航行安全问题一直是全球关注的热点。在发生的船舶海难事故中,人为因素特别是疲劳被确认为一个主要因素,由于疲劳导致的船舶值班人员操作失误是大多数海难事故的根源。因此,研究基于图像处理的船舶值班视频监控系统,有着重要的现实意义。首先,本文利用DirectShow中的filter管理器实现了多条链路的管理,进而实现了多个监控画面同屏显示、图像的帧提取、帧存储功能,并将帧格式转换为OpenCV的图像存储格式,方便下一步的处理。然后对帧图像进行处理,先后用肤色建模和OpenCV实现的动态检测两种方法检测人脸。肤色建模采用皮肤的YCbCr模型将人脸正面图像二值化,初步确定了待检测范围。OpenCV人脸动态检测是基于Haar特征的,通过收集人脸正负样本,运用程序训练出可以识别人脸的Haar特征分类器,并将这些分类器级联起来,产生检测速度快、精度高的人脸分类器,最终在复杂背景下准确地定位、标识出动态人脸。最后,对监控画面进行扫描,如果在一段时间内画面中没出现值班人员(即无人脸)或者前后帧图像的人脸中心位置在很小范围内变化,则判断无人值班或者值班不力,系统提供声像报警使得值班人员即刻警醒。本文通过处理监控画面内的图像,检测画面中是否有值班人员在有效工作,并在实验室条件下实现基本功能。该算法精度高,运算速度快,系统实现的成本低,但还有很大的继续研发价值,可以进行系统网络化、智能化、标准化的设计,使得系统功能更加完善,实时性更好。