机车视频安全监控系统设计

牛国锋

（常熟理工学院 计算机科学与工程学院，江苏 常熟 215500）

铁路交通事故频发的一个重要原因是驾驶员的疲劳驾驶.长时间的单调枯燥驾驶，驾驶员很容易疲劳，如果可以利用电子视频监控设备对驾驶员的操作进行监控，并在必要时发出提示与告警，提醒驾驶员根据行车要求进行操作，可以大大减少列车交通事故的发生，因此机车状态视频安全监控系统的研究具有现实意义［1］.

1 系统总体设计

机车视频监控系统应该满足如下几个条件［2］：

（1）因为机车一般处于运行状态，所以采用无线通信方式与地面通信；

（2）机车内的空间有限，安装在机车上的相关设备不能影响机车相关人员的工作；

（3）机车上有些地方光线不足，要采用红外线摄像头进行图像摄取；

（4）视频监控要达到实时监控的基本要求，图像画面要确保基本流畅和很高的清晰度；

（5）机车上设备要具备高稳定性，以便适应复杂的电磁环境和变化较大的温度、湿度环境，并且机车通用电源是DC110V电源，因此使用的设备要符合该电源环境；

本文以目前通用的PC视频监控系统为基础，把整个机车乘务员视频监控系统分为车载端、服务器、远程监控端三大部分，系统总体结构如图1所示.

2 车载终端部分设计

根据现场实际情况需求，本系统是在现有机车安全运行监控系统的基础上，利用计算机、网络、通信等多项技术开发设计的专用监视系统.系统由司机室标准化音视频分析系统和动力室状态监视系统组成.根据机车乘务员一次出乘标准化作业的要求和规定，系统对乘务员操作、机车运行前方线路等情况进行全过程音视频同步记录.同时，系统对动力室状态监视实时录像显示，给值乘司机提供动力室工作状态的实时监视图像，确保值乘司机及时掌握机车工作状态.车载终端总体结构示意图如图2所示.

3 关键位置语音提示的实现

机车运行关键位置语音提示系统设计的主要目的是解决目前铁路单司机值乘的具体问题.它可以模拟副司机的部分职能，在机车运行的关键位置（例如平交道口、进站信号机、出站信号机等位置）通过语音给司机提示.该装置可以与视频监控系统配套使用，也可以单独设置应答按键使用.关键位置语音提示装置从列车运行监控记录装置的TAX2箱中提取列车运行公里表数据，然后与提前输入系统的某段铁路线路信息对比，在机车距道口、预告信号机、进站信号机、出站信号机等前400米处（可根据实际情况进行调整）通过语音提示司机及时瞭望，规范行车，司机听到语音提示后及时应答，录音装置对提示呼叫音和司机应答音进行录音并存储在硬盘上，退乘后进行数据的转储与回放.该装置完全符合TAX2箱接口要求，选用高端嵌入式硬件设计.系统设计的总体结构示意图如图3所示.

图1 系统总体设计结构图

图2 车载端总体结构示意图

4 机车乘务员疲劳检测的实现

当机车行驶到关键位，语音系统开始提示，若机车司机不能及时回复，这时疲劳检测系统开始对司机进行疲劳检测.机车驾驶员疲劳度实时监控系统要满足实时性，因此系统必须在有限的时间内对外部输入信号完成指定的处理，即输入信号的更新速度必须小于等于信号处理的速度，并且从信号输入到处理后输出的延迟必须足够小.

4.1 司机疲劳检测方法

当前司机疲劳检测技术有多种方法，而目前最通行和研究得最多的疲劳驾驶检测方法就是基于机器视觉的检测法.此方法采用非接触式的图像采集和处理的方法检测疲劳，不会给司机带来任何驾驶负担，采用嵌入式设备可以很好地与机车车辆结合为一体，而且根据算法的不同可以具有很好的实时性.本文根据疲劳直接表现为身体某些外部特征的变化，比如打哈欠、头部下垂、眨眼频繁、闭眼时间长等.而这些特征可以通过实时采集图像，并对这些特征图像进行分析处理，最后做出疲劳的判断.眨眼状态是检测驾驶疲劳最直接有效的物理反应特征，大多采用机器视觉的方法，对摄像机摄取的司机脸部或眼部图像进行处理，提取所需要的特征(如眨眼频率、闭眼时间)并加以判断识别，在该种方式判别方法中，PERCLOS方法是目前公认最有效的驾驶疲劳检测方法.本文在司机疲劳状态识别中就是采用该方法，下面说明该方法在本系统中的应用.

图3 关键位置语音提示装置结构示意图

4.2 PERCLOS算法

PERCLOS（Percentage of Eyelid Closure Over the Pupil Over Time［3］）是指在单位时间里眼睛闭合时间所占的百分率.PERCLOS的测量原理如图4，通过测量t1～t4值就能计算出PERCLOS的值：

所用时间；t2是眼睛瞳

其中f指眼睛闭合时间的百分率，即PERCLOS的值：t1是由眼睛瞳孔最孔由80%闭合到20%所用时间；t3是眼睛瞳孔20%闭合到瞳孔20%张开

大闭合到80%张开到80%所用时间；t4是眼睛瞳孔20%张开所用的时间.

PERCLOS的测量方法是：用摄像头摄取驾驶员的脸部图像，通过数字图像处理方法得到眼睛图像，经过图像分析和识别手段确定眼睛是张开还是闭合的.将闭合程度大于80%的眼睛状态归类为闭合状态，定义眼睛瞳孔开度大于20%是张开.眼睛闭开比是当测量时间内眼睛闭合的时间与眼睛张开的时间之比.眼睛闭合是通过眼睛图像像素的模板比较得出的；同样眼睛张开也是通过眼睛图像的像素模板比较得出的.时间是通过每帧图像处理的时间计算出的，每6秒视频作为1个检测单元，时间太短误警率会增高，时间太长则不能及时报警.

4.3 驾驶员疲劳检测方法的实现

机车司机驾驶疲劳检测过程：首先将采集到的图像进行人脸检测，然后查询人脸上的眼睛并准确定位，再将定位的眼睛进行特征值的提取，最后根据PERCLOS算法判断司机是否疲劳.本文对于机车驾驶员疲劳检测的工作流程如下：采用CF-216MM红外防水一体化摄像机采集连续的正面人脸图像，在关键位置对人脸图像进行检测，若在机车运行过程中，司机长时间没有在自己的位置上工作，那么系统将向远程监控中心发出报警以采取必要的紧急措施.当系统检测到人脸，再定位人脸脸部后锁定它的特征位置眼睛，提取人眼的特征参数，计算分析它的状态，根据PERCLOS算法判断疲劳检测结果.如果检测结果为疲劳，则给予语音提示，让司机清醒.疲劳检测的结果通过通信模块发送到远程监控中心.疲劳检测算法流程如图5所示.

5 结束语

随着铁路跨越式发展的需要，机车的运行模式也在发生改变.本文借鉴以往的视频监控系统的设计，实现了视频安全监控系统的车载终端设计.本系统在降低司机劳动强度、保障行车安全、促进企业标准化管理等方面具有良好的应用及推广前景.

[1]宋志雄.机车司机行车安全监控系统应用研究[J].中国安全科学学报，2005，15（10）.

[2]杨广林.主动视频监控中若干问题的研究[D].秦皇岛：燕山大学，2006.

[3]郑培，宋正河，周一鸣.基于PERCLOS的机动车驾驶员驾驶疲劳的识别算法[J].中国农业大学学报，2002，7（2）：104-109.