CN115798021A - 一种飞行员航前异常状态检测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种飞行员航前异常状态检测方法及系统，涉及图像处理技术领域，该方法包括获取第一面部图像数据，基于第一面部图像数据进行测试者的身份验证，根据身份验证结果开通该测试者专有数据的访问权限；获取第二面部图像数据，基于第二面部图像数据判断该测试者是否完成酒精测试环节，如完成酒精测试环节则将测试结果进行记录，得到第一酒精测试数据，根据第一酒精测试数据对该测试者进行异常判断；根据异常判断的最终结果结合该测试者的专有数据进行航前异常状态判定。该方法及系统采用图像数据判定测试者是否存在漏吹或者假吹的方式来提高酒精测试环节的可靠性，并且通过将测试数据关联该测试者的专有数据，更具可靠性、合理性与准确性。

Description

一种飞行员航前异常状态检测方法及系统

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，并涉及关于飞行员航前数据检测技术领域，具体而言，涉及一种飞行员航前异常状态检测方法及系统。

背景技术

飞行员执飞时的健康状态直接影响着飞行员的感知、决策、行动，是安全飞行最重要的因素之一。对飞行员航行前的健康状态进行检测能及时发现飞行员饮酒、疲劳等健康状态异常问题，并进行安全预警，助力飞行安全。现有的航前饮酒、疲劳等检测主要是通过酒精测试的方式来实现，虽然酒精测试仪能够通过气体还原测试来分析出测试者的酒精摄入量，但是无法判定测试者是否存在漏吹、假吹现象，也无法基于该测试者的综合数据判断是否在酒精摄入量未越过第一道警戒线时属于正常状态，导致该测试环节可靠性、准确性不够，无法更科学合理地进行飞行员航前饮酒、疲劳等检测。

有鉴于此，特提出本申请。

发明内容

本发明的目的在于提供一种飞行员航前异常状态检测方法及系统，该方法及系统通过采用图像数据判定测试者是否存在漏吹或者假吹的方式来提高酒精测试环节的可靠性，并且通过将测试数据关联该测试者的专有数据，以其历史专有数据与当次被测数据来进行综合异常判断，更具可靠性、合理性与准确性。

本发明的实施例是这样实现的：

第一方面，一种飞行员航前异常状态检测方法，包括如下步骤：

获取第一面部图像数据，并基于第一面部图像数据进行测试者的身份验证，获得身份验证结果，根据身份验证结果开通该测试者专有数据的访问权限；其中，第一面部图像数据为该测试者航前人脸摄像时采集的图像数据；获取第二面部图像数据，并基于第二面部图像数据判断该测试者是否完成酒精测试环节，其中，第二面部图像数据为该测试者航前酒精测试时采集的人脸图像数据；如完成酒精测试环节则将测试结果进行记录，得到第一酒精测试数据，根据第一酒精测试数据对该测试者进行异常判断；如未完成酒精测试环节则将测试结果进行记录，得到第二酒精测试数据，将第二酒精测试数据录入至该测试者的专有数据库中，作为下次被调用的数据基础；根据异常判断的最终结果结合该测试者的专有数据进行航前异常状态判定，其中，航前异常状态判定包括该测试者的检测结果是否匹配本次航程的人员状态要求。

在可选地实施方式中，还包括如下步骤：基于第一面部图像数据对该测试者进行心率变异性判断，获得心率变异性参数；根据第一酒精测试数据对该测试者进行异常判断包括获得正常结果与异常结果，将心率变异性参数与正常结果进行关联性处理，作为异常判断的最终结果。

在可选地实施方式中，基于第一面部图像数据对该测试者进行心率变异性判断，获得心率变异性参数包括如下步骤：利用成像式光电容积描记技术对第一面部图像数据进行处理，计算该测试者的血氧参数与心率参数；根据基准血氧值与基准心率值计算血氧参数与心率参数的偏差值，基于血氧参数的偏差值与心率参数的偏差值生成心率变异性参数。

在可选地实施方式中，关联性处理包括如下步骤：基于该测试者的专有数据建立心率变异性参数的第一趋势分布等级表；获取正常结果与参考值间的偏离值，基于该偏离值建立第二趋势分布等级表；将第一趋势分布等级表与第二趋势分布等级表进行等级映射处理，提取心率变异性参数与偏离值的等级结果，根据两者的等级结果分别赋予权重，获得关联处理结果，并作为异常判断的最终结果。

在可选地实施方式中，在利用成像式光电容积描记技术对第一面部图像数据处理时，至少包括提取第一面部图像数据中三角鼻梁处的图像数据；利用成像式光电容积描记技术对第二面部图像数据处理，对该测试者进行心率变异性判断，其中，在利用成像式光电容积描记技术对第二面部图像数据处理时，至少包括提取第二面部图像数据中三角鼻梁处的图像数据；将通过提取第一面部图像数据中三角鼻梁处的图像数据与通过提取第二面部图像数据中三角鼻梁处的图像数据作相似度量处理，生成合成度量结果，基于合成度量结果获得心率变异性参数。

