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申请/专利权人：华东交通大学

摘要：本发明公开了一种基于人脸识别的机车警惕装置的实现方法，采用广角摄像头识别列车司机的脸部位置，并判断出眼睛所在位置，再通过调节全角摄像头对准司机眼睛进行虹膜识别，当检测到虹膜面积低于正常值的80％且保持5秒时，警惕装置发出报警，提醒司机警惕驾驶，由司机手动触发警惕按钮来解除报警。无需司机持续对操作手柄施压，降低其他物品对警惕装置造成的误检，实时触发警惕报警装置，无需周期性循环操作，即使列车加速快、站间距较小也能够保证列车的安全制动距离。

主权项：1.一种基于人脸识别的机车警惕装置的实现方法，其特征在于：包括电脑主机、5G模块、广角摄像头、全角摄像头、语音报警器、解除报警按钮，电脑主机、5G模块安装在机车操纵台下方，5G模块用于建立电脑主机与铁路系统服务器之间的通讯，电脑主机通过5G技术访问铁路系统服务器，广角摄像头、全角摄像头、语音报警器、解除报警按钮安装在机车操纵台上，广角摄像头用于采集司机人脸图像信息，并将采集到的图像发送至电脑主机进行人脸识别，并定位司机人眼所在位置，全角摄像头用于采集司机人眼虹膜图像信息，并发送至电脑主机，由电脑主机根据计算后的人眼位置调整全角摄像头对准司机人眼进行红膜图像采集，在电脑主机中计算虹膜的面积，当识别到虹膜面积低于司机打卡时虹膜面积的80％且保持5秒时，电脑主机控制语音报警器发出报警信息，由司机手动按下解除报警按钮解除报警；判断司机是否处于清醒状态驾驶列车的方案包括人脸识别、人眼定位、虹膜识别、虹膜面积计算步骤；虹膜面积计算包括以下步骤：虹膜的像素值与眼眶的像素值不相同，所以采用像素积分投影法计算虹膜的面积，司机疲惫时眼皮会大面积的覆盖掉虹膜，使得虹膜面积减少，虹膜面积计算方法为：令Ix,y代表图像点x,y处的像素值，x1，x2为水平方向上的取值，定义在[x1,x2]上的积分投影函数H[x1,x2]，其中x1,x2∈[0,M]， 同理定义y1，y2为竖直方向上的取值，在[y1,y2]上的积分投影函数V[y1,y2]，其中y1,y2∈[0,N]； 由1式和2式联合起来计算出虹膜的面积为： 所述电脑主机与列车中央控制系统电性连接，与铁路系统服务器之间通过5G网络进行无线连接，列车司机驾驶列车前需要打卡签到，司机在打卡考勤系统中被采集到的图片及对应驾驶车次发送至铁路系统服务器，在铁路系统服务器中通过5G网络发送至电脑主机，电脑主机根据识别后的结果与铁路系统服务器传来的图片进行对比，两张图片识别结果一致后，由全角摄像头对司机虹膜进行采集，并在电脑主机中识别司机正常情况下的虹膜面积，接着司机即可对列车进行操作，电脑主机将识别后的司机虹膜面积信息及其保持的时间发送至列车中央控制系统，当电脑主机计算出虹膜面积仅有正常情况下的80％且保持5秒时，当持续时间超过10秒时，中央控制系统便会控制列车采取制动措施，直至列车停止；人脸识别包括以下步骤：①人脸图像采集：由广角摄像头对司机人脸进行拍摄采集图片，并将采集到的图片发送至电脑主机；②图像预处理：先对采集到的人脸图像进行灰度化处理，减少运算量，再采用二维中值滤波方法对灰度化后的图片进行滤波去噪处理，减少噪声对图片的干扰；③人脸检测:以人脸颜色为纹理特征，采用颜色直方图算法识别出人脸所在位置；人眼定位包括以下步骤：通过眼睛关键点定位来确定人眼位置，采用卷积神经网络在人脸图像上检测眼睛关键点，并以此得到眼睛区域图像，自动提取眼睛中心点的特征信息，关键点定位网络包含3个卷积层，3个最大池化层和2个全连接层，每个卷积层后都经过Relu激活函数处理，以增加网络的非线性映射能力，该网络还在第三层卷积层后接了一个Dropout层，其Dropout的比例为0.5，该网络使用带动量的随机梯度下降法,进行训练，使用的损失函数为均方误差函数其中Zi和Z′i分别代表第i个输出的实际值与预测值，输入像素为39×39的人脸灰度图像，经过训练后，网络将得到双眼中心点的具体坐标位置，坐标系原点为人脸图像左上角，x轴水平向右，y轴水平向下，4个输出值依次为左眼中心点的横纵坐标值和右眼中心点的横纵坐标值，然后以宽为12个像素点、高为6个像素点确定双眼中心点坐标周围的矩形区域作为眼睛区域，最后根据坐标关系将其反投影到原始大小的人脸图像上，即可得到实际大小的眼睛图像。

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