本专利针对现有疲劳监测设备复杂、运算慢的问题，提出一种头戴式视频疲劳监测系统。通过Adaboost算法训练分类器识别虹膜图像，实时计算虹膜睁开度比例，当低于18%时触发报警，实现快速、便携的疲劳状态判断，提升作业安全性。

　　2.英年早逝的原因很复杂，其中重要的一条是，如今竞争激烈的社会中，人们工作紧张，生活节奏快，随之而来的体力疲劳和脑力疲劳更容易侵及都市工作族。可是，许多忙碌的中青年人依仗自己体格健壮、活力充沛，无视或根本不懂得识别疲劳的警告，操劳过度，长此以往，给疾病甚至死亡以可趁之机。为了辅助检测科技人员或者其他如驾驶员、建筑工地、电力行业、石化行业、煤矿行业等领域的工作人员进行安全作业，需要通过疲劳监测系统进行疲劳监测。

　　3.基于ukf眼跟踪算法的驾驶员疲劳检测方法，是根据近似非线性函数的概率分布比近似其函数更容易的原则,利用ut无迹变换,选择一组确定的sigma点集逼近驾驶员人眼运动状态的后验概率密度函数,进行人眼非线性跟踪.在驾驶员人眼非线性跟踪基础上,通过计算perclos值,进行现实驾驶条件下驾驶员疲劳的跟踪检测。虽然基于ukf眼跟踪算法的驾驶员疲劳检测方法能够起到视频监测人眼运动轨迹判断是否疲劳的效果，但是由于需要设备条件较多，运算较为复杂，速率较低，从而短期内无法从车内配备变成轻便的头戴式设备，因此使用条件受限，无法普及至其他安全生产领域。

　　4.本发明的目的在于提供一种视频疲劳监测系统以及方法，能够对正在作业的工作人员进行疲劳监测，并可在疲劳状态下发出警报，以保护劳动者的安全，以解决上述背景技术中提出的问题。

　　5.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种视频疲劳监测系统，包括主枕体，所述主枕体的两侧均固定连接有侧支架，两个所述侧支架之间且远离主枕体的一端固定连接有前额架，所述侧支架远离主枕体一端的底部固定连接有前导杆，所述前导杆远离侧支架的一端由上至下依次安装有可见光补光灯和前置监控摄像头，其中一个所述前导杆的底部还安装有鹅颈管，所述鹅颈管的末端固定安装有数据采集摄像头，其中一个所述侧支架的外侧安装有电源按键，所述侧支架的外侧且位于电源按键的一侧还设有电源指示灯，且该所述侧支架的顶部还安装有音量调节键。

　　7.作为优选，所述主枕体主体为海绵结构，内部通过安装架安装有声音报警器，且所述侧支架延伸至主枕体的内部与安装架固定连接。

　　11.作为优选，所述主枕体的内部还安装有主控板和可充电电池，所述主控板上依次

　　安装有处理器、存储器以及无线信号收发器，所述可见光补光灯、前置监控摄像头、数据采集摄像头、电源按键、电源指示灯、音量调节键以及声音报警器均与主控板电性连接。

　　12.本发明还提供一种视频疲劳监测方法，包括以下步骤：采集面部视频图像并处理获得眼睛图像；逐帧提取眼睛图像内虹膜图像并计算虹膜睁开度比例；根据虹膜睁开度判断眼睛是否睁开，并区分眼睛睁开的图像和眼睛关闭的图像；对眼睛睁开的图像进行二次分析，提取单位帧数内虹膜睁开度的平均比例，判断使用者是否疲劳并发送报警信号。

　　13.作为优选，所述虹膜睁开度计算中，首先通过基于haar特征的adaboost算法训练分类器对单位帧数内图像内的虹膜进行识别训练，然后根据虹膜图像提取虹膜的竖中线和横中线之比计算虹膜睁开度，公式如下：（x/y）*100%=n其中，x为虹膜竖中线帧数图像内的长度，y为虹膜横中线帧数图像内的长度，n为虹膜睁开度；若n虹膜睁开度＜18%，则判断使用者为疲劳状态。

