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基于实时陆空通话情感识别的管制员疲劳状态快速监测研究

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基于实时陆空通话情感识别的管制员疲劳状态快速监测研究

作者：潘国壮南京航空航天大学

学位级别：硕士

随着我国飞行小时和航班架次的不断增加,无线电陆空通话以及数据通信联络越来越繁忙,管制员的工作负荷急剧增加。近年来,因管制员疲劳而引发的民航不安全事件频繁出现,如何快速、准确地检测管制员的疲劳状态并实施有效管理成为一项重大... 详细信息

随着我国飞行小时和航班架次的不断增加,无线电陆空通话以及数据通信联络越来越繁忙,管制员的工作负荷急剧增加。近年来,因管制员疲劳而引发的民航不安全事件频繁出现,如何快速、准确地检测管制员的疲劳状态并实施有效管理成为一项重大课题。而语音非线性分析技术的出现,为解决这一问题提供了理论方法和技术支持。本文以管制员的语音数据为研究对象,使用非线性分析方法对管制员的陆空通话语音进行了研究,构建了管制员疲劳语音数据库,提出了一种新的可以表征管制员疲劳状态的语音特征向量。进一步的,应用压缩感知技术对管制员疲劳语音特征向量进行压缩采样,提出了改进的管制员疲劳语音特征及对应的疲劳状态检测方法。本文可分为如下五个章节。本文首先对空中交通管制陆空通话语音展开了研究,分析了陆空通话中字词的发音特点及语音结构特点,据此提出了从陆空通话语音中截取出管制员语音的方法。随后,分析了管制员疲劳状况相关的影响因素,并阐明了疲劳在管制员语音上的作用表现及语音信号对应的管制员状态的标记原则。提出了一种基于民航无线电陆空通话为基础的空中交通管制员语音数据库的构建方法。在数据库构建的过程,对语音信号进行预处理,以减小信号中噪声的影响。文中建立的管制员语音数据库包括不同管制员在不同时间段的陆空通话数据,共计有语音数据696条。其次,针对现有疲劳检测方法存在的缺陷,研究了疲劳和正常状态下管制员语音的非线性特征。以管制员语音数据库为研究基础,利用相空间重构方法,分析了管制员在正常状态和疲劳状态下语音混沌性的变化。随后,提出了一种基于分形维数的管制员疲劳语音小波分形特征,该特征弥补了p H音源特征应用于管制员疲劳状态分析的不足。最后,通过仿真分析证明了该特征可以定量描述管制员在正常状态下和疲劳状态下语音信号混沌性的变化情况。再次,提出了基于压缩感知的管制员疲劳状态检测方法。首先,从压缩感知模型分析了将压缩感知应用于特征选择的原理;随后,提出了一种测量矩阵与感知字典的协同构造算法,仿真模拟验证了该算法可以更好的保障测量矩阵内部原子的低相关性,并保证了矩阵在语音小波分形特征重构中的优越性;进而,将协同构造算法应用于基于压缩采样的管制员疲劳语音小波分形特征的特征选择中,去除了原特征向量中的冗余信息;最后,提出了一种基于实时陆空通话情感识别的管制员疲劳状态快速检测方法,并通过仿真分析证明了该种方法的优越性。本文的研究成果可为我国空中交通管制员的疲劳状态检测提供技术支持,为未来在民航领域开展疲劳状态管理工作提供理论依据。

关键词：空中交通管制员陆空通话情感识别分形维数疲劳检测

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飞机壁板制孔工艺过程仿真及分析

飞机壁板制孔工艺过程仿真及分析

作者：卢钢南昌航空大学

学位级别：硕士

实验研究表面,飞机机体损伤中,绝大部分都来自机构连接处。飞机机体上有数以万计的连接孔,每一个孔都是一个潜在的疲劳源。研究制孔工艺,不仅能提高制孔效率和制孔质量,还能保证飞机的装配质量,提高飞机的使用寿命。飞机壁板外形是一个... 详细信息

