【摘 要】
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空中交通管制员作为航空器安全运行的重要保障人员,其疲劳状态检测研究是航空安全领域重要的课题之一,为避免由于管制员在岗疲劳而导致安全事故或者事故征候的情况发生,实现对管制员在岗工作期间的实时检测至关重要。本文考虑管制员实际工作状况和环境,提出了一种基于面部特征的管制员疲劳识别算法。该算法包括人脸检测模块、特征提取模块、疲劳评价模块。首先人脸检测模块通过多任务级联卷积神经网络检测人脸和眼部。其次特征提
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空中交通管制员作为航空器安全运行的重要保障人员,其疲劳状态检测研究是航空安全领域重要的课题之一,为避免由于管制员在岗疲劳而导致安全事故或者事故征候的情况发生,实现对管制员在岗工作期间的实时检测至关重要。本文考虑管制员实际工作状况和环境,提出了一种基于面部特征的管制员疲劳识别算法。该算法包括人脸检测模块、特征提取模块、疲劳评价模块。首先人脸检测模块通过多任务级联卷积神经网络检测人脸和眼部。其次特征提取模块主要通过疲劳表情识别模型和眼部状态识别模型提取特征,识别单帧图片的疲劳状态,其中管制员疲劳表情识别模型是对Xception神经网络进行改进,采用迁移学习策略,将搭建的疲劳表情识模型在疲劳表情数据集上微调获得模型与权重。管制员眼部状态识别模型采用迁移学习策略预训练深度神经网络和深度卷积神经网络,对网络进行融合获得眼部状态识别模型。最后疲劳评价模块是融合两种静态疲劳识别模型的结果,根据管制员疲劳判定指标,建立了管制员疲劳特征,基于改进的D-S证据理论对FFE、MDFE、PERCLOS、MDEC和BF进行决策级融合,综合判定管制员状态。经对进行复训任务的一线管制人员进行测试,平均准确率达到94.5%,对管制员疲劳检测具有较高的准确率,有助于减少管制员在岗疲劳情况的发生。
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