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列车司机不规范行为监测系统设计

列车司机不规范行为监测系统设计

作者：王永硕北京交通大学

学位级别：硕士

列车作为现代化交通工具中的重要成员,担负着国民经济和社会发展的重任。司机作为全车运行过程中最主要的操控者,一旦存在不规范驾驶行为将严重影响行车安全。因此本文以列车司机这一特殊职业作业人员为研究对象,利用图像处理技术分析... 详细信息

列车作为现代化交通工具中的重要成员,担负着国民经济和社会发展的重任。司机作为全车运行过程中最主要的操控者,一旦存在不规范驾驶行为将严重影响行车安全。因此本文以列车司机这一特殊职业作业人员为研究对象,利用图像处理技术分析列车司机的人体关键特征的变化规律,实现对具体不规范行为的实时捕捉。本文针对目前铁路相关部门对于不规范行为监测系统相应的功能需求,将疲劳驾驶和危险动作两类不规范行为作为主要研究目标,确定了关于列车司机不规范行为监测系统的总体研究思路和设计方向。硬件部分包含对模拟驾驶室的搭建以及工控机、摄像头的选型及介绍;软件部分具体包含编程环境搭建、图像处理等算法实现,以及设计界面对主要功能进行可视化展示。对列车司机的疲劳驾驶检测采用基于面部特征的方法,该检测方法的关键在于人脸特征提取的精度和多特征融合判决算法的设计。特征提取方面通过改进模型对人脸图像的提取策略,对现有算法存在的特征点抖动和偏移现象进行优化。同时利用人脸特征点实现头部姿态定位,并对面部特征建模实现面部疲劳参数的修正。多特征融合的疲劳判决部分通过将各疲劳参数指标进行量化及制定提取规则,分别使用多种机器学习分类算法对实验结果进行评估,选择效果最优的SVM(Support Vector Machine)算法作为最终的评价算法,其准确率在自制数据集上达到92.6%。危险行为识别技术目前属于监控领域的研究难点,因此针对列车司机在驾驶环境下的常见危险行为,考虑将姿态估计技术和目标检测技术相融合,提出列车司机的危险行为识别方法。对于输入图像使用Alphapose姿态估计算法提取人体骨骼关键点坐标,将坐标传入行为分类器得到初始行为类别,配合YOLOv5目标检测算法提取感兴趣物体的类别与位置。此外设置融合模块将初始行为类别、目标与关节空间关系和自制的规范行为类别进行融合决策,得到最终的行为判别结果。实验结果表明该方法在自制数据集上检测效果理想,加入目标检测和融合决策模块后的检测鲁棒性大幅提升,对各类危险行为平均识别准确率达到93.8%。

关键词：列车司机不规范行为疲劳检测危险行为

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面部多特征融合的列车司机疲劳检测方法研究

铁道学报 2021年第12期43卷 70-78页

作者：陈小强熊烨王英陈思彤兰州交通大学自动化与电气工程学院甘肃兰州730070 光电技术与智能控制教育部重点实验室甘肃兰州730070

为保障列车安全运营,提出一种基于面部多特征融合的列车司机疲劳检测方法。采用HOG特征实现人脸识别,ERT算法实现特征点定位。针对不同司机面部特征差异导致固定阈值无法适用于每位司机的问题,提出基于K-means++法的人眼自适应阈值算法... 详细信息

为保障列车安全运营,提出一种基于面部多特征融合的列车司机疲劳检测方法。采用HOG特征实现人脸识别,ERT算法实现特征点定位。针对不同司机面部特征差异导致固定阈值无法适用于每位司机的问题,提出基于K-means++法的人眼自适应阈值算法。考虑图像前后帧的相关性,利用相邻两帧图像瞳孔与内眼角差值计算眼动速率作为判断指标。针对司机可能出现短暂睁眼而非真正清醒的情况,通过模糊推理系统将眼睛开合度、嘴巴开合度和眼动速率三个指标融合以提高疲劳检测的准确率,同时实现疲劳分级。实验表明,该方法准确率达95%。

关键词：疲劳检测列车司机自适应阈值多特征融合眼动速率

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列车司机疲劳驾驶预警技术研究

列车司机疲劳驾驶预警技术研究

作者：陈雪菲山东建筑大学

学位级别：硕士

铁路交通是交通运输业的重要枢纽,但其事故将对生命安全与财产安全造成很大威胁。司机疲劳驾驶是引发事故的原因之一,本文提取分析铁路列车司机行车中相关音视频性能特征参数,并结合多信息融合等前沿技术研究了铁路列车司机疲劳驾驶的... 详细信息

