乘务作业行为智能分析预警方法 |
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| 申请号 | CN202311775750.1 | 申请日 | 2023-12-21 | 公开(公告)号 | CN117864217A | 公开(公告)日 | 2024-04-12 |
| 申请人 | 山东高速轨道交通集团有限公司益羊铁路管理处; | 发明人 | 刘文龙; 张德路; 李珂; 赵锴云; 苏立平; 余志恒; 王子豪; 邱鹏飞; 田秀秀; 王善彬; | ||||
| 摘要 | 本 发明 公开了一种乘务作业行为智能分析预警方法，属于 铁 路列车运行安全技术领域，包括 数据采集 子系统、高速转存子系统和司机行为分析子系统，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，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。 | ||||||
| 权利要求 | 1.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，其特征在于：包括， |
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| 说明书全文 | 乘务作业行为智能分析预警方法技术领域背景技术[0002] 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。 [0003] 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。 发明内容[0004] 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。 [0005] 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， [0006] 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； [0007] 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； [0009] 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； [0010] 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； [0011] 对所述司机违章行为大数据库进行积累并动态更新。 [0012] 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。 [0013] 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。 [0014] 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。 [0015] 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。 [0016] 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。 [0017] 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，[0018] 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； [0019] 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； [0020] 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； [0021] 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； [0022] 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。 [0023] 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。 [0024] 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。附图说明 [0025] 以下附图仅旨在于对本发明做示意性说明和解释，并不限定本发明的范围。 [0026] 其中： [0027] 图1是本发明实施例的简易结构示意图； [0028] 图2是本发明实施例数据采集子系统、高速转存子系统的网络连接过程示意图； [0029] 图3是本发明实施例数据采集子系统、高速转存子系统的数据转储过程示意图； [0030] 图4是本发明实施例高速转存子系统和司机行为分析子系统的网络拓扑简易图； [0031] 图5是本发明实施例司机行为分析子系统的结构及功能框图； [0032] 图中：1‑数据采集子系统；11‑车载网关；12‑车载基站；2‑高速转存子系统；21‑5G数据转储服务器；22‑LKJ数据存储服务器；23‑视频信息存储服务器；3‑司机行为分析子系统；31‑联动信息服务器；32‑视频分析服务器；33‑视频联动分析PC机；34‑联动分析终端。 具体实施方式[0033] 下面结合附图和实施例，进一步阐述本发明。在下面的详细描述中，只通过说明的方式描述了本发明的某些示范性实施例。毋庸置疑，本领域的普通技术人员可以认识到，在不偏离本发明的精神和范围的情况下，可以用各种不同的方式对所描述的实施例进行修正。因此，附图和描述在本质上是说明性的，而不是用于限制权利要求的保护范围。 [0034] 如图1所示，乘务作业行为智能分析预警方法，可实时在线监控机车运行情况及乘务员(主司机、副司机)的作业情况并分析，出现异常时紧急示警，最大程度地保证机务行车安全，并对示警及乘务员的非标准操作进行记录，以备后期经验总结与学习。本实施例是在数据采集子系统1、高速转存子系统2和司机行为分析子系统3的配合下完成，所述数据采集子系统1设于机车上，所述高速转存子系统2和所述司机行为分析子系统3均设于地面上，如设于机务段内。