【摘 要】
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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
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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。
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