铁路交通是交通运输业的重要枢纽,但其事故将对生命安全与财产安全造成很大威胁。司机疲劳驾驶是引发事故的原因之一,本文提取分析铁路列车司机行车中相关音视频性能特征参数,并结合多信息融合等前沿技术研究了铁路列车司机疲劳驾驶的主要特征,设计在线检测系统、构建数字分析判断模型,实现了疲劳驾驶的在线检测和预警。具体研究内容如下:首先,分析了常见的司机驾驶疲劳状态检测方法的准确性与实用性,给出了驾驶疲劳语音信号的处理方案。收集了语音样本数据,对语音数据进行了预处理。研究了语音疲劳特征参数的提取方法,本文选取了基频均值、短时能量、短时平均过零率以及梅尔倒谱系数四种特征用于对语音信号的疲劳检测。通过研究机器学习算法,给出了一种改进灰狼优化算法（Gai Jin Gray Wolf Optimization,简称GJGWO）。建立了语音多特征-GJGWO-SVC分类检测模型,基于MATLAB平台进行分析,对模型进行了性能测试,分析和验证了语音多特征-GJGWO-SVC分类检测模型的准确率。其次,给出了驾驶疲劳视频信号的处理方案。收集了视频样本数据,提取了眼部和面部的疲劳特征参数。研究了高斯肤色模型,进行了肤色区域的筛选,同时通过Adaboost分类器和Haar特征算法进行了人脸区域检测,本文选用图像特征方法对人眼进行定位和开合度识别。根据三庭五眼规律,研究了嘴部定位和开合度检测。本文提取眼部闭合时间百分比、平均闭眼速度、最大持续闭眼时间、平均睁眼程度和眨眼频率等眼部特征以及哈欠特征用于对视频信号的疲劳检测。建立了眼睛多特征-GJGWO-SVC分类检测模型,采集不同疲劳状态下面部视频样本,分析和验证了疲劳分类时模型的准确率。然后,通过研究信息融合的原理及方案,研究了一种基于决策层融合和特征层融合结合的方法,给出了驾驶疲劳语音和视频多信息融合检测方案。根据贝叶斯网络概率的有关理论设计出司机疲劳驾驶推断的动态贝叶斯网络结构,构建了一个数字分析判断模型,通过计算语音特征、眼部特征和哈欠特征三种特征层表现节点的贝叶斯网络参数,结合动态贝叶斯网络（Dynamic Bayesian Network,DBN）公式并经过多信息融合后求得司机驾驶疲劳的具体概率,对概率的数值进行比较与分析后得到汇总结果。最后,设计了疲劳驾驶在线检测系统。基于Python3.7平台进行了实时性能的验证。分析了单一疲劳特征出现的判决结果和多种疲劳特征同时发生时的判决结果。通过分类混淆矩阵验证了模型准确率达96%以上。实验结果表明,该系统可以根据驾驶疲劳的先验概率动态调节疲劳判断标准,在整体上具有良好的灵敏度和鲁棒性。

关键词：列车司机驾驶疲劳信息融合语音特征面部特征

基于AHP的列车司机非技术技能综合评价模型

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安全与环境学报 2019年第3期19卷 887-892页

作者：杜衣杭方卫宁王丽君陈悦源牛可北京交通大学机械与电子控制工程学院北京100044 北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室北京100044 北京理工大学设计与艺术学院北京100081

列车司机的非技术技能对保证驾驶安全、降低人因事故发生概率有至关重要的影响。为了客观、准确地评价列车司机的非技术技能,从决策能力、人际能力、自我管理和情景意识4个维度通过问卷对非技术技能的指标进行筛选,得到11个列车司机非... 详细信息

列车司机的非技术技能对保证驾驶安全、降低人因事故发生概率有至关重要的影响。为了客观、准确地评价列车司机的非技术技能,从决策能力、人际能力、自我管理和情景意识4个维度通过问卷对非技术技能的指标进行筛选,得到11个列车司机非技术技能指标;然后使用层次分析法建立非技术技能综合评价递阶层次模型,为了获得各层指标权重,结合群决策方法建立各层的判断矩阵,获得各层指标的权重,最终构建了列车司机非技术技能综合评价模型。该模型既可以分析导致人因事故的非技术技能因素,也能够用于列车司机的评价、选拔和培训。

关键词：安全管理工程非技术技能列车司机层次分析法群决策

基于面部多特征融合的列车司机疲劳检测方法研究

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基于面部多特征融合的列车司机疲劳检测方法研究

作者：熊烨兰州交通大学

学位级别：硕士

随着我国铁路技术的提高,列车司机持续实时地监控列车运行信息这种工作方式替代了原有的列车操控方式。结合列车运行时间长且路况复杂的特点,列车司机的工作量日益加大,疲劳驾驶的可能性也日益增大。故实时地检测出列车司机疲劳程度并预... 详细信息

