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。
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。
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。
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://software.intel.com/en-us/openvino-toolkit
AAEON UP Squared板
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
贸泽电子设计圈由贸泽电子（Mouser Electronics）开发和运营，服务全球广大电子设计群体，贸泽电子分销近800多家领先品牌，可订购500多万种在线产品，为客户提供一站式采购平台，欢迎关注我们，获取第一手的设计与产业资讯信息！
↓↓↓ 点击"阅读原文"【查看更多信息】
