【摘 要】
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随着铁路事业不断发展,列车在经济和社会生活中越来越重要。列车行车安全也成为铁路工作的重中之重。列车运行过程中,驾驶员扮演着重要角色,现阶段对驾驶员安全驾驶的监管仍依赖于人工事后查阅,效率较为低下。本文以此为背景,使用计算机视觉技术对驾驶员行为进行识别和分析,识别结果可用于驾驶员行为的监管,以此实现驾驶员行为监管的智能化。论文主要研究内容如下:(1)驾驶员监控视频图像增强。本文使用了改进的Retin
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随着铁路事业不断发展,列车在经济和社会生活中越来越重要。列车行车安全也成为铁路工作的重中之重。列车运行过程中,驾驶员扮演着重要角色,现阶段对驾驶员安全驾驶的监管仍依赖于人工事后查阅,效率较为低下。本文以此为背景,使用计算机视觉技术对驾驶员行为进行识别和分析,识别结果可用于驾驶员行为的监管,以此实现驾驶员行为监管的智能化。论文主要研究内容如下:(1)驾驶员监控视频图像增强。本文使用了改进的Retinex算法对驾驶员监控视频中低照度图像进行增强,增强图像亮度的同时保留了更多图像细节。(2)单目监控下驾驶员三维姿态估计和跟踪。使用Open Pose算法提取驾驶员的二维姿态,结合摄像机成像模型和人体结构模型将二维姿态进行三维重建。使用3D Kalman滤波算法对三维关节点序列进行跟踪,消除姿态估计和三维重建过程中带来的噪声。通过实验证明,本文所用方法能够有效地对关节点轨迹进行跟踪和去噪。(3)一种双匹配状态的多尺度Profile-HMM动作识别方法。首先根据关节点运动轨迹对动作序列进行分割,并提取分割点和动作片段的多尺度动作特征。然后,使用改进的K-means算法对动作特征进行聚类,并分别用大写和小写字母编码分割点和动作片段,将动作序列转换为大小写字母交替的码字序列。编码后的序列,使用双匹配状态的Profile-HMM对动作进行建模和识别。通过在MSRACtion 3D数据集和自建数据集上进行验证,本文方法相对传统HMM算法识别精度有了明显提升。(4)构建驾驶员行为语义空间对驾驶员行为进行语义描述。结合驾驶室场景和对语义二字的理解,综合场景信息,交互对象和动作信息构建了驾驶员行为语义空间,使用五元组的方式对驾驶员语义进行输出。
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