基于人脸识别的疲劳检测系统

一、目的意义和国内外现状

疲劳风险日益成为航空安全关注的重点风险之一。各国逐渐意识到，疲劳对人的影响严重威胁到飞行安全，一些飞行事故或事故征候被证明是直接或间接由疲劳所引发。美国国家运输安全委员会（NTSB）报告，商业航空运营中，约 75％的致命事故涉及人为差错，机组疲劳占到15～20％。疲劳是不能避免，但可以及时发现，同时进行管理评估并采取适当方法加以控制，可降低疲劳对航空运营人的影响，最大限度保证航空运营安全。在我国民航运输业高速发展的今天，持续增长的空中交通流量使得管制员工作负荷不断增加，高强度的工作荷以及管制员不规律的工作、生活方式容易导致管制员疲劳，风险隐患不容忽视，对空域运行效率及飞行安全带来不利影响。如何通过技术手段正确识别管制员疲劳，做好预防和提醒的措施吗，加强疲劳管理，对保障民航空管安全、高效、可持续的发展具有重要意义。

二、系统设计总体思路

通过采用AI人工智能视觉模组，融合摄像头、英特尔Movidius Myriad X视觉加速芯片和腾讯湿电除雾器

优图的算法，对采集画面进行实时分析，可实现人脸检测、属性分析、姿态估计、人脸识别等功能，精准实现人脸检测、人脸关键点定位、人脸属性分析等相关能力，满足对管制员工作疲劳状态的实时监测需求。基于精细标注训练数据实现的视频人脸90点追踪，可实现大姿态和复杂表情的精准定位。包含追踪成功、失败检测机制，置信度高达99%。通过对面部90个点的分析，可以实时对值班管制员的面部表情进行判断，识别出闭眼、低头、偏头等疲劳和注意力不集中工作状态。

三、系统设计原理及具体实现

基于人脸识别的疲劳检测系统使用人脸识别开发板模块+MiniPC主机搭建的服务器实现。

3.1 人脸识别开发板模块

人脸识别开发板共有两类接口，USB 接口和UART接口。其中USB接口实现为两个免驱设备：视频流+虚拟串口，需要视频流的用户可以选择该接口。不需要视频信息的用户可以选择UART接口。

控制终端通过 USB 或 UART 接口从人脸识别开发板获取 AI 信息，处理用户业务逻辑。

控制终端的可选方案包括：

（1）普通电脑

（2）具备USB接口的SoC：如树莓派

japanese tecther2

（3）具备UART接口的单片机：如STM32F103C8T6（要求RAM大于

20KBytes）

（4）其他类似控制终端

本文使用的是USB接口和miniPC主机进行连接实现功能。

图3- 1 VIonseed开发板结构图

人脸识别开发板可提供的AI 信息括如下内容：

轨迹ID（traceId）：是一个人脸进入画面后自动生成的唯一标识，它不会随着运动、人脸大小的变化而改变。系统会根据轨迹ID进行人脸身份的识别。

人脸框和姿态角：系统识别到人脸后会用一个框对人脸进行定位，在这个框中会通过建立空间直角坐标系如图3-2，然后返回roll，pitch 和 yaw 三个角度参数信息来描述人脸姿态，各个参数信息如表3-1

图3- 2 人脸姿态角坐标示意图

表3- 1 人脸姿态角参数信息

IT维保

参数名称通风柜控制	数据类型	描述
roll	浮点型小数	脸部左右倾斜角度，取值范围-180~180，在-60-60内效果准确，角度偏移过大可能造成检测失败或者点位不准。
yaw	浮点型小数	脸部左右扭头角度，取值范围-90~90，在-30-30内效果准确，角度偏移过大可能造成检测失败或者点位不准。
pitch	浮点型小数	脸部俯仰角，取值范围-90~90，在-30-30 内效果准确，角度偏移过大可能造成检测失败或者点位不准。