基于人眼开合度的电力调度员疲劳监测方法

电力调度员参与电力系统运行的监视、指挥与控制的相关工作,是保证电力系统安全运行的重要成员,但长时间进行高度专注工作会引起疲劳,疲劳工作极有可能会导致严重事故。因此,开发一种基于人眼状态检测的疲劳监测系统尤为重要,有利于减少电力调度员因疲劳工作带来的安全和经济的损失。该课题设计一种基于YOLOv5和PERCLOS的组合模型的疲劳监测方法,模型由两个主要部分组成:人眼开合检测、疲劳状态判断。YOLOv5模型通过分析人眼开合度判断眼睛的眨眼状态,并利用PERCLOS算法检测人体疲劳状态。实验数据通过采用固定摄像头和可穿戴摄像头拍摄来获取,通过对比分析说明可穿戴摄像头拍摄的数据更可靠,同时通过YOLOv5模型与dlib模型的对照实验可证明YOLOv5模型具有识别准确率高的特点。