【摘 要】
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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)
【机 构】
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西南交通大学 交通运输与物流学院,四川 成都 610031;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, 四川 成都 610031;西南交通大学 综合交通大数据应用技术国家工程实验室,四川
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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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