杨旭林，高 凯，卢万平，王红艳，张 宇

（1 北京纵横机电科技有限公司，北京100094；2 北京地铁运营有限公司地铁运营技术研发中心，北京102208；3 北京地铁运营有限公司运营三分公司，北京100082）

疲劳驾驶直接关系到地铁运营的安全，目前地铁车辆普遍采用单司机值乘，车辆司机操纵时间长，且单岗作业，精神状态至关重要。如何监控司机在运行过程中的状态，对城轨车辆司机在值乘当中标准化作业执行不到位、精力不集中、盹睡等违章行为通过网络或电话形式及时给予提醒纠偏，避免列车发生冒进信号、冲撞甚至撞人等事故，对列车行车安全有着重要的意义。

随着机器视觉技术的突飞猛进，近年来视频分析与识别技术已广泛应用于交通、安防、金融、建筑、医学、军事等领域，有人脸识别、人眼定位以及疲劳状态检测［1-4］等技术。

司机盹睡监测系统采用基于机器视觉的智能图像处理技术，以人脸识别技术和人眼识别技术，通过人眼的开/闭合度等特征并融合人体的姿态和运动特征，如头部姿态的俯仰角信息，从而实现司机盹睡状态的智能识别。当监测到司机有视野偏离、精神不振等现象时，立即实施分级语音报警，在线提醒司机，从而减少因司机精神不专注导致的行车事故发生。

1 系统架构

1.1 系统框架

本系统实现了针对地铁10号线安装司机盹睡监测系统，实现车辆司机盹睡状态智能识别，当监测到司机有视野偏离、精神不振等间断现象时，立即实施分级语音报警，在线提醒司机，使之保持专注状态，并将报警的实时视频无线传输至运营管理部门。……