在可选地实施方式中，相似度量处理包括三角鼻梁的纹理信息相似匹配、边缘像素点坐标相似匹配或兴趣点灰度相似匹配中的至少一种。

在可选地实施方式中，根据异常判断的最终结果结合该测试者的专有数据进行航前异常状态判定包括如下步骤：调取该测试者的专有数据子项，将所有专有数据子项按照标签属性及其重要性进行排列，获得专有属性队列，并基于该专有属性队列中对每类专有数据子项赋予预警系数；将异常判断的最终结果与每类专有数据子项的预警系数进行合并处理，获得异常总值；基于该异常总值与安全航行门限值比较，输出比较结果。

在可选地实施方式中，获取此次航程信息，并基于该航程信息对异常总值赋予比例权重后，再作为与安全航行门限值进行比较的基础。

在可选地实施方式中，当异常总值小于安全航行门限值时，对专有属性队列中各专有数据子项进行排列顺序修正。

第二方面，一种飞行员航前异常状态检测系统，包括：

第一获取单元，第一获取单元用于获取第一面部图像数据，其中，第一面部图像数据为该测试者航前人脸摄像时采集的图像数据；

第一数据处理单元，第一数据处理单元用于基于第一面部图像数据进行测试者的身份验证，获得身份验证结果，根据身份验证结果开通该测试者专有数据的访问权限；

第二获取单元，第二获取单元用于获取第二面部图像数据，其中，第二面部图像数据为该测试者航前酒精测试时采集的人脸图像数据；

第一判断单元，第一判断单元用于基于第二面部图像数据判断该测试者是否完成酒精测试环节，如完成酒精测试环节则将测试结果进行记录，得到第一酒精测试数据，根据第一酒精测试数据对该测试者进行异常判断；如未完成酒精测试环节则将测试结果进行记录，得到第二酒精测试数据，将第二酒精测试数据录入至该测试者的专有数据库中，作为下次被调用的数据基础；

第二判断单元，第二判断单元用于根据异常判断的最终结果结合该测试者的专有数据进行航前异常状态判定，其中，航前异常状态判定包括该测试者的检测结果是否匹配本次航程的人员状态要求。

本发明实施例的有益效果是：

本发明实施例提供的飞行员航前异常状态检测方法及系统通过获取第一面部图像数据，进行身份绑定后，再通过获取测试者航前酒精测试时采集的人脸图像数据，利用图像识别的方式来判定测试者是否存在漏吹或者假吹的情况，使得酒精测试环节所获得的测试结果更加准确、可靠；并且在顺利完成酒精测试环节后再根据测试数据进行区间检测，判断检测数值是否位于正常或者异常区间，基于该检测数值再与该测试者的专有信息的特征来综合判定是否符合本次航程的人员状态要求，相较于仅通过酒精测试仪获得酒精摄入量来判断是否符合状态要求的方式而言，更加可靠且合理；此外，在未顺利完成酒精测试环节的数据会跟随测试者进行信息绑定，作为下次辅助评判的数据基础，合理性与科学性更强；

总体而言，本发明实施例提供的飞行员航前异常状态检测方法及系统利用图像数据分析的原理，一方面实现身份验证的功能，从而方便进行该测试者专有数据的访问，另一方面实现图形内容识别的功能，以避免出现漏吹或者假吹而导致测试结果不准确的情形，整体起到了较为科学、合理的航前监督预警作用，从而使得最终的异常状态判定结果更加可靠且合理。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本发明实施例提供的检测方法的主要步骤流程图；

图2为本发明另一实施例提供的检测方法的主要步骤流程图；

图3为图2所示主要步骤的其中一个步骤S500的子步骤流程图；

图4为图2所示主要步骤的另一个步骤S500的子步骤流程图；

图5为图1所示主要步骤的其中一个步骤S600的子步骤流程图；

图6为图1所示主要步骤的另一个步骤S600的子步骤流程图；

图7为本发明实施例提供的检测系统的示例性模块图。

实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。

应当理解，本发明使用的“系统”和/或“单元”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其它词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。

如本发明和权利要求书所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般来说，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。

本发明中使用了流程图用来说明根据本申请的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或者同时处理各个步骤。同时，也可以将其它操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。

实施例：针对目前飞行员航前检测环节，尤其是酒精测试环节，存在一些能够被测试者轻松规避之处，导致测试结果虽然为合格，但并未反映出真实的结果，因此需要对该环节进行相对更科学且合理地检测。在此前的检测方式中，例如通过酒精测试仪对测试者进行酒精摄入量测试，由于是通过后台分析检测数据，现场的测试者可能存在漏吹、假吹等方式，从而使得酒精摄入量检测符合要求，该情况下实际上是对于检测环节的把控度不够，可能存在较大健康状态异常的风险；又例如安排了监测人员在测试者一旁进行把关，但测试者的检测数据刚好满足要求或者离标准值不远，此时根据该测试者的综合情况而言，可能存在一定的健康状态异常风险，但监测人员无法进一步判断或者碍于测试者的请求而存在误认检测结果达标的情况；又例如配置了监测人员，但监测人员轮换后，对于出现过多次饮酒或者漏吹、假吹的测试者无法准确获得所有及历史信息，导致对于该测试者本次的健康状态异常风险是否能够胜任本次的航程状态要求，也存在一定不完全准确判断的风险。

