用于铁路操作员班次监测的人脸识别

列车驾驶员是一项极为枯燥且压力巨大的工作。驾驶员必须时刻保持警觉，也容易对班次时间失去追踪。在美国等国家，法律强制驾驶员遵守 8 小时班次规定。若超出 8 小时班次，铁路公司可能因使司机过度疲劳而受罚。问题在于 8 小时班次可能在旅途中间结束。此时，必须将原司机换至机车运行地点以进行班次交接。因此，准确监测驾驶员班次并确保班次正确安排对铁路公司至关重要。本文提出一种自动化摄像系统，利用安装在机车驾驶室内的摄像头持续录制视频流。这些视频流被实时分析以检测驾驶员人脸并使用最先进的深度学习技术识别驾驶员。其结果是提升了列车驾驶员的安全性。摄像头持续从驾驶室内捕获视频并存储于车载数据采集设备中。利用先进的计算机视觉与深度学习技术定期分析视频，以检测并识别驾驶员。通过基于时间的分析确定该班次已持续时长。若超出分配班次时间，则向调度发送警报以调整班次。