一种基于时空特征的作业人员疲劳检测方法

专利主权项内容

1.一种基于时空特征的作业人员疲劳检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取至少两帧塔吊作业人员在操作时的面部灰度图像；将所述面部灰度图像划分为至少两个同等大小的细胞单元，根据每个细胞单元所有像素点的梯度特征，确定每个细胞单元的特征向量；根据相距最近的两个细胞单元的特征向量确定所述两个细胞单元的相似度，遍历所有面部灰度图像，根据所述相似度，将所述面部灰度图像划分为相似区域和孤立单元；根据每一孤立单元内所有像素点的梯度方向的分布和信息熵，确定所述孤立单元的分布离散性；根据每一孤立单元与预设邻域范围内其他孤立单元间分布离散性的差异和灰度值的差异，确定所述孤立单元的特征表现性；根据所述分布离散性、所述特征表现性和所述孤立单元内像素点的灰度值分布，确定所述孤立单元的合并概率；根据所述合并概率对所述孤立单元进行筛选并合并至相距最近的相似区域内，将合并后所有的相似区域作为目标区域；对所述目标区域进行特征分析，确定特征描述子，结合至少两帧面部灰度图像的所述特征描述子对所述塔吊作业人员在操作过程中的疲劳程度进行检测，得到检测结果；所述根据每一孤立单元与预设邻域范围内其他孤立单元间分布离散性的差异和灰度值的差异，确定所述孤立单元的特征表现性，包括：计算任一孤立单元与其预设邻域范围内其他孤立单元间分布离散性的差值绝对值的均值，得到邻域离散系数；计算所述孤立单元的像素点灰度值均值得到中心灰度均值，计算预设邻域范围内其他细胞单元中所有像素点的灰度值均值作为邻域灰度均值；将中心灰度均值和邻域灰度均值的差值绝对值的归一化值作为邻域灰度系数；将所述邻域灰度系数和所述邻域离散系数的乘积的反比例归一化值作为所述孤立单元的特征表现性；所述根据所述分布离散性、所述特征表现性和所述孤立单元内像素点的灰度值分布，确定所述孤立单元的合并概率，包括：基于预设滤波尺度对所述孤立单元内像素点进行高斯滤波，得到每个像素点经高斯滤波后的滤波灰度值，计算每一像素点的原始灰度值和滤波灰度值间差值绝对值的均值的归一化值，得到第一权重系数；计算正整数1与第一权重系数的差值，得到第二权重系数；将所述第一权重系数作为所述特征表现性的权值，将所述第二权重系数作为所述分布离散性的权值，加权相加之后归一化处理得到所述孤立单元的合并概率。