以上种种场景，均揭示了现有航前检测模式中，存在或多或少不合理或者不科学之处，尤其是对于是否存在规避酒精测试环节以及基于测试者个体的专有信息来辅助判断是否存在健康状态异常风险的方面，目前是存在可以提升的方面。因此，为了达到该目的，本实施例提供了一种飞行员航前异常状态检测方法，旨在能够通过图像识别技术来介入航前测试环节，一方面通过人脸识别来确认测试者身份，并可以获得该测试者的专有信息，另一方面也可以通过图像识别来判断测试者是否存在假吹、漏吹动作，从而将存在假吹、漏吹现象作为一种标记录入其专有信息中，对之后的判断起到辅助作用，同时将测试完成的数据与其专有信息中的数据进行综合分析判断，该测试者是否能够胜任本次航程的人员状态要求，做到更科学、合理且准确的检测模式。

具体地，请参阅图1，本实施例提供的一种飞行员航前异常状态检测方法包括如下步骤：

S100：获取第一面部图像数据，并基于第一面部图像数据进行测试者的身份验证，获得身份验证结果，其中，所述第一面部图像数据为该测试者航前人脸摄像时采集的图像数据。该步骤中主要是利用图像采集设备在航行前（此处的航行前可以是正飞或者试飞前，例如在模拟训练作业也可以存在该航前环节）对测试者的人脸进行图像采集，例如采用配置有人脸识别系统的摄像终端，测试者将人脸对准该终端的摄像头，从而由摄像终端自动拍摄测试者的人脸图像，并对图像中的人脸特征进行分析处理，匹配其数据库中储存的对应测试者信息（这就要求该终端提前储存有所有飞行员的人脸数据，并基于所有人脸数据经过深度学习的方式能够通过人脸图像准确识别出每一位飞行员，此部分为成熟技术，故此不再赘述），从而获得该测试者的身份验证结果并作出显示，例如显示人员的姓名、性别、年龄等信息作为身份验证通过的结果，如未匹配到身份验证通过的结果，可能存在测试者不是飞行员或者是新报道的飞行员，此时应当重新匹配该测试者的数据，本实施例以身份验证通过为例展开说明，故对此不通过情形不过多赘述。

S200：根据所述身份验证结果开通该测试者专有数据的访问权限。即表示测试者的身份确认后，基于摄像终端的数据库或者摄像终端发出访问请求后的云端数据库，能够随时调用该测试者专有数据，以便于后续对特定的专有信息进行分析处理。需要说明的是，专有信息例如包含该测试者的基本信息（性别、年龄、体质特点等）、专业信息（航龄、测验结果、航行特点、航线特点等）以及记录信息（航前检查通过信息、航前检查不合格信息、航行误操作信息等），以上信息主要用于根据大数据分析手段对该测试者进行航前胜任性进行判断，包括但不仅限于以上例举信息。

通过以上S100与S200步骤，能够先确认测试者的身份信息，此后可以进行酒精测试环节，从而在该环节中的测试结果能够匹配上对应的专有数据作为后续更准确且合理的数据分析基础。具体是通过步骤S300：获取第二面部图像数据，并基于第二面部图像数据判断该测试者是否完成酒精测试环节，其中，所述第二面部图像数据为该测试者航前酒精测试时采集的人脸图像数据。该步骤中，同样利用图像识别技术来实现，该图像识别设备可以是与前述的摄像终端为同一台设备，也可以是其他配置的设备。以该图像识别设备可以是与前述的摄像终端为同一台设备为例说明，测试者在接收到身份验证通过结果后，其对准摄像终端摄像头前侧集成在壳体上的酒精测试仪吹气口，使得整个人脸能够暴露在摄像头内，从而便于后续是否通过该环节测试的检测作业。

在该环节中，摄像头通过采集测试者吹气时的照片（可以是一帧或多帧），如果通过图像识别，判断出测试者的嘴部与吹气口的距离超过预设值，则判断为漏吹；如果判断在集成在酒精测试仪吹气口处的玻璃集气罩未存在超过预设值的起雾区域时，则判定为假吹。以上判定方式均认为是未完成酒精测试环节，具体是通过像素点处理完成，利用已经训练好的神经网络模型来实现，此处不再做过多赘述，如果以上两种情况均为检查出则认定为通过酒精测试环节，此时便可以通过分析计算酒精测试仪内还原性气体的含量来判断测试者的酒精摄入量数值。

