[發明專利]用于行車安全保障與事故歸責的駕駛員監控方法及系統

有效

• 申請號: 201710392657.0
• 申請日: 2017-05-27
• 公開（公告）號: CN107187467B
• 公開（公告）日: 2018-04-20
• 發明（設計）人: 李燕飛;劉輝
• 申請（專利權）人: 中南大學
• 主分類號: B61L27/00
• 分類號: B61L27/00
• 代理公司: 長沙市融智專利事務所43114
• 代理人: 龔燕妮

1.一種用于行車安全保障與事故歸責的駕駛員監控方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：在列車駕駛室內安裝人體監控裝置，采集目標駕駛員人體自然特征數據；

所述目標駕駛員人體自然特征數據至少包括血壓、心率、面部特征數據以及骨骼追蹤數據；

將列車編號、人體監控裝置編號以及目標駕駛員編號存儲到人體自然特征大數據中心，同時，地面列車控制中心存儲目標駕駛員編號；

步驟2：人體自然特征大數據中心接收從地面列車控制中心發送來的調度表中目標駕駛員編號，同時啟動人體監控裝置，并對實時采集的目標駕駛員面部特征數據和存儲在人體自然特征大數據中心中對應駕駛員編號的面部特征數據進行比對，若比對成功，則進入步驟3，否則，地面列車控制中心發出警報信息，等待地面列車控制中心發出下一個監控指令，重復步驟2；

步驟3：利用人體監控裝置實時采集的目標駕駛員人體自然特征數據與預先存儲的人體自然特征數據指標進行比對，并依據比對結果發出預警信息；

步驟4：依據步驟3的預警信息，對列車進行實時調度；

利用預警時間和事故發生時間進行比對，當任一種預警信息產生時間與列車事故發生時間相差超過30min以上時，判定事故發生原因與警報信息無關；否則，判定事故發生原因與警報信息有關，依據警報信息定位事故源

利用人體自然特征大數據中心的數據進一步確定事故原因，具體過程如下：

步驟A：利用人體自然特征數據流組形成矩陣，利用卡爾曼濾波對矩陣進行濾波處理，并得到以時間和車號為自變量的人體自然特征多維正態分布；

所述人體自然特征數據流組為多組測量時間/目標列車車號/目標駕駛員基本生理指標數據/目標駕駛員面部特征數據/目標駕駛員骨骼追蹤數據；

步驟B：對上述得到的三維正態分布進行如下判斷，獲得目標駕駛員處于不良駕駛狀態的時間；

以正態分布的幅度σ₁，σ₂，σ₃為指標，當σ₁，σ₂，σ₃中的一個超過閾值時，則對應該時間段數據內的列車駕駛員處于不良駕駛狀態中；

其中，σ₁，σ₂，σ₃分別代表目標駕駛員基本生理指標數據，面部特征數據，骨骼追蹤數據的方差；

步驟C：將得到的駕駛員易處于不良駕駛狀態的時間段與列車車號發送給地面列車控制中心。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用人體監控裝置實時采集的目標駕駛員人體自然特征數據與預先存儲的人體自然特征數據指標進行比對包括如下內容：

身體健康狀況比對：當目標駕駛員的任一項基本生理指標超出正常值范圍時，比對結果為目標駕駛員身體健康危急；

面部特征數據比對：將目標駕駛員的面部特征部位數據與存儲在人體自然特征大數據中心的面部疲勞特征數據中進行匹配，當面部特征匹配度超過設定的面部特征安全閾值時，比對結果為目標駕駛員處在疲勞駕駛狀態；

骨骼追蹤數據比對：將目標駕駛員骨骼追蹤數據與存儲在人體自然特征大數據中心的駕駛員違規駕駛動作骨骼數據庫進行匹配，當骨骼追蹤匹配度超過設定的骨骼追蹤安全閾值時，比對結果為駕駛員違規駕駛；

列車速度比對：將列車實時運行速度數據與地面列車中心發送的預定列車運行速度進行比對，當兩者不同時，比對結果為列車速度出現偏差。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述啟動人體監控裝置后，人體監控裝置將測量數據的測量時間同時發送至人體自然特征大數據中心，以測量時間/駕駛員基本生理指標數據/駕駛員面部特征數據/駕駛員骨骼追蹤數據/列車實時運行速度數據/列車實時位置坐標數據的格式進行存儲；

所述人體監控裝置包括穿戴式設備、Kinect傳感器模塊組、彩色攝像頭模塊、麥克風模塊、加速度傳感器模塊、速度傳感器模塊、GPS模塊、第三無線通訊模塊以及存儲模塊；

所述Kinect傳感器模塊組包含第一Kinect傳感器以及第二Kinect傳感器；

穿戴式設備中的佩戴模塊至少包括手腕式血壓計和胸帶式心率計。