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基于面部识别的管制员疲劳风险评估关键技术研究

孙瑞山 史增鹏 王俊虎

孙瑞山, 史增鹏, 王俊虎. 基于面部识别的管制员疲劳风险评估关键技术研究[J]. 交通信息与安全, 2014, (1): 1-4. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.01.001
引用本文: 孙瑞山, 史增鹏, 王俊虎. 基于面部识别的管制员疲劳风险评估关键技术研究[J]. 交通信息与安全, 2014, (1): 1-4. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.01.001
SUN Ruishan, SHI Zengpeng, WANG Junhu. Face Recognition for Fatigue Risk Assessment of Air Traffic Controllers[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2014, (1): 1-4. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.01.001
Citation: SUN Ruishan, SHI Zengpeng, WANG Junhu. Face Recognition for Fatigue Risk Assessment of Air Traffic Controllers[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2014, (1): 1-4. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.01.001

基于面部识别的管制员疲劳风险评估关键技术研究

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.01.001
基金项目: 

中国民航局科技项目(重大专项)

国家重点基础研究发展计划(973计划)项目

详细信息
  • 中图分类号: TP317.4 X951

Face Recognition for Fatigue Risk Assessment of Air Traffic Controllers

  • 摘要: 人为因素在民航事故发生原因中所占比例逐渐增加,因此,高效检测管制员的身份和疲劳状况,对保证飞行正常及安全风险的评估具有重要的意义。基于面部识别技术,采用 OpenCV 开发平台,综合图象二值化和模板匹配技术,对管制员的身份及疲劳状况进行识别,取得比较实际的检测效果,疲劳检测成功率达80%,对管制员这类工作岗位的风险管理具有一定的参考价值。

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2014-02-28

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