实验研究表面,飞机机体损伤中,绝大部分都来自机构连接处。飞机机体上有数以万计的连接孔,每一个孔都是一个潜在的疲劳源。研究制孔工艺,不仅能提高制孔效率和制孔质量,还能保证飞机的装配质量,提高飞机的使用寿命。飞机壁板外形是一个曲面,为了每一个孔都能够沿着壁板的法向,需要对制孔末端执行器进行调姿。本文基于欧拉角描述法设计了一种三自由度并联调姿机构,并对其运动模型进行了理论计算,为末端执行器的调姿提供了理论参考。影响制孔质量的因素有很多,本文第三章采用控制变量法,分别改变主轴转速(2000r/min、3000r/min、4000r/min)和进给量(0.02mm/r、0.04mm/r、0.06mm/r),对制孔过程进行钻削力和刀具温度的仿真分析,并将结果绘制成折线图。从结果中可知,钻削轴向力随着主轴转速的增大而减小,随着进给量的增大而增大;刀具温度随着主轴转速的增大而增大,随着进给量的增大也增大,但是主轴转速对刀具温度的影响更加显著。机体损伤大部分发生在孔连接处,为了提高孔的抗疲劳性能,本文设计以一种用于冷挤压设备的三瓣式衬套,此种衬套可以多次重复使用,并且每次使用完成后可以自动复位,因此可以将冷挤压设备放在机械手上,实现大规模的自动冷挤压,有效的提高了冷挤压的速度。本文采用对照法对冷挤压过程进行了残余应力仿真和疲劳仿真。在单边挤压量都为6μm的时候,直径为5mm的孔疲劳性能提高了25%,而直径为8mm、10mm、20mm的孔疲劳性能提高不明显,说明对于7075铝合金,冷挤压工艺只适合小孔,而不适合大孔。本文从调姿、制孔过程仿真分析、设计冷挤压衬套和冷挤压过程疲劳仿真分析几个方面研究了制孔工艺,并得出了相应的结论,为我国的航空制造业起到一定的参考意义。

关键词：自动制孔调姿机构制孔仿真冷挤压衬套疲劳检测

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基于面部特征的疲劳驾驶识别的设计与实现

基于面部特征的疲劳驾驶识别的设计与实现

作者：高爽河北科技大学

学位级别：硕士

疲劳驾驶是造成道路交通事故的主要原因之一,是影响人们日常出行的主要问题,为了减少因驾驶员疲劳驾驶而引发的交通事故,所以将深入开展疲劳驾驶检测的研究。本文在介绍了现有的疲劳驾驶检测方法后,提出一种基于面部特征融合的疲劳识别... 详细信息

疲劳驾驶是造成道路交通事故的主要原因之一,是影响人们日常出行的主要问题,为了减少因驾驶员疲劳驾驶而引发的交通事故,所以将深入开展疲劳驾驶检测的研究。本文在介绍了现有的疲劳驾驶检测方法后,提出一种基于面部特征融合的疲劳识别方法,主要研究工作有:1)图像预处理。由于图像在采集或传输的过程中会受到光照不均衡以及各种噪声的干扰,所以要对图像进行平滑去噪和光照均衡处理,以此来增强图像有效信息,保证人脸检测的准确性。2)人脸检测及关键点定位。采用基于Haar-like特征的AdaBoost算法进行人脸检测,结合积分图算法提高特征值计算的效率,排除大部分的背景影响,使关键点检测范围大大缩小,再采用级联回归的方法定位人脸的68个关键点,可以根据关键点的位置快速定位眼睛和嘴巴,所以此方法具有很强的抗干扰性。3)眼部和嘴部的状态识别。在得到人脸68个关键点的信息中,可以定位到人眼和嘴巴,然后将人眼纵横比作为SVM分类器的输入来进行眼睛睁闭状态的识别,再根据关键点的位置定位到嘴巴,计算嘴部高宽比MAR判断嘴部状态。4)疲劳判定。根据眼部特征眨眼频率、持续闭眼时间、基于PERCLOS准则的眼睛闭合占比和嘴部特征打哈欠次数建立基于多特征的疲劳识别模型,通过这些指标综合判断驾驶员的疲劳状态并进行相应的提示。本文以Jetbrain提供的PyCharm为开发平台,结合计算机视觉库OpenCV,在windows操作系统下进行开发,采用python语言编写程序。该系统能够实时运行,并且能准确的检测出驾驶员的真实状态,如果发现存在疲劳状态则进行相应的提示。

