[发明专利]一种地铁乘务作业信息采集智能检测方法

权利要求书

1.一种地铁乘务作业信息采集智能检测方法，其特征在于，在地铁的司机室内设置车载数据采集设备，由车载数据采集设备通过音视频数据的采集存储，进行电客车司机值乘状态的实时监测预警；

所述的车载数据采集设备包括视频采集主机及分别与其相连的状态监测终端、司机室摄像机、路况摄像机和录音笔；其中，状态监测终端、司机室摄像头分别采集机车司机站立工作位和驾驶工作位的视频图像，以进行司机驾驶室是否有人、司机值乘状态在线监测及预警；路况摄像机进行前方路况监控及信号灯分辨，录音笔实现全程记录机车运行过程包括呼唤应答在内的语音作业情况；

由音视频转储分析装置、数据服务器及手机APP终端组成的地面分析系统，与车载数据采集设备实时进行信息传输，接收车载设备上传的值乘状态预警片段、音频、视频数据信息、存储并分析，统一管理所有电客车视频、音频文件。

2.如权利要求1所述的地铁乘务作业信息采集智能检测方法，其特征在于，所述的视频采集主机还根据状态监测终端、司机室摄像头采集的视频信息判断司机驾驶室是否有人，若均没有人，则自动关联ATI等相关行车记录，在车速不为0时则判断机车司机处于离岗状态并进行预警提醒；车速不为0时，司机工作位视频图像中有人时，对司机的人脸区域进行跟踪检测，当检测出现异常时则判断司机处于疲劳状态并过行预警提醒；

所述的司机值乘状态监测是通过摄像头采集的视频信息，通过非介入方式提取人脸多个区域疲劳特征，实时准确检测出电客车乘务员精神状态，精神状态不佳时分三级报警提醒；司机远离值乘状态监测终端采集区域达到一定阈值后，发出视野偏离在线报警。

3.如权利要求1或2所述的地铁乘务作业信息采集智能检测方法，其特征在于，所述的司机驾驶状态判断方法：利用Adaboost算法，提取Haar特征训练得到人脸检测器，对人脸进行跟踪检测，以实时地在复杂背景情况下检测并定位到人脸区域，检测状态检测终端采集的视频图像中是否有人；如果没有人，分析司机室摄像头采集的视频图像中是否有人；如果“司机室摄像头”采集的视频图像中也没有人，在车速不为0时表明司机处于离岗状态，使离岗计数器加1，当离岗计数器大于阈值T1，则输出离岗报警，结束处理；如果状态检测终端采集的视频图像中没有人，司机室摄像头采集的视频图像中有人，认为司机处于站立嘹望；如果状态检测终端采集的视频图像中有人，则说明司机处于座位上，则进入进行驾驶状态检测。

4.如权利要求3所述的地铁乘务作业信息采集智能检测方法，其特征在于，所述的驾驶状态检测采用基于积分图、级联检测器和AdaBoost算法的方法：使用Harr-like特征表示人脸，使用积分图实现特征数值的快速计算；

使用Adaboost算法挑选出若干最能代表人脸的矩形特征作为弱分类器，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器；将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，级联结构能有效地提高分类器的检测速度，对司机的人脸区域进行跟踪检测；

利用PERCLOS算法进行统计眨眼频率和眨眼持续时间，司机状态长时间不改，眼睛闭合到一定阈值，说明司机处于疲劳状态，若人脸区域在不断变化中，则表明司机在进行正常嘹望，继续采集下一帧图像。

5.如权利要求1所述的地铁乘务作业信息采集智能检测方法，其特征在于，所述的视频采集主机上还连接用于采集信息转储的U盘，电客车出库前U盘接入车载系统主机，电客车入库后拔出U盘，U盘内即存储当日电客车整个行车过程中司机室的视频数据和值乘状态信息。