基于步骤S300存在完成或者未完成酒精测试环节两种情况，此时根据不同的结果来进行相应处理，则进行步骤S500：如完成酒精测试环节则将测试结果进行记录，得到第一酒精测试数据，根据所述第一酒精测试数据对该测试者进行异常判断；如未完成酒精测试环节则将测试结果进行记录，得到第二酒精测试数据，将所述第二酒精测试数据录入至该测试者的专有数据库中，作为下次被调用的数据基础。以上表示不管是否通过酒精测试环节，都能够对测试者本次或者下次的航前检测起到辅助数据判断的作用。例如本次酒精测试环节完成，测试者的酒精摄入量数据会进行记录，一方面可以作为专有数据中记录信息的储存数据，对下次判断提供数据基础，另一方面作为本次是否达到未饮酒、饮酒或醉酒的数据判断基础；又例如本次酒精测试环节未完成，其未完成的次数及原因（漏吹或假吹）均会被记录至专有数据中记录信息作为储存数据，从而为下次判断提供数据基础。该步骤突破了此前常用的仅单独进行酒精测试的模式，利用的大数据可分析的特点，用于信息的辅助判断作用，使得往后的分析更加贴合使用需求与真实情况。

在完成酒精测试环节后，利用异常判断的最终结果作为本次航前异常检测的结果，具体为步骤S600：根据所述异常判断的最终结果结合该测试者的专有数据进行航前异常状态判定，其中，航前异常状态判定包括该测试者的检测结果是否匹配本次航程的人员状态要求。该步骤中，并非仅是通过异常判断的最终结果作为基础，还配置了测试者的专有数据（专有数据类型可以参照如上述列举所示）进行辅助判断，从而达到描述的更加贴合使用需求与真实情况的目的。例如对第一酒精测试数据进行异常判断后，发现超过预设阈值，则定义为存在健康状态异常风险，如靠近但未超过预设阈值，则定义为可能存在健康状态异常风险，辅助测试的专有信息来进一步甄别风险情况；如未超过预设阈值且离预设阈值较远，也可以根据其历史检测结果再判断是否存在健康状态异常风险。

由于飞行员航前检查不合格时，临时调配备用飞行员会存在一定的复杂性或滞后性，造成一定的现实作业损失，但测试者存在健康状态异常风险也会面临一定的现实结果损失。因此，需要对可能存在健康状态异常风险的情形进行进一步甄别，尤其是综合性判断，这是仅靠酒精测试环节无法做到的，因此需要结合测试者的专有数据进行辅助判断，从而来达到进一步甄别风险大小或可行性大小的目的。除以上举出的示例性判断，在其余一些实施例中还辅以了测试者的心率信息判断。

具体请参阅图2，步骤S400与步骤S600之间还包括如下步骤S500：基于所述第一面部图像数据对该测试者进行心率变异性判断，获得心率变异性参数；根据所述第一酒精测试数据对该测试者进行异常判断包括获得正常结果与异常结果，将所述心率变异性参数与所述正常结果进行关联性处理，作为所述异常判断的最终结果。该步骤即表示在基于第一酒精测试数据获得异常判断结果的基础上，考虑了该测试者心率变异情况，从而来作为异常判断的最终结果，完成航前异常状态判定，使得结果更具科学性和合理性。

由于饮酒或者酒精的摄入能够对心率信息产生影响，结合该方面的考虑能够对可能存在健康状态异常风险的情形从另一种维度进行辅助甄别，达到风险进一步把控的目的。即在心率变异性判断后，获得心率变异性参数与通过酒精测试环节且显示靠近但未超过预设阈值或者未超过预设阈值且离预设阈值较远的情形进行综合判断，将心率变异性参数的情况作为附加考虑，利用心率与饮酒的关联性作为数据或者公式设计的原理基础，从而更可靠地得出测试者是否能够达到健康状态。

上述的心率变异性判断可以通过第一面部图像数据实现，即表示利用图像识别技术来达到其心率变异检测的目的，例如采用成像式光电容积描记技术。具体地，请参阅图3，步骤S500还包括以下子步骤S510~S530，即基于所述第一面部图像数据对该测试者进行心率变异性判断，获得心率变异性参数包括如下步骤：S510：利用成像式光电容积描记技术（imaging photoplethysmography，IPPG）对所述第一面部图像数据进行处理，计算该测试者的血氧参数与心率参数。通过无接触式的基于成像式光电容积描记技术能够通过图像中人脸的数据来分析计算得出对象的血氧参数与心率参数，血氧参数与心率参数均会因酒精的输入而出现变化，此时便能对于酒精摄入量的判断起到进一步辅助的作用，同时也可以单独作为指标判断测试者此时的健康状态。

S520：根据基准血氧值与基准心率值计算所述血氧参数与所述心率参数的偏差值。基准血氧值与基准心率值的获取方式可以是查阅人体标准的参数或者基于该测试者历史数据的均衡情况，亦或是通过飞行员中大数据分析得到的合理且标准的数值，以此获得的数据来作为被比对的基础，得到被测血氧参数与心率参数的偏离情况。

