◆孫昕 顧延中

基于面部特征識(shí)別的管制員疲勞檢測(cè)算法研究

◆孫昕 顧延中

（中國(guó)民航飛行學(xué)院空中交通管理學(xué)院 四川 610000 ）

管制員疲勞是關(guān)系到航空安全的重要問題之一，本文通過安裝在管制員工作臺(tái)正前方的攝像頭獲取管制員工作時(shí)候的視頻，運(yùn)用一種使用多任務(wù)級(jí)聯(lián)卷積網(wǎng)絡(luò)（Multi-Task Convolutional Neural Network，MTCNN）對(duì)獲得的視頻圖像，包含管制員的臉部，身體的姿態(tài)等特定部位進(jìn)行定位，從獲取的圖像中提取管制員嘴部、左右眼等區(qū)域的光流圖并進(jìn)行特征融合，然后使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）提取特征進(jìn)行管制員疲勞檢測(cè)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明能夠有效檢測(cè)出管制員瞌睡、打哈欠、閉眼等一系列疲勞動(dòng)作。

多任務(wù)級(jí)聯(lián)卷積網(wǎng)絡(luò)；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；特征融合；光流圖

近些年來，由于中國(guó)民用航空發(fā)展速度加快，我國(guó)管制人員工作負(fù)荷大大增加，導(dǎo)致管制員工作中產(chǎn)生疲勞，威脅民航安全。根據(jù)民航某地區(qū)調(diào)查顯示，由于管制員疲勞導(dǎo)致發(fā)生的危險(xiǎn)事件約占18%[1]。2014年7月，武漢某管制人員因?yàn)槠谠陲w機(jī)進(jìn)近階段睡崗；2016年10月，虹橋機(jī)場(chǎng)塔臺(tái)管制員因?yàn)槠诙中?，沒有認(rèn)真考慮飛行員指令，盲目跟從之后造成了跑道侵入事件[2]。根據(jù)美國(guó)聯(lián)邦航空局（Federal Aviation Administration，F(xiàn)AA）調(diào)查發(fā)現(xiàn)，大約有80%的管制員在上班期間會(huì)因工作勞累而產(chǎn)生疲勞，其中，大約有20%的管制員認(rèn)為自己一直存在疲勞感[3]。在2016年4月，國(guó)際民航組織召開了疲勞風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)會(huì)議，因此，越來越多的國(guó)家關(guān)注由于管制員疲勞造成的安全事件，合理有效的檢測(cè)管制員疲勞成了空管安全領(lǐng)域研究的重點(diǎn)。目前，已經(jīng)有各種算法技術(shù)對(duì)管制員疲勞進(jìn)行檢測(cè)，如：基于面部的Haar特征的AdaBoost[4]人臉檢測(cè)算法，該算法在實(shí)際復(fù)雜的環(huán)境下運(yùn)用效果不理想，當(dāng)人體姿態(tài)改變或者人臉方向的變動(dòng)時(shí)，并不能準(zhǔn)確的檢測(cè)到嘴部，臉部區(qū)域；基于HOG-SVM[5]人臉檢測(cè)算法，該算法由于本身模型很小，只能檢測(cè)到最小圖片尺寸為80*80，不具有普遍性；本文中提出利用結(jié)合光流算法和多任務(wù)級(jí)聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式來檢測(cè)管制員的疲勞狀態(tài)，當(dāng)多任務(wù)級(jí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)到人臉的時(shí)候，結(jié)合光流算法能夠解決傳統(tǒng)算法對(duì)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)誤差較高的問題，并且有效地去除噪聲的干擾，較暗的光線等外在因素的影響，完整地檢測(cè)出場(chǎng)景中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，并實(shí)現(xiàn)了對(duì)檢測(cè)出的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行穩(wěn)定的跟蹤。

1 方法與步驟

1.1 多任務(wù)級(jí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法檢測(cè)（MTCNN）

本文首先使用 MTCNN 進(jìn)行人臉和關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)任務(wù)如圖1，本文算法過程如圖2。

圖1 MTCNN檢測(cè)人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位

圖2 本文的算法流程圖

MTCNN由3個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)組成（P-Net，R-Net，O- Net），其算法模型總體結(jié)構(gòu)如圖3所示。第一階段是Proposal Network （P-Net）：該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)主要獲得了人臉區(qū)域的候選窗口和邊界框的回歸向量。并用該邊界框做回歸，對(duì)候選窗口進(jìn)行校準(zhǔn)，然后通過非極大值抑制（NMS）來合并高度重疊的候選框；第二階段是Refine Network （R-Net）：該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)還是通過邊界框回歸和NMS來去掉那些false-positive區(qū)域。只是由于該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和P-Net網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)有差異，多了一個(gè)全連接層，所以會(huì)取得更好抑制false-positive的作用；第三階段是Output Network （O-Net）：該層比R-Net層又多了一層卷積層，所以處理的結(jié)果會(huì)更加精細(xì)。作用和R-Net層作用一樣。但是該層對(duì)人臉區(qū)域進(jìn)行了更多的監(jiān)督，同時(shí)還會(huì)輸出5個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)位置。