随着我国铁路技术的提高,列车司机持续实时地监控列车运行信息这种工作方式替代了原有的列车操控方式。结合列车运行时间长且路况复杂的特点,列车司机的工作量日益加大,疲劳驾驶的可能性也日益增大。故实时地检测出列车司机疲劳程度并预警,对保证列车的安全运营有着重大的意义。为了提高列车司机疲劳检测系统的可靠性与准确性,采用图像亮度调整方法减少光照变化对疲劳检测系统的影响。针对不同司机面部差异导致固定阈值无法适用于每位司机的问题,根据每位司机的面部特征制定其自适应阈值,通过模糊推理将各个面部特征相融合实现列车司机疲劳驾驶在线检测。主要研究内容包括:（1）选用了基于分块处理的图像亮度调整方法,根据不同的图像亮度情况使用不同的图像处理方法以改善因光照不均或过暗过亮对疲劳检测系统的影响。（2）综合考虑疲劳检测准确性与实时性的要求,通过基于HOG的人脸检测方法检测出人脸,利用基于ERT法的特征点定位法计算出眼睛以及嘴巴的开合度;实现瞳孔定位,将得到的像素点与人脸特征点定位相结合计算出眼动速率。（3）为使疲劳特征参数阈值适用于每一位司机,应用了基于k-means++的人眼自适应阈值算法,通过k-means++法将疲劳周期内每一位司机的眼睛开合度进行聚类为两类,判断眼睛状态,使阈值的选取具有自适应能力;为进一步区别列车司机打哈欠与其他张嘴行为,使用公用数据集自行检测了在嘴巴自然状态、说话以及打哈欠状态下的嘴巴开合度数据,通过k-means聚类将其分3类,确定出打哈欠情况下的阈值。（4）通过模糊推理系统将眼睛开合度、嘴巴开合度和眼动速率三个指标融合提高了疲劳检测的准确率,实现了疲劳分级,满足实时性要求,该方法准确率达95%。

关键词：疲劳检测亮度调整列车司机自适应阈值多特征融合

基于虚拟现实技术的城市轨道交通列车司机技能培训新方法

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人民公交 2024年第8期 46-48页

作者：卢春勇南宁轨道交通运营有限公司

随着城市轨道交通的迅猛发展,列车司机的技能培训成为确保运营安全的重要环节。传统的培训方法依赖于实车操作和模拟器培训,但这些方法存在成本高、风险大、场景单一等局限性。基于虚拟现实技术的培训方法,以其高度模拟的交互环境和丰... 详细信息

随着城市轨道交通的迅猛发展,列车司机的技能培训成为确保运营安全的重要环节。传统的培训方法依赖于实车操作和模拟器培训,但这些方法存在成本高、风险大、场景单一等局限性。基于虚拟现实技术的培训方法,以其高度模拟的交互环境和丰富的应急情境模拟,为解决这一问题提供了新的思路。该技术能够在虚拟环境中精确再现真实的操作场景和紧急状况,使得培训不再受时间、地点的限制,大幅度提高培训的安全性和效率。此外,它还能根据个体学习进度和能力自动调整培训计划,实现个性化培训。因此,探索基于虚拟现实技术的城市轨道交通列车司机技能培训新方法,对提升司机的应急处置能力、保障城市轨道交通安全运行具有重大意义。

关键词：虚拟现实技术虚拟环境交互环境方法依赖列车司机轨道交通安全学习进度城市轨道交通

职业紧张及其相关因素对列车司机抑郁症状的影响

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中华预防医学杂志 2015年第12期49卷 1080-1084页

作者：周文慧谷桂珍吴辉余善法河南省职业病防治研究院劳动卫生科郑州450052 河南省职业病防治研究院业务办公室郑州450052

目的探讨职业紧张及其相关因素对列车司机抑郁症状的影响。方法采用整群抽样方法，于2012年3月抽取某铁路局机务段1500名男性列车司机进行面对面访谈式问卷调查，剔除人口学特征调查表变量缺失者，以及职业紧张相关因素调查表和抑郁症... 详细信息