S530：基于所述血氧参数的偏差值与所述心率参数的偏差值生成所述心率变异性参数。该步骤表示参考血氧参数的偏差值与心率参数的偏差值来生成最终的心率变异性参数，例如赋予每个偏差值不同的权重来得到心率变异性参数，又例如根据偏差值的偏态分数进行等级划分，确定不同的变异数值，合并得到心率变异性参数。当然，在其余的实施方式中，也可以仅考虑血氧参数或者心率参数中的一项来作为获得心率变异性参数的基础。

在上述实施方式中，将获得心率变异性参数与所述正常结果进行关联性处理主要指心率变异程度与正常结果进行关联考虑，得到异常判断的最终结果，其具体包括子步骤S540~S560，请参阅图4，所述关联性处理包括步骤S540：基于该测试者的专有数据建立所述心率变异性参数的第一趋势分布等级表；获取所述正常结果与参考值间的偏离值，基于该偏离值建立第二趋势分布等级表。该步骤中通过对心率变异性参数进行程度等级划分，例如变异轻微、一般、严重、非常严重等可以量化的指标或者区间，从而形成第一趋势分布等级表，同理将通过酒精测试环节的正常结果与参考值之间的偏离值进行程度等级划分，例如轻微、一般、严重、非常严重，从而形成第二趋势分布等级表，需要说明的是，两张表至少在划分等级上存在对应基础，以便于进行步骤S550。

S550：将所述第一趋势分布等级表与所述第二趋势分布等级表进行等级映射处理，提取所述心率变异性参数与所述偏离值的等级结果。该步骤的映射处理是指将存在对应基础等级且一一对应起来并赋予对应后的参考数值（点值或范围），从而将实际测得的心率变异性参数与偏离值对应的参考数值进行提取，获得对应的等级结果（即该等级下的参考数值）。再进行步骤S560：根据两者的等级结果分别赋予权重，获得关联处理结果，并作为所述异常判断的最终结果。即表示分别提取了两者的等级结果进行合并，合并时基于各自的权重再相加，相加之值作为异常判断的最终结果。通过以上步骤S540~S560能够对达到了心率变异程度与正常结果关联考量的目的，从而将心率变异情况介入至健康状态异常判断指标中。

为了心率变异情况更加可靠地为健康状态异常判断提供判断基础，在一些实施方式中，在利用成像式光电容积描记技术对所述第一面部图像数据处理时，至少包括提取第一面部图像数据中三角鼻梁处的图像数据，由于人脸面部的三角鼻梁处毛细血管分布更为丰富，更容易进行识别和分析，因此在利用IPPG技术进行处理时，至少对该面部的三角鼻梁处的图像数据进行提取和处理。需要说明的是，此处的三角鼻梁处主要指覆盖有整个鼻部以及鼻部靠近处（20mm内）的区域，例如三角鼻梁处是指以鼻梁到鼻尖或者鼻小柱的连线为直径，以鼻头为圆心进行划圆所获得的的区域。这样便能提高IPPG处理结果的准确性。在以上技术方案的基础上，考虑仅通过对第一面部图像数据进行处理还存在结果精准性提升的空间，本实施例中，还对第二面部图像数据作同样处理。

具体地，利用成像式光电容积描记技术对所述第二面部图像数据处理，对该测试者进行心率变异性判断，其中，在利用成像式光电容积描记技术对所述第二面部图像数据处理时，至少包括提取所述第二面部图像数据中三角鼻梁处的图像数据；由于测试者在吹气时三角鼻梁处能够处于微膨胀状态，更利于毛细血管的暴露，从而提高数据提取结果的准确性，在心率变异性判断后能够达到相对更准确地结果获取目的。但处于动态过程中，会对数据的提取造成影响，容易存在单次的误差偏大现象，因此将两次结果的数据进行合成处理，能够更进一步提高分析结果的可靠性，即将通过提取第一面部图像数据中三角鼻梁处的图像数据与通过提取第二面部图像数据中三角鼻梁处的图像数据作相似度量处理，生成合成度量结果，基于所述合成度量结果获得所述心率变异性参数。

通过以上技术方案，既保留了第一面部图像数据提取时的静态易提取特点，又保留了第二面部图像数据提取时数据暴露点更多的特点，从而将两次的提取数据进行相似度量处理后，使得后续的合成结果误差更小，更趋近于真实的结果。此处的相似度量处理主要指对于两者相同的数据点进行保留，对于不同的数据点根据差距的大小进行选择性剔除。例如在一些实施方式中，所述相似度量处理包括三角鼻梁的纹理信息相似匹配、边缘像素点坐标相似匹配或兴趣点灰度相似匹配中的至少一种。其中的三角鼻梁区域的纹理信息主要指提取的三角鼻梁区域中根据本身存在的纹理信息进行相似保留；边缘像素点坐标相似匹配主要是三角鼻梁区域的作为轮廓（该轮廓指任一关注特征的轮廓信息）的边缘像素点进行相似保留；兴趣点灰度相似匹配主要指三角鼻梁区域中特征的兴趣点进行灰度的甄别，从而实现相似兴趣点的保留。以上方式可以单独或者合并使用，旨在便于获得更可靠的合成度量结果。