圖3 MTCNN算法效果

但只確定人臉關(guān)鍵點(diǎn)部位是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，還需要確定關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)，本文根據(jù)“三庭五眼”規(guī)律，以眼部坐標(biāo)為中心、左右唇端距離為長(zhǎng)度，確定一個(gè)矩形框，作為眼部區(qū)域；以左唇端、右唇端中點(diǎn)為中心、左右唇端距離為長(zhǎng)度，確定一個(gè)矩形框，作為嘴部區(qū)域，如圖4所示。

圖4 關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)

1.2 光流計(jì)算

當(dāng)管制員處于疲勞狀態(tài)時(shí)，會(huì)出現(xiàn)瞌睡、打哈欠、閉眼等一系列動(dòng)態(tài)動(dòng)作，因此，僅有靜態(tài)的圖像是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。光流[7]是利用圖像序列中像素在時(shí)間域上的變化以及相鄰幀之間的相關(guān)性來找到上一幀跟當(dāng)前幀之間存在的對(duì)應(yīng)關(guān)系，包含了連續(xù)幀之間的動(dòng)態(tài)信息。本文使用光流圖中包含的動(dòng)態(tài)信息代替連續(xù)幀所提供的動(dòng)態(tài)信息，將動(dòng)態(tài)與靜態(tài)相融合，可以更好檢測(cè)管制員疲勞。

光流是用于顯示在三維空間中運(yùn)動(dòng)的物體，并形象的表現(xiàn)到二維圖像中，反映出物體像素點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)方向。利用圖像序列中像素在時(shí)間域上的變化以及相鄰幀之間的相關(guān)性來找到上一幀跟當(dāng)前幀之間存在的對(duì)應(yīng)關(guān)系，從而計(jì)算出相鄰幀之間物體的運(yùn)動(dòng)信息。假設(shè)每一個(gè)時(shí)刻均有一個(gè)向量集合（，，），表示指定坐標(biāo)（，）在點(diǎn)的瞬時(shí)速度。設(shè)（，，）為時(shí)刻（，）點(diǎn)的像素亮度，在很短的時(shí)間?內(nèi)，和分別增加?，?，可得：

但考慮到相鄰兩幀的圖像之間距離較短，可得：

兩者合并可得：

因此，

最后可得：

Farneback算法[8]是光流計(jì)算的一種方法，在管制員工作的時(shí)候，由于正對(duì)著管制員的攝像頭是固定的，因此，管制員面部的光流特寫是由管制員本身頭部或者身體姿勢(shì)改變而運(yùn)動(dòng)的，本文通過Farneback算法計(jì)算管制員眼部、嘴部的光流特寫，以此來反映管制員當(dāng)前的狀態(tài)。在圖5中，采集到模擬管制員視頻中的兩幀，（a）表示光流計(jì)算的水平分量，（b）表示光流計(jì)算的垂直分量。

圖5 Farneback光流計(jì)算相關(guān)圖像

2 疲勞檢測(cè)：

一個(gè)正常的人在同一時(shí)間自然狀態(tài)下，左右眼的運(yùn)動(dòng)方向是基本一致的[9]，因此，本文首先在MTCNN 的三個(gè)網(wǎng)絡(luò)均設(shè)置了一個(gè)閾值，這個(gè)值代表著大多數(shù)情況下人臉候選窗口的精確性，閾值嚴(yán)格選定的情況下，管制員低頭（MTCNN檢測(cè)不到人臉的情況下），判斷管制員處于瞌睡（分心）情況；如果檢測(cè)到人臉，則將提取眼睛、嘴部等特征區(qū)域送入疲勞檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)，并結(jié)合眼部、嘴部光流圖，判斷管制員在上崗期間是處于正常工作狀態(tài)，還是處于分心、打哈欠狀態(tài)。之后，使用CNN對(duì)光流圖提取動(dòng)態(tài)特征，對(duì)一個(gè)短時(shí)間的動(dòng)作變化進(jìn)行分類。

