乘务作业行为智能分析预警方法与流程-凯发k8娱乐

本发明涉及铁路列车运行安全，尤其涉及一种乘务作业行为智能分析预警方法。

背景技术：

1、铁路列车运行安全保证主要来自于两方面，一方面是基于机车走行部的可靠性稳定性，另一方面是基于乘务员作业的标准化。其中，对于机车走行部工作的信息采集及状态监控，由专门的机车车载安全防护系统(简称6a系统)来自动实施。而乘务员作业的标准化主要包括两方面的内容，一是呼唤应答的标准化，二是一次作业过程的标准化，涵盖了待乘、出勤、机车出入库、途中作业、退勤等环节。机车乘务员处于铁路运输的第一线、最前沿，也是保证行车安全的最后一道防线，其作业行为是否规范、标准直接影响到铁路运输的安全。目前对于乘务员的作业是否符合标准化的判断均基于录音、视频等作业日志，且主要以线下抽查上述作业日志，配以人工分析为主。上述乘务员的作业判断方式，分析覆盖率和分析质量低、分析数据零散等问题突出，分析手段也不适应信息化时代发展的要求，不能满足铁路安全需求的问题逐渐显现。

2、再者，当因机车走行部异常或因乘务员作业不标准而给行车带来安全隐患时，难以有效地及时分析、示警及存储，因此无法根据已形成的安全隐患，或利用形成安全隐患的一次完整的出乘作业流程进行统计分析，精准查找安全规律，进行事故故障预警、强化风险预判等，并无法根据隐患提前采取防控措施和事后进行针对性的培训指导，难以从源头上实现司机作业标准化，减少违章行为，杜绝事故发生。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题是提供一种可实时跟踪监测、预警、分析机车走行及乘务员作业行为，数据全程自动检索分析，覆盖率达可达100％，能够形成违章数据库，以实现事故故障的提前预警，强化风险预判能力，从源头上规范司机作业标准，以减少违章、事故的乘务作业行为智能分析预警方法。

2、为解决上述技术问题，本发明的技术方案是：乘务作业行为智能分析预警方法，在数据采集子系统、高速转存子系统和司机行为分析子系统的配合下完成，其中所述数据采集子系统设于机车上，所述高速转存子系统和所述司机行为分析子系统均设于地面上，包括，

3、利用所述数据采集子系统对机车上的机车车载安全防护系统、机车微机控制监视系统、机车远程监测与诊断系统、列车运行监控系统lkj在机车运行过程中形成的信息以及机车音视频进行采集并存储，所述机车车载安全防护系统形成的信息包括视频文件、cpp文件及走行部文件，所述机车远程监测与诊断系统形成的信息包括ldp文件；

4、所述数据采集子系统通过网络与所述高速转存子系统连接，接收所述数据采集子系统采集的信息并形成地面存储；

5、借助深度学习技术和视频分析技术在所述司机行为分析子系统内建立司机标准行为识别模型，用于对司机行为的指定项点进行分析；

6、所述司机行为分析子系统内存储有机车的车型车号，根据车型车号获取对应的视频文件和对应的所述列车运行监控系统lkj信息，使对司机行为的指定项点分析过程关联所述列车运行监控系统lkj，通过所述司机行为分析子系统将视频文件处理变为图像，通过滤波、去噪、色彩矫正处理技术，增强图像边缘特征，提高图像对比度效果，还原图像的颜色和能见度；

7、通过对图像与所述司机标准行为识别模型的逻辑对比，判定是否出现司机的违章行为，当判定为司机的违章行为时进行报警，并将违章结果进行记录并存储，在所述司机行为分析子系统内形成司机违章行为大数据库；

8、对所述司机违章行为大数据库进行积累并动态更新。

9、作为优选的技术方案，所述机车车载安全防护系统的视频文件每15分钟保存形成一个单独的文件。

10、作为优选的技术方案，所述司机行为的指定项点包括瞭望类项点和标准作业类项点，所述瞭望类项点包括运行中主司机偏头、副司机进站未立岗和未后部瞭望，所述标准作业类项点包括进/出站主司机未手比、主司机左手未握大闸识别和出/入段未探头手比。