以上技术方案能够对于测试者在航前测试时获得更加可靠的检测结果，但在实际作业中，我们发现会存在即使数据检测存在健康状态异常风险的情况，但该测试者在以往或者此后的所有航行中，安全程度被证明较高，个人状态在航行中检查时也并未出现异常情况；或者此前的测试者航前检测为合格，但航中出现将康状态风险的情况。针对此些情形，是考虑到通过数据分析检测时，还因考虑到该测试者特点以及体质适应性的情况，从而在飞行员为有限资源的前提下，需要做到更进一步的合理判断航前异常状态，即加入测试者的特点及适应性进行综合考虑。即步骤S600还包括如下子步骤S610~S640，请参阅图5，所述根据所述异常判断的最终结果结合该测试者的专有数据进行航前异常状态判定包括如下步骤：

S610：调取该测试者的专有数据子项，将所有所述专有数据子项按照标签属性及其重要性进行排列，获得专有属性队列。该步骤表示将该测试者的专有数据（不管此前是否进行过酒精测试环节的飞行员，至少都具有基本信息和专业信息，能够作为子项进行分析）中每一子项进行调取，调取出的所有子项按照属性标签来排列，此处的属性标签例如是一类属性标签，例如基本信息、专业信息和记录信息，也可以是二类属性标签，例如记录信息下的漏吹信息、假吹信息、不合格信息等。以上信息均按照重要程度记录信息大于专业信息且大于基本信息的方式进行排列，来获得该测试者的专有属性队列，从而进行步骤S620。

S620：基于该专有属性队列中对每类所述专有数据子项赋予预警系数。该步骤表示需要对每一专有数据子项进行预警系数赋值，该赋值的基本规则是排列在先的大于排列在后的子项，但相邻子项或者间隔子项的跨度值可根据其他方式确定，例如根据同类飞行员的参考数值来确定或者该飞行员此前历史数据的平均值、集中值等方式确定，在此不做过多限定。

针对测试者的专有属性队列获取后，其需要将每类专有数据子项进行综合判断，判断的方式主要是数值的权重赋予，具体为S630：将所述异常判断的最终结果与每类所述专有数据子项的预警系数进行合并处理，获得异常总值。该步骤中，将所述异常判断的最终结果遍乘所有专有数据子项的预警系数，相加后并获得最终的异常总值，而其中影响较大的记录数据则会对最终的异常总值产生较大影响，这样便能在一定程度上综合考虑该测试者此前检测的情况，达到其异常总值处于动态变化的目的，通过变化情况找到该测试者的特点与适应点。

S640：基于该异常总值与安全航行门限值比较，输出比较结果。该步骤中需要说明的是，异常总值处于动态变化的情况，而安全航行门限值则优选为静态，从而作为可靠的比对基础，更好地找到测试者异常总值动态变化的规律。

通过以上技术方案，能够将测试者的专有信息作为综合考虑，尤其是在近几次检测中，能够录入其余数据使专有信息处于动态变化，基于该动态调整后的数据来进行辅助判断，能够找到该测试者的变化规律，对于能够符合本次航程人员状态要求的判断中提供更全面、合理的数据基础。当然，在进行本次航程人员状态判定时，还可以根据本次的航程信息来进行更贴切的判断，请参阅图6，即在步骤S630与步骤S640之间还包括步骤S631：获取此次航程信息，并基于该航程信息对所述异常总值赋予比例权重后，再作为与所述安全航行门限值进行比较的基础。将本次航程信息的难度与重要性通过量化的方式进行异常总值的赋值系数或者赋值加数，再与安全航行门限值比较，达到更贴切判断的目的。

在一些实施方式中，例如获取此次航程信息，并基于该航程信息对所述异常总值赋予比例权重后可以包括如下步骤：分析的本次航程信息，例如包含航程时长、航线特点、当天环境状况、飞行舱内与舱外的环境参数变化情况等，将本次航程信息进行分类处理，然后关联测试者专有信息的专有属性队列；关联的方式例如基于分类后的航程信息子项对于哪些专有数据子项有影响，哪种存在的影响最大，按照影响目标及其影响程度生产影响系数矩阵，再基于航程信息子项的预警系数形成的排列矩阵与影响系数矩阵求解，得到影响值，此时通过影响值与异常总值进行权重赋予再作为与所述安全航行门限值进行比较的基础。其中，在进行影响值求解时，可以根据测试者近几次的专有信息子项变化曲线进行拟合回归分析，得到参考决定系数，根据该参考决定系数分布所在区间形成补偿参考量，对该影响值再进行补偿或修正，这样便能将测试者的近期的身体状态变化特点与本次航程特点进行适应性匹配，从而为最后的航前人员状态判断提供更科学、合理的方式和基础。

