基于视觉特征信息融合的设备操作人员疲劳状态检测方法

摘要

本发明公开了一种基于视觉特征信息融合的设备操作人员疲劳状态检测方法，在各种疲劳表征中挑选眼部，嘴部，头部轮廓作为检测组合，基于检测组合对设备操作人员进行疲劳判断。采用特征级联分类器检测人眼，并用粒子滤波算法跟踪眼部位置；使用灰度处理检测嘴部并修改临界点提高检测精度，再通过特征点相对位置判断头部状态，通过选择上述三个方法组合成总检测方法来进行设备操作人员在不同状态下的综合检测。检测后获取参数并建立设备操作人员疲劳检测模型；使用支持向量机对模型进行机器学习，实时分析出操作者此时是否疲劳，很好的满足了不同状态下对表征参数分析得出疲劳程度的应用需求。