随着成像设备的发展,计算机视觉技术在各行各业得到了广泛的应用。同样随着高新技术的发展,工业的进步,对操作员的状态要求也更加严格。如果操作员的精力不集中,或者出现疲劳犯困的症状都会对仪器或者车辆的操作造成影响,危害财产甚至生命安全。因此,利用摄像头监控操作员,根据操作员的面部表现提取出相应的特征来判断操作员的状态具有重要的理论价值和实际意义。本文首先介绍了操作员工作状态判断的相关理论,通过分析研究选择基于计算机视觉的方式对操作员的状态进行判断,并使用人脸检测技术和人脸的关键点检测技术,作为操作员状态判断的基础。通过阅读文献分析现有的人脸检测算法和关键点检测算法以及操作员状态分析的判断指标,选取适合本文实际应用需求的人脸检测算法和关键点检测算法以及状态评判指标。本文依据实时性、可靠性以及对设备资源的要求,选择MTCNN网络作为本文的人脸检测和关键点检测的方法。利用关键点检测技术对人脸关键区域的标注,设计了一种眼部区域提取方法,并对嘴部区域进行提取,作为对眼部和嘴部状态判断的基础。并利用头部关键部位的关键点通过坐标变换,获取真实空间中的头部运动的轨迹,从而判断是否出现异常的头部运动,进而对操作员状态进行判断。基于关键点检测技术提出一种新的眼部和嘴部状态检测方法,结合眼部和嘴部区域的纵横比以及不同状态的图像特征对眼部和嘴部状态检测进行改进,在保证实时性的同时,对检测精度进行提升。并在眼部区域,对瞳孔位置进行检测。最后融合眼部、嘴部、瞳孔、头部等多个特征对操作员的状态进行分析。实验表明,在对操作员的状态判断中,本文算法可以拥有很好的准确性和效率性,相较于单个特征的状态判断更加稳定。