定连续帧阈值，达到重度疲劳行为检测效果；步骤F，基于动态衰减时间窗的疲劳判别算法设计：以步骤E中得到的疲劳行为与眼部嘴部状态信息，融合管制员工作情景设计动态衰减时间窗口数学模型，通过计算动态时间窗口内管制员眨眼频率，结合疲劳阈值进行疲劳判别，同时进行告警；步骤G，基于脑电信号的算法有效性分析：使用SPSS将管制员的脑电信号处理结果，与步骤F中面部视频处理结果进行相关性分析，验证算法有效性；通过以上步骤对管制员疲劳状态进行相应的监测，在符合疲劳判别条件下进行告警，预防因身体疲劳导致的空中交通管制不安全事件发生。

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百度查询： 中国民航大学 基于面部特征的管制员疲劳监测方法