关键词：疲劳检测 Adaboost 关键点检测眼部状态识别 PERCLOS

基于深度学习的驾驶员面部动态表情疲劳状态研究

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基于深度学习的驾驶员面部动态表情疲劳状态研究

作者：陈爽山东大学

学位级别：硕士

驾驶员疲劳驾驶是导致交通事故的主要原因之一,因此设计一种有效的疲劳识别方法来提高道路交通安全,具有重要的现实意义。大多数现有的困倦检测方法存在仅使用单一面部特征、忽略疲劳特征的时间变化信息和识别准确率低等问题,因此,本文... 详细信息

驾驶员疲劳驾驶是导致交通事故的主要原因之一,因此设计一种有效的疲劳识别方法来提高道路交通安全,具有重要的现实意义。大多数现有的困倦检测方法存在仅使用单一面部特征、忽略疲劳特征的时间变化信息和识别准确率低等问题,因此,本文提出了一种基于深度学习的驾驶员面部动态表情疲劳检测方法,以提高疲劳检测的鲁棒性和稳定性。本文主要研究方法如下:（1）驾驶员面部特征点检测及面部有效特征区域定位基于图像灰度化和直方图均衡化对采集数据预处理,以消除数据图像光照不均和随机噪声等外部环境因素影响。基于回归树集成算法对驾驶员面部68个特征点进行定位,并通过梯度增强算法和最小化平方和误差对关键点定位采用的级联回归器进行优化。基于人脸特征点的坐标信息,提出了一种用于驾驶员眼睛和嘴巴主要疲劳特征区域的定位裁剪方法。（2）驾驶员面部关键区域状态感知模型研究基于权重初始化、Adam优化算法、批量归一化和迁移学习等卷积神经网络优化策略,以Fire单元为基础建立了分别用于驾驶员眼睛和嘴巴状态检测的深度卷积神经网络模型,同时利用状态检测网络对驾驶员眼睛和嘴巴状态的深层特征表示进行提取。（3）驾驶员面部动态表情疲劳状态检测模型研究基于深度学习空间特征融合算法,建立了用于面部眼睛和嘴巴深层疲劳特征融合的分解双线性特征融合模型。基于循环神经网络的基本结构,建立了用于提取疲劳数据之间时间序列信息的长短期记忆单元。通过对各模型进行结合建立了用于驾驶员困倦检测的系统框架,并对疲劳检测系统的训练、图像帧扩充和状态概率向量的构造等环节进行了介绍。（4）驾驶员疲劳检测实验及结果分析研究基于NTHU-DDD模拟驾驶数据集和CEW、ZJU、YawDD三个公共数据集对眼睛和嘴巴状态检测模型在不同驾驶场景下的性能进行了实验对比分析。通过对疲劳检测模型输入图像帧数、特征融合位置、状态概率向量数目、分类器选择和LSTM结构参数等进行实验,确定了用于驾驶员疲劳检测的最优框架及参数配置。基于实车采集数据与其余疲劳检测研究方法进行实验对比,验证本文所提框架的优越性。

关键词：深度学习疲劳检测特征融合面部动态表情

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视频在线学习中学习状态的智能分析

视频在线学习中学习状态的智能分析

作者：李阳北京邮电大学

学位级别：硕士

互联网技术飞速发展,走进每一个家庭当中,在线购物、在线观影等曾经只在科幻作品里出现的场景成为了现实,而在线教育更是在近几年成为时代焦点,在线教育相比于传统教育很多独特的优势,比如资源丰富、更新及时受场地限制小等。但是通过... 详细信息

互联网技术飞速发展,走进每一个家庭当中,在线购物、在线观影等曾经只在科幻作品里出现的场景成为了现实,而在线教育更是在近几年成为时代焦点,在线教育相比于传统教育很多独特的优势,比如资源丰富、更新及时受场地限制小等。但是通过在线教育进行课程学习的时候也存在其弊端,比如在面对电脑进行学习的时候,学员的学习状态往往缺乏监督。基于这种特点,如果能够实现对学员学习状态进行智能分析的系统,将会很有价值。本文提出了一种结合面部特征信息的学员疲劳检测方法,实现了学习状态智能分析检测系统,该系统可以通过对学员面部特征信息的获取以及分析,在学员学习状态处于疲劳状态时进行提示。主要研究成果如下:(1)提出适应在线教育情景的对眼部特征进行检测的方法。在检测眼睛处于睁开还是闭合的过程中,使用最小二乘法以及其他过滤规则进行优化处理。同时运用先验知识定位嘴部位置,进而运用积分投影法实现特征检测。(2)提出了一种视线转移的检测方法。在已有基础上,补充检测学员由于疲劳而导致的视线转移。本文分析了几种有关视线检测的算法,根据家庭进行在线教育的场景,选择通过计算瞳孔与眼睛轮廓的位置关系来对视线的转移进行检测。(3)设计实现了一款学习状态智能分析检测系统。通过相关算法分别进行人脸检测、人眼闭合状态检测、视线转移检测和打哈欠状态,集合以上面部特征信息得出疲劳状态结果,即时反馈检测结果,对学员进行提示。实验结果表明,本文的疲劳状态检测方法对于困倦、走神、目光呆滞等学员经常出现的疲劳状态具有比较好的检测效果,提示的准确率较高,具有应用于实际使用的价值。