　　14.与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过设置头戴式视频疲劳监测系统设备，来对使用者的面部图像进行实时采集，然后通过adaboost算法训练分类器识别虹膜图像，通过逐帧分析并判断虹膜的睁开度是否大于指定阈值，来判断分析使用者是否处于疲劳状态，相对有现有的基于ukf眼动跟踪算法的疲劳检测方法的设备，计算更加快速，判断更为直接，从而提高了疲劳提醒的及时性，提高了作业安全性，且通过头戴式设备进行监测，使用更加轻便，更容易在安全生产领域内进行范围性的普及。

　　15.图1为本发明的结构示意图；图2为本发明一种视频疲劳监测方法的主流程图；图3为本发明提供一种视频疲劳监测方法的具体步骤流程图；图4为本发明的虹膜识别示意图。

　　16.图中：1、主枕体；2、侧支架；3、前额架；4、前导杆；5、可见光补光灯；6、前置监控摄像头；7、鹅颈管；8、数据采集摄像头；9、电源按键；10、电源指示灯；11、音量调节键；12、声音报警器。

　　17.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例说明书中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

　　18.因此，以下对在附图中提供的本技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本技术的范围，而是仅仅表示本技术的选定实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范

　　19.应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

　　20.需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个......”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

　　21.在本技术的描述中，需要说明的是，术语“上”、“下”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该申请产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，仅是为了便于描述本技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本技术的限制。

　　22.在本技术的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本技术中的具体含义。

　　23.下面结合附图，对本技术的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的各个实施例及实施例中的各个特征可以相互。

　　24.请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种视频疲劳监测系统，包括主枕体1，所述主枕体1的两侧均固定连接有侧支架2，两个所述侧支架2之间且远离主枕体1的一端固定连接有前额架3，主枕体1枕于使用者后脑处，侧支架固定在头两侧，前额架3架于前额上方，所述侧支架2远离主枕体1一端的底部固定连接有前导杆4，所述前导杆4远离侧支架2的一端由上至下依次安装有可见光补光灯5和前置监控摄像头6，用于对使用者前方的工作画面进行照明和记录，其中一个所述前导杆4的底部还安装有鹅颈管7，所述鹅颈管7的末端固定安装有数据采集摄像头8，用于实时捕捉使用者面部图像画面，尤其是眼部图像画面，其中一个所述侧支架2的外侧安装有电源按键9，用于开启设备，所述侧支架2的外侧且位于电源按键9的一侧还设有电源指示灯10，用于显示电量，且该所述侧支架2的顶部还安装有音量调节键11，用于调节声音报警器12的音量。

　　25.进一步的，所述鹅颈管7采用可随意弯折定型的金属定型软管，便于更好的对数据采集摄像头8进行位置角度调节，使其对准使用者面部。

　　26.进一步的，所述主枕体1主体为海绵结构，提高佩戴舒适度，内部通过安装架（图未示）安装有声音报警器12，用于声音报警，且所述侧支架2延伸至主枕体1的内部与安装架固定连接，便于结构整体稳定。

　　27.进一步的，所述主枕体1内的安装架为金属或者塑料材质，优选地，安装架为铝制、铁制或者钢制，保证结构强度。

　　28.进一步的，所述前额架3靠近主枕体1的一侧设有防滑胶条，提高佩戴时的稳定性，防止晃动脱落。

　　29.进一步的，所述前额架3的内侧面为倾斜结构，符合人体工程学设计，更容易贴合

　　30.进一步的，所述主枕体1的内部还安装有主控板（图未示）和可充电电池（图未示），所述主控板上依次安装有处理器、存储器以及无线信号收发器，所述可见光补光灯5、前置监控摄像头6、数据采集摄像头8、电源按键9、电源指示灯10、音量调节键11以及声音报警器12均与主控板电性连接。