目的探讨职业紧张及其相关因素对列车司机抑郁症状的影响。方法采用整群抽样方法，于2012年3月抽取某铁路局机务段1500名男性列车司机进行面对面访谈式问卷调查，剔除人口学特征调查表变量缺失者，以及职业紧张相关因素调查表和抑郁症状自评量表3个条目以上应答缺失者问卷后，实际回收有效问卷1402份。采用抑郁自评量表、付出一回报失衡（ERI）问卷和职业紧张测量工具对列车司机抑郁症状及职业紧张相关因素进行测评。采用χ2检验分析不同人口学特征列车司机抑郁症状发生率的差异；采用多因素非条件logistic回归模型分析职业紧张相关因素对抑郁症状评分的影响。结果1402名研究对象年龄为（34．95±9．20）岁，工龄为（13．28±9．78）年。全部研究对象抑郁症状评分为（24．14±5．98）分，抑郁症状评分〈20分有500名，≥20分有902例。肯定有抑郁症状发生率为64．3％（902／1402），动车或高铁司机肯定有抑郁症状发生率最高，为68．0％（51／75）；大专以上学历列车司机的肯定有抑郁症状发生率为68．1％（352／517），高于高中及以下学历（62．1％，550／885）（χ2=5．02，P=0．025）。多因素非条件logistic回归模型分析结果显示，文化程度高（OR=I．63，95％CI：1．12-2．19）、工作角色冲突多（OR=I．65，95％CI 1．21～2．24）、工作角色模糊不清（OR=1．99，95％CI：1．45--2．73）、负性情绪多（OR=2．87，95％CI：2．15～3．82）、每日紧张程度大（OR=2．86，95％CI：2．11-3．86）、同事和家庭支持少（OR=1．55，95％CI：1．11-2．16和OR=1．75，95％CI：1．27～2．41）是抑郁症状的危险因素，而正性情绪多（OR=0．72，95％CI：0．53—0．96）、自尊感强（OR=0．22，95％CI：0．16～0．30）和工作自身满意度高（OR=0．48，95％CI：0．35～0．65）是列车司机抑郁症状的保护因素。结论列车司机，尤其是动车或高铁司机是抑郁症状的高发人群；合理安排工作角色和工作任务，增加上级、家庭和同事的支持，培养健康、协调的个性，保持良好的情绪、缓解每目紧张感和增加对工作的满意感是列车司机抑郁症状的主要保护因素。

关键词：职业卫生抑郁横断面研究列车司机职业紧张

基于改进YOLOV7与StrongSORT算法的列车司机手比行为检测

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广西科学院学报 2023年第4期39卷 471-478页

作者：宋吉超黄伟陈振棠周成才柳州铁道职业技术学院动力技术学院广西柳州545000

列车司机驾驶行为的规范性直接影响到列车行车安全与状态,但当前对列车司机手比行为的检测仍存在不足。为了对列车司机手比行为进行有效检测,本文利用动车组模拟驾驶系统所采集的司机乘务作业影像,结合采用融合注意力机制的You Only Loo... 详细信息

列车司机驾驶行为的规范性直接影响到列车行车安全与状态,但当前对列车司机手比行为的检测仍存在不足。为了对列车司机手比行为进行有效检测,本文利用动车组模拟驾驶系统所采集的司机乘务作业影像,结合采用融合注意力机制的You Only Look Once Version 7 (YOLOV7)神经网络模型与Strong Simple Online and Realtime Tracking (StrongSORT)算法,对动车组司机驾驶过程中的5种手比行为进行检测。实验结果表明:本文算法可以有效提升对列车司机乘务作业时不同类型手比行为的检测效果,其中检测精确率平均提升1.2%,检测召回率平均提升1.9%。本文提出的算法将有助于改进铁路院校、机务部门对列车司机日常训练、工作考评的效果,提高列车行车过程中的安全性。

关键词：列车司机乘务作业行为检测 YOLOV7 StrongSORT 注意力机制

城市轨道交通列车司机心理素质测试标准的研究

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城市轨道交通 2022年第2期 55-57页

作者：叶龙褚福磊郭名宋柯妮北京交通大学轨道交通行车关键岗位人员职业适应性研究中心

在城市轨道交通快速发展的形势下,安全始终是轨道交通运营的生命线。在所有与城市轨道交通安全运营的相关人员中,列车司机是最重要的组成部分,其良好的心理素质将是确保运营安全的有效手段之一。基于对轨道交通列车司机调研和国家、行... 详细信息

在城市轨道交通快速发展的形势下,安全始终是轨道交通运营的生命线。在所有与城市轨道交通安全运营的相关人员中,列车司机是最重要的组成部分,其良好的心理素质将是确保运营安全的有效手段之一。基于对轨道交通列车司机调研和国家、行业标准,得出司机心理素质评价指标包括个性特征、心理适应和心理认知,并建立了相应的测评方法与测评标准。

关键词：城市轨道交通轨道交通列车列车司机运营安全行业标准安全运营心理认知测评标准