关键词：在线教育学习状态检测疲劳检测视线转移嘴部检测

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基于机器视觉和握力波动的疲劳驾驶研究

基于机器视觉和握力波动的疲劳驾驶研究

作者：赵军东华大学

学位级别：硕士

在2010年,世界的车辆总数已经超过十亿,其中美国2.4亿辆、中国7800万辆。伴随车辆的快速增长随之而来的是交通事故的增加。而研究表明其中大约20%的事故与疲劳驾驶有关。目前关于驾驶疲劳检测的研究方法基本都是应用视觉信号和脑电、心... 详细信息

在2010年,世界的车辆总数已经超过十亿,其中美国2.4亿辆、中国7800万辆。伴随车辆的快速增长随之而来的是交通事故的增加。而研究表明其中大约20%的事故与疲劳驾驶有关。目前关于驾驶疲劳检测的研究方法基本都是应用视觉信号和脑电、心电、眼电等生理信号。由于其非接触性,视觉检测仍然是主流。但是视觉检测目前的研究有一些不足,特别是测试者在复杂环境,例如戴眼镜或者在光线变化较大,传统的二值分割等方法准确度将大打折扣。有文献表明握力变化也是衡量驾驶疲劳的有效特征之一。因此本文提出将视觉信号和握力信号融合来检测驾驶疲劳,实验结果表明相对于单一视觉信号,融合之后的算法检测更加准确。本文主要工作如下:(1)模拟驾驶平台和疲劳驾驶检测系统的搭建。为了尽可能真实地模拟实际驾驶操作,保证疲劳检测算法有效性。在硬件方面采用的模拟方向盘和脚踏板与真实的驾驶体验几乎相同,驾驶场景模拟系统的设计涵盖各种天气和路况。在此基础上构建摄像头和握力检测于一体的疲劳驾驶检测系统。(2)经压力传感器采集到的握力原始信号表征能力非常有限,首先要对原始的数据进行转换和滤波,其中滤波采用实时性更好的线性动力系统模型平滑方法。预处理之后在握力的时域特征中选择方差作为握力特征。(3)在人脸定位中研究Cascade结构的人脸检测器算法,应用基于Haar特征的Adaboost算法使得人脸定位更加准确。所有的视觉处理算法包括Adaboost和改进的主动形状模型均在基于Visual Studio2010的OPENCV中实现。(4)在定位人脸之后,利用改进的主动形状模型来进行人脸77个特征点的搜索。利用眼睛和嘴部的特征点的高宽比来定义眼睛闭合度和嘴巴张开度。最后分别在戴眼镜和不戴眼镜的测试者验证了算法的精确性和鲁棒性。(5)提出了基于人脸和握力特征融合的疲劳驾驶检测算法。对于眼睛闭合度、嘴部张开度及握力方差三个特征输入进行模糊推理系统的设计。在满足规则的交叉性和一致性方面做了大量的实验去调整模糊规则。在MATLAB中和已有的算法进行了对比仿真,证明了算法的有效性。

关键词：疲劳检测 Adaboost 主动形状模型握力提取模糊推理

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船舶驾驶台值班监测系统关键技术研究

船舶驾驶台值班监测系统关键技术研究

作者：赵德远集美大学

学位级别：硕士

船舶航行安全一直都是海事领域研究的焦点问题。据相关的统计资料显示,所发生的海上船舶安全事故中有80%以上是由于人为因素造成的,而这些由人为因素导致的海上事故中50%以上是由于船员疲劳导致的。疲劳使船员控制力和注意力下降,避碰... 详细信息

