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基于面部特征的高速铁路调度员疲劳程度判定方法研究
被引量：
7
1
作者
张光远
胡晋
+2 位作者
章子睿
胡悦
张帆
《铁道学报》
CSCD
北大核心
2021年第8期10-17,共8页
调度员的疲劳作业是一个严重的铁路行车安全问题。如果在调度员作业过程中及时发现其过于疲劳并发出警告,可避免因疲劳造成的铁路行车安全事故。本研究基于隐马尔可夫模型(HMM)与BP(Back Propagation)神经网络,通过记录的5项面部特征指...
调度员的疲劳作业是一个严重的铁路行车安全问题。如果在调度员作业过程中及时发现其过于疲劳并发出警告,可避免因疲劳造成的铁路行车安全事故。本研究基于隐马尔可夫模型(HMM)与BP(Back Propagation)神经网络,通过记录的5项面部特征指标(注视时间、平均瞳孔大小、眨眼频率、眨眼时长、哈欠频率)结合工作时间对长时间作业下的高速铁路调度员疲劳度进行判定。研究结果显示,HMM模型对时段特征数据集的判定准确率相对时刻特征数据集高,且对Ⅰ级疲劳判定表现较BP神经网络优秀,而BP神经网络对两种数据集的判定效果相似且均优于HMM模型,其对Ⅱ级,Ⅲ级疲劳有着较为准确的判定。
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关键词
行车调度员
疲劳程度
面部特征
隐马尔可夫模型
BP神经网络
时段演变
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题名
基于面部特征的高速铁路调度员疲劳程度判定方法研究
被引量：
7
1
作者
张光远
胡晋
章子睿
胡悦
张帆
机构
西南交通大学交通运输与物流学院
西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室
西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室
出处
《铁道学报》
CSCD
北大核心
2021年第8期10-17,共8页
基金
四川省科技计划(2021YJ0043)
西南交通大学2018年本科教育教学研究与改革项目(1802047)
四川省教育厅2018-2020高等教育人才培养质量与教学改革项目(JG2018-135)。
文摘
调度员的疲劳作业是一个严重的铁路行车安全问题。如果在调度员作业过程中及时发现其过于疲劳并发出警告,可避免因疲劳造成的铁路行车安全事故。本研究基于隐马尔可夫模型(HMM)与BP(Back Propagation)神经网络,通过记录的5项面部特征指标(注视时间、平均瞳孔大小、眨眼频率、眨眼时长、哈欠频率)结合工作时间对长时间作业下的高速铁路调度员疲劳度进行判定。研究结果显示,HMM模型对时段特征数据集的判定准确率相对时刻特征数据集高,且对Ⅰ级疲劳判定表现较BP神经网络优秀,而BP神经网络对两种数据集的判定效果相似且均优于HMM模型,其对Ⅱ级,Ⅲ级疲劳有着较为准确的判定。
关键词
行车调度员
疲劳程度
面部特征
隐马尔可夫模型
BP神经网络
时段演变
Keywords
train dispatcher
fatigue degree
facial features
hidden Markov model
BP neural network
time evolution
分类号
U292.22 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于面部特征的高速铁路调度员疲劳程度判定方法研究
张光远
胡晋
章子睿
胡悦
张帆
《铁道学报》
CSCD
北大核心
2021
7
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