其中，所述数据采集子系统1主要用于对机车及乘务员进行数据采集，所述高速转存子系统2用于对所述数据采集子系统1采集到的信息形成地面存储，所述司机行为分析子系统3从所述高速转存子系统2内调取相关信息并进行分析存储，以便于出现异常时能够及时示警。 [0035] 本实施例利用所述数据采集子系统1对机车上的机车车载安全防护系统即6A系统、机车微机控制监视系统即TCMS系统、机车远程监测与诊断系统即CMD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。所述数据采集子系统1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11，且所述车载网关11还接收所述机车音视频，所述车载网关11信号连接有车载基站12，所述车载基站12设于机车的顶部且信号连接至所述高速转存子系统2。所述车载网关11与所述车载基站12之间可通过1GE/2.5GE/10GE接口连接，将机车运行过程中的视频、机车信息等车载数据转储到地面，为大功率机车专家诊断系统、LKJ音视频智能分析系统、所述司机行为分析子系统3等提供数据支持，实现机车数据采集、高速自动化转储、智能分析等，全面支持机车的运行、检修、维护等。 [0036] 所述数据采集子系统1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、空口加密网络等的连接安全保障，且网络通信载波为60GHz毫米波，具体以白名单为例的流程如图2所示，开始搜索网络信号，发现可连接网络后判断是否在白名单之列，如果判断为否，则结束不接入网络；如果是则查询是否已连接过，如果确认没有连接过则启动验证账户密码，验证失败，则结束不接入网络，验证成功则自动建立60GHz高频无线通道，利用无线转存软件转存数据到地面；如果确认该网络在白名单之列且已经连接过，则自动建立60GHz高频无线通道，利用无线转存软件转存数据到地面。在进行网络连接时，接入铁路系统内部专网，无需接入运营商公网，且地面转储内置防火墙，进一步防护了轨道旁到中心机房间的网络安全，以防遭受DDOS攻击。通过白名单、鉴权接入、空口加密网络等技术的介入，使机车内外部网络隔离，确保车地开放空间的网络安全。而60GHz毫米波穿透能力、绕射能力较差且氧衰较大，致使该毫米波传输距离较短，一般在1km左右就会完全衰减，从而可避免远程接入，防止外部网络攻击。 [0037] 其中，所述机车车载安全防护系统(6A系统)依托所述机车远程监测与诊断系统(CMD系统)作为传输平台，与所述机车微机控制监视系统、列车运行监控系统LKJ、所述机车音视频等共同构成机车数据源，其形成的信息包括视频文件、CPP文件、走行部文件等，且所述机车车载安全防护系统(6A系统)的视频文件每15分钟保存形成一个单独的文件。所述机车远程监测与诊断系统形成的信息包括LDP文件等，是对机车的高压绝缘、防火、视频、列车供电、制动系统、走行部等涉及安全的重要事项、重点部件和部位，采用的具有实时检测、监视、报警并可实现网络传输、统一固态存储和拥有智能人机界面等功能的系统。所述机车微机控制监视系统(TCMS系统)主要功能是实现机车特性控制、逻辑控制、故障监视和自我诊断，并将信息传送到司机操纵台上的微机显示屏，为司机直观地反映机车的实时状态。所述机车远程监测与诊断系统(CMD系统)能实现机车定位，动态跟踪“人车图”，对在途机车设备进行状态监测、远程诊断和故障排除。所述列车运行监控系统LKJ用于完成列车的间隔控制和速度控制，是保证列车安全、快速运行的系统。上述各系统的具体结构与工作原理、过程，均为本技术领域普通技术人员所熟知的内容，在此不再详细描述。 [0038] 所述数据采集子系统1通过网络与所述高速转存子系统2连接，接收所述数据采集子系统1采集的信息并形成地面存储。数据转储方式为记录文件的转储，能根据不同需求采取不同的策略，将车载数据传输至地面的所述高速转存子系统2，所述高速转存子系统2实则形成了所述数据采集子系统1的地面数据中心，两者间的无线通信采样心跳机制，传输内容包括所述机车车载安全防护系统(6A系统)形成的AV3视频数据，所述机车微机控制监视系统(TCMS系统)数据，所述机车远程监测与诊断系统(CMD系统)的LDP文件、6A系统文件、6A走行部文件等数据信息。 [0039] 如图4所示，所述高速转存子系统2包括通过基站与所述车载基站12信号连接的5G数据转储服务器21、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22，与所述5G数据转储服务器21连接有视频信息存储服务器23，所述LKJ数据存储服务器22与所述视频信息存储服务器23分别连接至所述司机行为分析子系统3，实现将车地交互的数据存储在本地，能与铁路综合IT网之间进行数据交互。所述5G数据转储服务器21内设有大容量高速转储软件，主要功能为通过与所述车载基站12交互，接收数据并向用户展示实时转储状态、转储文件统计查询等功能，如基于文件查询的下载明细子功能和基于机车查询的下载统计子功能。所述5G数据转储服务器21内设有下载配置模块、配属管理模块和用户管理模块，所述下载配置模块主要是对机车和文件类型是否开放转储进行配置，而所述配属管理模块是对机车配属段进行查询，所述用户管理模块是对客户端软件用户及其权限进行管理的功能模块。 [0040] 所述数据采集子系统1通过网络与所述高速转存子系统2连接的过程如图3所示，所述数据采集子系统1开始连所述5G数据转储服务器21，如果连接成功则发起安全认证，认证失败则结束连接；认证通过，则所述5G数据转储服务器21请求数据下载，所述数据采集子系统1通过请求后下发数据，所述5G数据转储服务器21接受并保存数据，上传并保存数据转储日志，数据转储结束；如果所述数据采集子系统1连所述5G数据转储服务器21失败，判断是否是已请求过所述5G数据转储服务器21的地址，如果是则结束，如果否则通过3G请求所述5G数据转储服务器21的地址，接收到所述5G数据转储服务器21地址后返回所述5G数据转储服务器21的连接请求。 [0041] 所述司机行为分析子系统3是建立在机务段的智能化分析系统，用以识别乘务员(主司机、副司机)行为是否合规，即是否达到标准化。