作者： M. Tim Jones
在上一篇文章“如何利用OpenVINO™工具套件监控机器操作员情绪状态（一）”中，我们探讨了如何利用英特尔®OpenVINO™工具套件来监控机器操作员，以根据机器操作员面部表情的视频输入，自动推断出他们的注意力和情绪状态。在本文中，我们将探讨OpenVINO™工具套件的强大功能和广泛应用。
如何做到如此炫酷
机器操作员监控应用使用英特尔的OpenVINO™分发版和700行Go代码或500行C++代码开发。这些代码主要是胶水代码，能够在针对机器操作员监控任务而预先训练的深层神经网络中执行复杂操作。第一个网络用于检测面部并进行检查以确保面部矩形框完全在捕获帧内，即，不是只有一部分面部在里面。随后，将拍摄的图像传送到姿势检测网络，检查头部相对于机器的倾角是否在45度范围内。最后，将人脸图像传送到情感网络，确认操作员的情绪。当与功能强大的硬件（如基于第6代英特尔® 酷睿™处理器的硬件或Movidius™ X VPU驱动的英特尔®神经计算棒2）配合使用时，可以获得出色的推理速度，从而实现实时分析。
延伸应用
视线跟踪是一项重要的新技术，有着广泛的应用，但目前的一项重要应用是车辆驾驶员监控。Alan Adler在《2018年卡车交通事故死亡人数达到29年来的最高水平》文中披露，虽然机动车撞车死亡人数在下降，去年是2%，但去年大型卡车撞车死亡人数上升至29年来的最高水平，达到了9%。分心驾驶行为的增加是造成卡车交通事故死亡人数上升的一个因素。
使用深层神经网络实时跟踪驾驶员的头部姿势可确保驾驶员注意力集中。利用信息来监控驾驶员的视线，可以帮助识别风险，确保驾驶员遵守交通规则，减少因分心驾驶给拥挤的道路带来的风险。
此外，您可以将头部姿势检测与其他技术（如心率检测、体温测量和呼吸监测器）结合使用来识别睡意。通过聚焦于眼睛、监视眨眼和眼球运动来检测微睡眠状态，这种状态下的人会进入一个非常短暂的无意识状态，但眼睛跟正常状态一样睁着，而且看起来很专注。
这很容易让人想到头部姿势和表情检测的其他应用。这些应用可以使用本例所提供的示例代码和输出分类，但需要稍作修改，例如根据对头部倾斜的不同要求修改代码。
学习资源
● 在英特尔®物联网开发套件的GitHub页面上进一步了解此演示程序。
● 胶水应用程序使用C++和Go语言开发。该分发版包含面向OpenVINO™的英特尔®优化版面部检测、头部姿势和情绪检测模型。使用Ubuntu 16.05LTS Linux操作系统、英特尔®分发版OpenVINO™工具套件和OpenCL™ Runtime包，可以轻松体验此应用程序。
● 您还可以使用AIoT开发套件快速启动开发工作，此套件预装了Ubuntu、OpenVINO™、英特尔®MediaSDK和System Studio 2018，并基于英特尔® 酷睿™处理器，同时包含一些教程来帮助用户快速启动和运行。
● 您还可以使用基于英特尔®Apollo Lake™平台的AAEON UP board开发板。
作者简介
M. Tim Jones是一位经验丰富的嵌入式固件架构师，拥有超过30年的架构和开发经验。Tim曾撰写过多本书和许多文章，涉及软件和固件开发的各个领域。他的工程背景包括为地球同步轨道航天器开发内核以及嵌入式系统架构和协议开发。
相关阅读：
如何利用OpenVINO™工具套件监控机器操作员情绪状态（一）
Intel 神经计算棒2
https://www.mouser.cn/new/Intel/intel-neural-compute-stick-2/
GitHub
https://github.com/intel-iot-devkit/machine-operator-monitor-cpp
OpenVINO™工具套件
https://www.mouser.cn/new/aaeon-up/aaeon-up2-squared-boards/
原文链接：
https://www.mouser.cn/blog/blog/monitoring-machine-operators-openvino-toolkit
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