11、作为优选的技术方案，所述数据采集子系统包括与所述机车车载安全防护系统、所述机车微机控制监视系统、所述机车远程监测与诊断系统、所述列车运行监控系统lkj连接的车载网关，且所述车载网关还接收所述机车音视频，所述车载网关信号连接有车载基站，所述车载基站设于机车的顶部且信号连接至所述高速转存子系统。

12、作为优选的技术方案，所述高速转存子系统包括通过基站与所述车载基站信号连接的5g数据转储服务器、与所述列车运行监控系统lkj配设且信号连接的lkj数据存储服务器，与所述5g数据转储服务器连接有视频信息存储服务器，所述lkj数据存储服务器与所述视频信息存储服务器分别连接至所述司机行为分析子系统。

13、作为优选的技术方案，所述司机行为分析子系统包括与所述lkj数据存储服务器与所述视频信息存储服务器连接的联动信息服务器，且所述联动信息服务器通过所述lkj数据存储服务器与所述列车运行监控系统lkj关联，所述联动信息服务器连接有视频分析服务器，司机的违章行为及形成的所述司机违章行为大数据库存储于所述联动信息服务器内，借助深度学习技术和视频分析技术建立所述司机行为识别模型，将视频文件处理变为图像，进行滤波、去噪、色彩矫正处理，增强图像边缘特征，提高图像对比度效果，还原图像的颜色和能见度，对司机行为的指定项点进行分析，判定是否出现司机的违章行为，及当判定为司机的违章行为并报警时，在所述视频分析服务器内实施。

14、作为优选的技术方案，所述司机行为分析子系统还包括视频联动分析pc机，所述视频联动分析pc机与所述联动信息服务器、联动分析终端连接，实施以下步骤，

15、所述视频联动分析pc机与所述列车运行监控系统lkj联动，自动获取选定的所述列车运行监控系统lkj所对应的机车型号、时间信息，自动检索获取对应关联的运行记录视频序列，并实时更新运行记录视频的时间轴、视频列表控件内容；

16、所述视频联动分析pc机可显示各所述列车运行监控系统lkj的全程记录，及各所述列车运行监控系统lkj的全程记录所对应的所述机车音视频，形成所述列车运行监控系统lkj与所述机车音视频的联动，在所述视频联动分析pc机内可通过任意一行所述列车运行监控系统lkj的全程记录项点定位到所关联的所述机车音视频上相应的播放位置，并可执行播放、暂停、停止播放控制；

17、所述视频联动分析pc机可根据所述数据采集子系统的全程记录生成对应的运行曲线，并将所述运行曲线与所述机车音视频联动，通过所述运行曲线的“光标”位置可实时定位到所关联的所述机车音视频的播放时刻，反之视频播放时也能实时联动所述运行曲线；

18、所述视频联动分析pc机设有至少一个用于播放视频的视频窗口，通过所述视频联动分析pc机可对视频窗口进行视频截取，截取的视频可保存至本地播放；

19、所述视频联动分析pc机可通过所述视频窗口和视频列表下载指定的视频文件。

20、作为对上述技术方案的改进，所述数据采集子系统内部通过网路进行数据传输时，网络接入设有白名单、鉴权接入或空口加密网络的连接安全保障，且网络通信载波为60ghz毫米波。

21、由于采用了上述技术方案，本发明具有以下有益效果：在数据采集子系统、高速转存子系统和司机行为分析子系统的配合下，能够在机车操纵、信号确认、运行瞭望、人员行为等多个维度对乘务员进行行为分析，以综合反映其现场作业情况，实现了乘务员操作状态的全天候自动化在线实时跟踪监测、预警、分析、干预等，彻底改变了原有的人工抽检分析方式，实现了全程自动检索分析，检查覆盖率达到了100％，以强化现场风险管控，还能将一次作业的全过程及所有违章记录下来，形成司机违章行为大数据库，有效积累并动态更新，强化风险预判能力，从源头上规范司机作业标准，减少违章行为，杜绝事故发生，有效确保机务行车安全。