该系统针对铁路安全规范操作需求，利用计算机视觉、深度学习等人工智能技术，研究司机行为并建立司机标准行为识别模型，模型使用时基于所述机车音视频和所述列车运行监控系统LKJ的数据，实现对“该做未做，禁做而做”进行自动判别，并利用交互式BI界面进行分析结果的多维度展示。 [0042] 借助Tensorflow、Pytorch、CNN等深度学习技术和YOLO、OpenCV等视频分析技术在所述司机行为分析子系统3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。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，涵盖了从待乘、出勤、机车出入库、途中作业、退勤等环节，及机车操纵、信号确认、运行瞭望、人员行为等的多个维度，综合反映现场作业情况，可实现对司机的一次作业过程进行全天候在线实时自动化跟踪监测、预警、分析、干预，以强化现场风险的管控。 [0043] 所述司机行为分析子系统3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3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。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3内形成司机违章行为大数据库。进行报警时，可借助网路进行车内报警，以提醒司机注意，也可以在远程的所述司机行为分析子系统3内进行报警提示，以引起监控人员的重视。通过上述三个子系统的配合，使司机行为的指定项点整体的平均误报率≤30％，数据落地后在24小时内即可完成分析，司机违章行为大数据库更新快、记录全面，有助于总结学习制定满足铁路安全规范操作的司机标准行为识别模型，对行车安全提供保障。且所述司机行为分析子系统3可对所述司机违章行为大数据库的积累并动态更新，更有助于在后期总结学习中，精准查找安全规律，进行事故故障预警，以强化风险预判能力，也便于提前采取防控措施和进行针对性地培训指导，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。 [0044] 如图4和图5所示，所述司机行为分析子系统3包括与所述LKJ数据存储服务器22与所述视频信息存储服务器23连接的联动信息服务器31，且所述联动信息服务器31通过所述LKJ数据存储服务器22与所述列车运行监控系统LKJ关联，所述联动信息服务器31连接有视频分析服务器32，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31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32内实施。 [0045] 本实施例中的各种服务器均可采用华为Fusion Server Pro 2288H V5，是针对互联网、IDC(Internet Data Center)、云计算、企业市场、电信业务应用等需求，具有广泛用途的新一代2U2路机架服务器，具有低能耗、扩展能力强、高可靠、易管理、易部署等优点。 [0046] 本实施例的所述司机行为分析子系统3还包括视频联动分析PC机33，所述视频联动分析PC机33与所述联动信息服务器31、联动分析终端34连接，实施以下步骤： [0047] 所述视频联动分析PC机33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。即在所述视频联动分析PC机33内通过选择所述列车运行监控系统LKJ的信息，即可自动调取到相应的机车信息、各种运行数据以及运行视频等，以供人工抽查查看。 [0048] 所述视频联动分析PC机33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33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，实现两个运行信息的关联，达到“图文并茂”的效果。 [0049] 所述视频联动分析PC机33可根据所述数据采集子系统1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，能够使所述机车音视频的播放位置与所述运行曲线的相应位置进行呼应并通过所述视频联动分析PC机33进行显示，以实现定点查看。 [0050] 所述视频联动分析PC机33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33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，相当于对所述机车音视频的部分视频进行录制保存，以便于提取出来进行单独重复分析。 [0051] 所述视频联动分析PC机33可通过所述视频窗口和视频列表下载指定的视频文件，以对视频文件进行完整下载并反复查看。所述视频联动分析PC机33还可以通过所述联动分析终端34与远程其它服务器进行连接，以实现远程数据分享。 [0052] 本实施例通过所述数据采集子系统1、所述高速转存子系统2和所述司机行为分析子系统3的配合，实现所述机车音视频的实时链接、自动实时分析、自动辨别并同步记录违章行为，以现有的安全问题管理系统为载体，将所有违章数据进行有效积累并动态更新，形成司机违章行为大数据库，利用乘务员一次出乘作业流程的完整统计分析，精准查找安全规律，进行事故故障预警，强化风险预判能力，便于管理者提前采取防控措施和针对性地培训指导，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。 [0053] 本发明的描述是为了示例和描述起见而给出的，而并不是无遗漏的或者将本发明限于所公开的形式。很多修改和变化对于本领域的普通技术人员而言是显然的。选择和描述实施例是为了更好说明本发明的原理和实际应用，并且使本领域的普通技术人员能够理解本发明从而设计适于特定用途的带有各种修改的各种实施例。 |
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