在以上方案的基础上，可以获得测试者异常总值的变化规律以及具体子项的变化规律，如果在能够符合或者勉强符合本次航程人员状态要求的基础上，需要对其专有数据子项进行动态调整，调整的方式可以是位置的变换（即重要性变换）或者预警系数的变换。本实施例中，采用步骤S650：当所述异常总值小于安全航行门限值时，对所述专有属性队列中各所述专有数据子项进行排列顺序修正。该步骤能够根据测试者的适应点来达到合理调整专有数据的目的，从而便于下一次更精准的判断，以区别此前仅依靠酒精测试简单判断是否合格的方式，即在酒精测试分析的基础上结合个人专有信息分析出的特点及适应点，增加了判断可参考的其余因素，达到更加全面、科学且合理的航前检测。

本实施例中还提供一种飞行员航前异常状态检测系统，请参阅图7中该飞行员航前异常状态检测系统的模块化示意图，主要用于根据上述方法的实施例对飞行员航前异常状态检测系统进行功能模块的划分。例如可以划分各个功能模块，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。需要说明的是，本发明中对模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。比如，在采用对应各个功能划分各个功能模块的情况下，图7示出的只是一种系统/装置示意图，其中，该飞行员航前异常状态检测系统可以包括第一获取单元单元710、第一数据处理单元720、第二获取单元730、第一判断单元740和第二判断单元750。下面对各个单元模块的功能进行阐述。

第一获取单元710，所述第一获取单元710用于获取第一面部图像数据，其中，所述第一面部图像数据为该测试者航前人脸摄像时采集的图像数据；

第一数据处理单元720，所述第一数据处理单元720用于基于所述第一面部图像数据进行测试者的身份验证，获得身份验证结果，根据所述身份验证结果开通该测试者专有数据的访问权限；

第二获取单元730，所述第二获取单元730用于获取第二面部图像数据，其中，所述第二面部图像数据为该测试者航前酒精测试时采集的人脸图像数据；

第一判断单元740，所述第一判断单元740用于基于所述第二面部图像数据判断该测试者是否完成酒精测试环节，如完成酒精测试环节则将测试结果进行记录，得到第一酒精测试数据，根据所述第一酒精测试数据对该测试者进行异常判断；如未完成酒精测试环节则将测试结果进行记录，得到第二酒精测试数据，将所述第二酒精测试数据录入至该测试者的专有数据库中，作为下次被调用的数据基础；

第二判断单元750，所述第二判断单元750用于根据所述异常判断的最终结果结合该测试者的专有数据进行航前异常状态判定，其中，航前异常状态判定包括该测试者的检测结果是否匹配本次航程的人员状态要求。

在可能实施方式中，还包括第三判断单元，所述第三判断单元用于基于所述第一面部图像数据对该测试者进行心率变异性判断，获得心率变异性参数；所述根据所述第一酒精测试数据对该测试者进行异常判断包括获得正常结果与异常结果，将所述心率变异性参数与所述正常结果进行关联性处理，作为所述异常判断的最终结果。

在可能实施方式中，所述第三判断单元还用于利用成像式光电容积描记技术对所述第一面部图像数据进行处理，计算该测试者的血氧参数与心率参数；根据基准血氧值与基准心率值计算所述血氧参数与所述心率参数的偏差值，基于所述血氧参数的偏差值与所述心率参数的偏差值生成所述心率变异性参数。

在可能实施方式中，所述第三判断单元还用于基于该测试者的专有数据建立所述心率变异性参数的第一趋势分布等级表；获取所述正常结果与参考值间的偏离值，基于该偏离值建立第二趋势分布等级表；将所述第一趋势分布等级表与所述第二趋势分布等级表进行等级映射处理，提取所述心率变异性参数与所述偏离值的等级结果，根据两者的等级结果分别赋予权重，获得关联处理结果，并作为所述异常判断的最终结果。

在可能实施方式中，第二判断单元750还用于调取该测试者的专有数据子项，将所有所述专有数据子项按照标签属性及其重要性进行排列，获得专有属性队列，并基于该专有属性队列中对每类所述专有数据子项赋予预警系数；将所述异常判断的最终结果与每类所述专有数据子项的预警系数进行合并处理，获得异常总值；基于该异常总值与安全航行门限值比较，输出比较结果。需要说明的是，上述每个功能单元模块实现的内容参照关于方法实施例的描述内容，在此不再过多赘述。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、飞行员航前异常状态检测线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘(sol标识 state disk，SSD))等。

本申请实施例是参照根据本申请实施例的方法、系统和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

显然，本领域的技术人员可以对本申请实施例进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请实施例的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种飞行员航前异常状态检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取第一面部图像数据，并基于所述第一面部图像数据进行测试者的身份验证，获得身份验证结果，根据所述身份验证结果开通该测试者专有数据的访问权限；其中，所述第一面部图像数据为该测试者航前人脸摄像时采集的图像数据；

获取第二面部图像数据，并基于所述第二面部图像数据判断该测试者是否完成酒精测试环节，其中，所述第二面部图像数据为该测试者航前酒精测试时采集的人脸图像数据；

如完成酒精测试环节则将测试结果进行记录，得到第一酒精测试数据，根据所述第一酒精测试数据对该测试者进行异常判断；如未完成酒精测试环节则将测试结果进行记录，得到第二酒精测试数据，将所述第二酒精测试数据录入至该测试者的专有数据库中，作为下次被调用的数据基础；