船舶航行安全一直都是海事领域研究的焦点问题。据相关的统计资料显示,所发生的海上船舶安全事故中有80%以上是由于人为因素造成的,而这些由人为因素导致的海上事故中50%以上是由于船员疲劳导致的。疲劳使船员控制力和注意力下降,避碰反应速度慢,船舶操纵质量下降,最终导致海上事故。为了监测值班船员的警觉性,国际海事组织(IMO)通过决议MSC.128(75),强制船舶安装船桥航行值班报警系统(BNWAS,Bridge Navigational Watch Alarm System)。系统需要船员在规定时间内手动复位,该方式增加船员的工作负担,不利于船舶航行安全。针对BNWAS存在的不足,本文提出一种基于人体姿势和步态的疲劳检测方法。因为人体行为能力受神经控制,以及骨骼肌肉的支撑,当人的精神饱满时,肌肉力量充足,行为能力正常,但人体疲劳时人体行为能力会有所下降。本文提出了基于向量角度的姿势识别算法和使用改进的DTW算法识别异常步态。研究分析传感器的硬件结构、工作原理、软件开发工具包。应用OpenCV视觉库对获取的图像进行处理和显示。使用C++、OpenCV、Kinect SDK开发船舶驾驶台值班船员监测系统,并通过实验进行验证算法的有效性。

关键词：船舶驾驶值班监测疲劳检测步态识别姿势识别

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基于深度学习的连续警觉度预测

基于深度学习的连续警觉度预测

作者：张楠上海交通大学

学位级别：硕士

警觉度是人能保持长时间专注状态的程度,高警觉度状态下人能及时对外界刺激做出反应从而减轻外界伤害和影响达到自我保护目的。一些职业如司机、医生等需要人长时间保持高警觉度的状态否则就可能由于疏忽导致严重的意外和事故。进行警... 详细信息

警觉度是人能保持长时间专注状态的程度,高警觉度状态下人能及时对外界刺激做出反应从而减轻外界伤害和影响达到自我保护目的。一些职业如司机、医生等需要人长时间保持高警觉度的状态否则就可能由于疏忽导致严重的意外和事故。进行警觉度预测的意义就在于此,通过对警觉度进行预测以及时发现人体状态变化从而进行预警降低发生事故的概率。可用于警觉度预测的输入信号有很多,以驾驶员的警觉度预测为例,脑电、眼电、视频、方向盘握力等多种形态的信号都可以用来预测驾驶过程中警觉度的变化。不同形态的信号从不同的方面反映了警觉度的变化过程。与使用单一信号来进行预测相比,使用多种信号可以使得预测系统准确率更高,鲁棒性更强。而由于不同信号存在的形态不同、刻画警觉度的方式不同,很难通过简单的方法有效地构建同时利用多种信号的警觉度预测系统。近年来深度学习领域的应用和发展给我们提供了新的思路。本研究将探索利用深度神经网络、深度循环神经网络来对脑电、眼电信号进行信息融合,得到抽象的、高层次的特征描述人体警觉度的变化。同时我们还设计了相应的实验采集驾驶员驾驶过程中脑电、眼电信号以及其警觉程度的变化,对本研究中构建的警觉度预测系统进行了验证,证明了其与传统方法相比能更精确的对警觉度变化进行预测。

关键词：脑电眼电多模态融合疲劳检测深度学习循环神经网络

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基于3G视频的驾驶员疲劳状态检测方法

电子科技 2011年第11期24卷 84-85,114页

作者：王瑜胡记文武警工程学院通信工程系陕西西安710086

疲劳驾驶已成为交通事故发生的主要原因之一。文中提出了一种基于3G视频的人眼疲劳检测方法。通过DirectShow技术对视频流抓取视频帧,采用肤色聚性特征进行人脸定位,基于灰度信息进行人眼定位与追踪,并采用Perclos方法进行疲劳判断。通... 详细信息

疲劳驾驶已成为交通事故发生的主要原因之一。文中提出了一种基于3G视频的人眼疲劳检测方法。通过DirectShow技术对视频流抓取视频帧,采用肤色聚性特征进行人脸定位,基于灰度信息进行人眼定位与追踪,并采用Perclos方法进行疲劳判断。通过此方法,可以及时了解驾驶者的疲劳状态,有效预防疲劳驾驶。

关键词： 3G视频车辆监控疲劳检测