Система технического зрения для анализа физического состояния водителей коммерческого транспорта

Цель проекта

Разработка системы идентификации водителя коммерческого транспорта по данным видеодатчика для реализации функции «антитеррор» и анализа физического состояния персонала с целью соблюдения регламентированного режима работы.

Назначение продукции

Предлагаемая для разработки система технического зрения предназначена для снижения опасности совершения террористических актов и уменьшения вероятности возникновения дорожно транспортных происшествий по вине водителя, связанных с несоблюдением режима труда. Режим труда водителя регламентируется СанПином № 4233-86 и Постановлением Минтруда РФ от 25.06.1999 г. №16. Данные документы нормируют в том числе количество непрерывного времени управления транспортным средством, время отдыха, длительность работы в день и неделю, количество дней отпуска и др.
К дополнительным возможностям встраиваемой оптико-электронной системы относятся оценка скорости реакции водителя на дорожную ситуацию, анализ степени его утомляемости и эмоционального состояния.

Предлагаемое решение

Предлагается реализация системы на основании одного видеодатчика и микропроцессорной платы. С помощью специализированных методов распознавания лиц и эмоций на видеопоследовательности ведется статистика о времени пребывания одного из допущенных к работе водителей на рабочем месте.
Статистические данные позволяют осуществлять идентификацию водителя и контроль соблюдения им ремима труда.
Задача обнаружения и распознавания лица на изображении до сих пор не решена в общем виде. Форма одного и того же лица настолько меняется при разных ракурсах обзора, что даже человек не всегда может справиться с задачей распознавания. Большинство существующих алгоритмов оперируют со статичными фронтальными проекциями лица. Случайные возмущения ввиде поворота головы, применения аксессуаров, например очков, изменение мимики, сильно снижают вероятность точного распознавания человека.
Инвариантность к ряду случайных возмущений проявляют методы основанные на распознавании лица по его трехмерной модели. В базе данных образцов для каждого человека хранятся модели головы. Тестовое изображение лица проецируются на все модели в базе и распознается как образец вызвавший наибольший отклик при сравнении.
Математический аппарат данной группы методов к настоящему моменту плохо проработан. Это приводит к большим вычислительным затратам и следовательно высоким эксплуатационным расходам.
Для построения трехмерной модели головы человека применяют в основном дорогостоящие лазерные сканеры или стереопары видеокамер с высоким разрешением. В проекте предлагается использвание нераспространенного метода построения модели по видеопоследовательности от одного видеодатчика.
Специфика задачи проекта состоит в высокой степени случайных возмущений и необходимости осуществления идентификации шофера. Водитель во время движения часто поворачивает голову, чтобы посмотреть в зеркала заднего вида, выглядывает в окно, в солнечный день одевает очки или головной убор, наклоняется к приборной панели.
В связи с этим необходимо применение методов на основе трехмерной модели. Поскольку экономическая эффективность проекта диктует использование ограниченных вычислительных возможностей, время обработки одного кадра видеопоследовательности может занять несколько секунд. Данный подход точнее методов на основе распознавания лица по двумерному образцу, но также имеет предельные условия работы.
Поскольку в проекте важно не только осуществлять идентификацию водителя, но и вести статистику по режиму его работы, возможно более оправданным будет использование неточных методов, но работающих в реальном времени. Если точность метода превышает 50%, то в результате статистической обработки система вычислит правильный ответ.
Идея проекта заключается в выявлении критерия для автоматического выбора методов обнаружения и распознавания водителя на видеопоследовательности, основываясь на статистике перемещений и изменений формы его лица.

Рисунок 1 - Пример работы текущей версии разработанного программного обеспечения идентификации лиц