　　31.在本实施例中，所述存储器可以按任何适当的方式实现，例如：所述存储器可以为存储卡、机械硬盘、固态硬盘、或u盘等；所述存储器用于储存至少一个所述处理器执行的可执行指令；在本实施例中，所述处理器可以按任何适当的方式实现，例如，处理器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式等等；所述处理器用于执行所述可执行指令以实现如下的视频疲劳监测方法。

　　32.在本实施例中，所述无线信号收发器用于与外部终端设备进行无线通讯，从而将所采集的图像信息、虹膜信息以及报警信息实时或定时发送至外部终端设备处，实现无线物联，并可作为紧急联系预警用，用于使用者疲劳睡着并无法通过声音报警器12叫醒时，由外部终端设备持有者进行帮助或救援。

　　33.为了更好的对上述实施例进行理解，如图2所示，本发明还提供了一种视频疲劳监测方法的主流程图，所述视频疲劳监测方法包括以下步骤：s101、采集面部视频图像并处理获得眼睛图像；s102、逐帧提取眼睛图像内虹膜图像并计算虹膜睁开度比例；s103、根据虹膜睁开度判断眼睛是否睁开，并区分眼睛睁开的图像和眼睛关闭的图像；s104、对眼睛睁开的图像进行二次分析，提取单位帧数内虹膜睁开度的平均比例，判断使用者是否疲劳并发送报警信号。

　　34.其中，如图4所示，人眼精确定位后，需要确定人眼的状态。与正常情况一样，瞳孔是圆形的，两侧大小相同。可以根据瞳孔的开度来判断人眼的开合状态。在虹膜睁开度计算中，首先通过基于haar（是用于物体识别的一种数字图像特征，是一种即时的人脸检测运算。）特征的adaboost算法（是一种提升方法，将多个弱分类器，组合成强分类器。adaboost，是英文”adaptive boosting“（自适应增强）的缩写）训练分类器对单位帧数内图像内的虹膜进行识别训练，然后根据虹膜图像提取虹膜的竖中线和横中线之比计算虹膜睁开度，公式如下：（x/y）*100%=n其中，x为虹膜竖中线帧数图像内的长度，y为虹膜横中线帧数图像内的长度，n为虹膜睁开度；若n虹膜睁开度＜18%，则判断使用者为疲劳状态。

　　35.为了更好的对上述实施例进行理解，如图3所示，本发明还提供了一种视频疲劳监测方法的具体步骤流程图，方法至少包括：s201、首先通过数据采集摄像头8对使用者面部进行视频图像采集；

　　s202、通过基于haar特征的adaboost算法训练分类器对视频图像进行逐帧分析，识别人眼区域，若未识别出人眼区域，则回到步骤s201，选取下一帧的视频图像并重新识别；s203、逐帧识别人眼区域内的虹膜图像，若无法识别虹膜图像，则回到步骤s201，选取下一帧的视频图像并重新识别；s204、根据虹膜图像提取虹膜的竖中线和横中线之比计算虹膜睁开度；s205、根据虹膜睁开度判断眼睛是否睁开，并区分眼睛睁开的图像和眼睛关闭的图像；s206、对眼睛睁开的图像进行二次分析，提取单位帧数内虹膜睁开度的平均比例，若虹膜睁开度＜18%，则判断使用者为疲劳状态，执行步骤s207，反之，则处于正常状态，回到步骤s201，继续识别下一帧的视频图像；s207、通过声音报警器12进行报警，并同时通过无线信号收发器将报警信号同步至外部终端设备。

　　36.需要说明的是，本案中各技术特征的组合方式并不限本案权利要求中所记载的组合方式或是具体实施例所记载的组合方式，本案所记载的所有技术特征可以以任何方式进行自由组合或结合，除非相互之间产生矛盾。

　　37.需要注意的是，以上列举的仅为本发明的具体实施例，显然本发明不限于以上实施例，随之有着许多的类似变化。本领域的技术人员如果从本发明公开的内容直接导出或联想到的所有变形，均应属于本发明的保护范围。

　　38.以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

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