根据所述异常判断的最终结果结合该测试者的专有数据进行航前异常状态判定，其中，航前异常状态判定包括该测试者的检测结果是否匹配本次航程的人员状态要求。

2.根据权利要求1所述的飞行员航前异常状态检测方法，其特征在于，还包括如下步骤：

基于所述第一面部图像数据对该测试者进行心率变异性判断，获得心率变异性参数；

所述根据所述第一酒精测试数据对该测试者进行异常判断包括获得正常结果与异常结果，将所述心率变异性参数与所述正常结果进行关联性处理，作为所述异常判断的最终结果。

3.根据权利要求2所述的飞行员航前异常状态检测方法，其特征在于，所述基于所述第一面部图像数据对该测试者进行心率变异性判断，获得心率变异性参数包括如下步骤：

利用成像式光电容积描记技术对所述第一面部图像数据进行处理，计算该测试者的血氧参数与心率参数；

根据基准血氧值与基准心率值计算所述血氧参数与所述心率参数的偏差值，基于所述血氧参数的偏差值与所述心率参数的偏差值生成所述心率变异性参数。

4.根据权利要求2或3所述的飞行员航前异常状态检测方法，其特征在于，所述关联性处理包括如下步骤：

基于该测试者的专有数据建立所述心率变异性参数的第一趋势分布等级表；获取所述正常结果与参考值间的偏离值，基于该偏离值建立第二趋势分布等级表；

将所述第一趋势分布等级表与所述第二趋势分布等级表进行等级映射处理，提取所述心率变异性参数与所述偏离值的等级结果，根据两者的等级结果分别赋予权重，获得关联处理结果，并作为所述异常判断的最终结果。

5.根据权利要求2所述的飞行员航前异常状态检测方法，其特征在于，在利用成像式光电容积描记技术对所述第一面部图像数据处理时，至少包括提取所述第一面部图像数据中三角鼻梁处的图像数据；

利用成像式光电容积描记技术对所述第二面部图像数据处理，对该测试者进行心率变异性判断，其中，在利用成像式光电容积描记技术对所述第二面部图像数据处理时，至少包括提取所述第二面部图像数据中三角鼻梁处的图像数据；

将通过提取所述第一面部图像数据中三角鼻梁处的图像数据与通过提取所述第二面部图像数据中三角鼻梁处的图像数据作相似度量处理，生成合成度量结果，基于所述合成度量结果获得所述心率变异性参数。

6.根据权利要求5所述的飞行员航前异常状态检测方法，其特征在于，所述相似度量处理包括三角鼻梁的纹理信息相似匹配、边缘像素点坐标相似匹配或兴趣点灰度相似匹配中的至少一种。

7.根据权利要求1所述的飞行员航前异常状态检测方法，其特征在于，所述根据所述异常判断的最终结果结合该测试者的专有数据进行航前异常状态判定包括如下步骤：

调取该测试者的专有数据子项，将所有所述专有数据子项按照标签属性及其重要性进行排列，获得专有属性队列，并基于该专有属性队列中对每类所述专有数据子项赋予预警系数；

将所述异常判断的最终结果与每类所述专有数据子项的预警系数进行合并处理，获得异常总值；基于该异常总值与安全航行门限值比较，输出比较结果。

8.根据权利要求7所述的飞行员航前异常状态检测方法，其特征在于，获取此次航程信息，并基于该航程信息对所述异常总值赋予比例权重后，再作为与所述安全航行门限值进行比较的基础。

9.根据权利要求7或8所述的飞行员航前异常状态检测方法，其特征在于，当所述异常总值小于安全航行门限值时，对所述专有属性队列中各所述专有数据子项进行排列顺序修正。

10.一种飞行员航前异常状态检测系统，其特征在于，包括：

第一获取单元，所述第一获取单元用于获取第一面部图像数据，其中，所述第一面部图像数据为该测试者航前人脸摄像时采集的图像数据；

第一数据处理单元，所述第一数据处理单元用于基于所述第一面部图像数据进行测试者的身份验证，获得身份验证结果，根据所述身份验证结果开通该测试者专有数据的访问权限；

第二获取单元，所述第二获取单元用于获取第二面部图像数据，其中，所述第二面部图像数据为该测试者航前酒精测试时采集的人脸图像数据；

第一判断单元，所述第一判断单元用于基于所述第二面部图像数据判断该测试者是否完成酒精测试环节，如完成酒精测试环节则将测试结果进行记录，得到第一酒精测试数据，根据所述第一酒精测试数据对该测试者进行异常判断；如未完成酒精测试环节则将测试结果进行记录，得到第二酒精测试数据，将所述第二酒精测试数据录入至该测试者的专有数据库中，作为下次被调用的数据基础；

第二判断单元，所述第二判断单元用于根据所述异常判断的最终结果结合该测试者的专有数据进行航前异常状态判定，其中，航前异常状态判定包括该测试者的检测结果是否匹配本次航程的人员状态要求。

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