本文將疲勞檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)分為四部分，首先是眼睛光流特征提取子網(wǎng)絡(luò)；其次是左眼特征提取子網(wǎng)；接著是嘴部光流特征提取子網(wǎng)，最后一個(gè)是嘴部特征提取。將提取到的嘴部，眼部光流圖以及提取的嘴部，眼部特征輸入進(jìn)四個(gè)子網(wǎng)，經(jīng)過數(shù)層卷積、池化后，將眼部和眼部光流圖融合，進(jìn)一步提取眼部特征。同樣的辦法處理嘴部得到的圖像，然后將眼部/嘴部融合后的子網(wǎng)絡(luò)再全部輸入全連接層以此得到全局區(qū)域的特征。之后再經(jīng)過降維，最終輸入Softmax層進(jìn)行分類得到最終處理結(jié)果。為了避免過度擬合，在每個(gè)卷積層添加L2正則項(xiàng)，在全連接層前添加了Dropout層（如圖6）。

圖6 疲勞檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析：

為檢測(cè)本文所采用面部特征識(shí)別算法的魯棒性和實(shí)時(shí)性，本文對(duì)11名志愿者進(jìn)行管制模擬機(jī)訓(xùn)練，獲取了共11段5分鐘的面部視頻數(shù)據(jù)，1秒鐘為24幀，可獲取7200張RNG圖像。本文將收集到的數(shù)據(jù)分為兩部分，一部分是正常與打瞌睡的動(dòng)作，這一部分用于睡崗檢測(cè)；另一部分是正常動(dòng)作與打哈欠、閉眼等一系列疲勞動(dòng)作，用于疲勞檢測(cè)網(wǎng)格。圖7中的圖像均來自實(shí)驗(yàn)所得到的數(shù)據(jù)，（a）是正常工作情況圖像、（b）瞌睡圖像、（c）打哈欠圖像、（d）閉眼圖像。

因?yàn)槿嗽诖蝾瘯r(shí)候重要特征是低頭，此時(shí)實(shí)際視頻采集到的面部圖像在原來的640*480中管制員的人臉只占200*150，因此直接以MTCNN是否檢測(cè)到人臉作為打瞌睡的標(biāo)準(zhǔn)。從表1采集到的視頻結(jié)果中可以看出，大部分正常狀態(tài)下（a圖）能被檢測(cè)到，也很容易檢測(cè)到瞌睡（b圖）情況。

表1 MTCNN檢測(cè)瞌睡實(shí)驗(yàn)結(jié)果

由表1可以看出，結(jié)合光流圖檢測(cè)打瞌睡會(huì)更精確些，但由于人擺頭等頭部運(yùn)動(dòng)會(huì)被標(biāo)記為打瞌睡，對(duì)試驗(yàn)結(jié)果造成波動(dòng)較大。

當(dāng)以人的眼部（以左眼為例）和嘴部檢測(cè)管制員疲勞時(shí)，結(jié)合光流圖的算法，能夠識(shí)別短時(shí)間內(nèi)的動(dòng)作變化，得出在響應(yīng)時(shí)間內(nèi)眼睛閉合次數(shù)和打哈欠的次數(shù)（如圖6），如表2所示。

圖6 數(shù)據(jù)集采集正常、打哈欠、閉眼等情

表2 左眼、嘴部結(jié)合光流圖疲勞檢測(cè)結(jié)果

從表中可以看出，結(jié)合包含動(dòng)態(tài)信息的光流圖獲得的精確度可達(dá)到90.5%，由此可以看出本文的算法對(duì)管制員工作時(shí)候打哈欠、閉眼等動(dòng)作可以更好識(shí)別。

4 結(jié)語

本文提出了一種基于面部特征識(shí)別的管制員疲勞檢測(cè)算法，相對(duì)于生理檢測(cè)[10]（腦電、心電等監(jiān)測(cè)）、主觀檢測(cè)[11]（斯坦福嗜睡量表），本文的方法避免了對(duì)管制員造成身體侵入性的影響，而且檢測(cè)結(jié)果的精確度高，并引入光流圖和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，應(yīng)用到管制員日常工作視頻監(jiān)控中，從實(shí)驗(yàn)結(jié)果看出，在外部正常的工作環(huán)境下，對(duì)于各種不同情景如打瞌睡、閉眼、打哈欠均適用，本文的算法具有更高的魯棒性和準(zhǔn)確率。但本文也存在一些不足，稍微低頭、左右擺頭等頭部運(yùn)動(dòng)會(huì)被標(biāo)記為打瞌睡；講話等會(huì)被標(biāo)記為打哈欠，這些需要在今后的工作中改進(jìn)和做進(jìn)一步研究。

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