本發(fā)明屬于列車行駛監(jiān)控領(lǐng)域，涉及一種用于行車安全保障與事故歸責(zé)的駕駛員監(jiān)控方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

隨著我國鐵路網(wǎng)的日益密布，軌道交通在我國經(jīng)濟中扮演著愈來愈重要的角色。在建設(shè)軌道交通的過程之中，我國取得了令人矚目的成就，但也得到了不少的慘痛教訓(xùn)。在這些教訓(xùn)之中，列車事故的重要性毋庸置疑，因為每一次事故的發(fā)生都意味著對人身安全的極大威脅與巨大的財產(chǎn)損失。

為了最大程度地減少乃至避免列車事故的發(fā)生，達到保障人身安全與財產(chǎn)安全的目的，對列車的運行過程進行監(jiān)控是不可或缺的。為此，世界各國都進行了對記錄鐵路車輛運行狀態(tài)的裝置的研究與使用。在對列車的監(jiān)控方面，如加拿大bach-simpson公司開發(fā)的為鐵路運輸專門研制的54000型數(shù)據(jù)記錄裝置；我國研制并已投入使用的lkj2000型列車運行監(jiān)控裝置。這類裝置的作用相似，多為記錄與行車有關(guān)的列車信息，如行車路線、行車速度等車輛信息、對車載設(shè)備工作狀態(tài)的監(jiān)控信息以及行車錄像等。在對駕駛員的監(jiān)控方面，存在錄像裝置以及對駕駛員的生理指標(biāo)進行測量的技術(shù)，如北京交通大學(xué)王瑩提出的基于表情及姿態(tài)的機車司機疲勞駕駛監(jiān)控技術(shù)與西南交通大學(xué)張祖濤等研制的專利：一種高速列車駕駛員無線可穿戴腦電信號采集設(shè)備。

然而，目前對駕駛員狀態(tài)進行監(jiān)控與記錄的裝置與方法存在如下三點普遍的缺點：

1.對于錄像裝置而言，其數(shù)據(jù)量過大，對于關(guān)鍵幀的識別與處理勢必要耗費大量的時間與資源；

2.對于監(jiān)控駕駛員生理指標(biāo)的裝置而言，這些裝置大多數(shù)僅僅對人體的某一項生理指標(biāo)(如腦電波)或是某一項評估指標(biāo)(疲勞度)進行監(jiān)控，而忽視了列車駕駛員的其他特征，亦即是說在功能上過于單一；

對于上述現(xiàn)有裝置而言，缺乏將監(jiān)控數(shù)據(jù)與列車位置和駕駛員一一對應(yīng)的手段，智能化程度低得到的數(shù)據(jù)對于事故的還原與重現(xiàn)提供的幫助有限。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明提供了一種用于行車安全保障與事故歸責(zé)的駕駛員監(jiān)控方法及系統(tǒng)，其目的在于，克服現(xiàn)有技術(shù)中列車運行監(jiān)控存在盲區(qū)且無法直接確定事故發(fā)生原因的問題。

一種用于行車安全保障與事故歸責(zé)的駕駛員監(jiān)控方法，包括以下步驟：

步驟1：在列車駕駛室內(nèi)安裝人體監(jiān)控裝置，采集目標(biāo)駕駛員人體自然特征數(shù)據(jù)；

所述目標(biāo)駕駛員人體自然特征數(shù)據(jù)至少包括血壓、心率、面部特征數(shù)據(jù)以及骨骼追蹤數(shù)據(jù)；

將列車編號、人體監(jiān)控裝置編號以及目標(biāo)駕駛員編號存儲到人體自然特征大數(shù)據(jù)中心，同時，地面列車控制中心存儲目標(biāo)駕駛員編號；

步驟2：人體自然特征大數(shù)據(jù)中心接收從地面列車控制中心發(fā)送來的調(diào)度表中目標(biāo)駕駛員編號，同時啟動人體監(jiān)控裝置，并對實時采集的目標(biāo)駕駛員面部特征數(shù)據(jù)和存儲在人體自然特征大數(shù)據(jù)中心中對應(yīng)駕駛員編號的面部特征數(shù)據(jù)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(fā)出警報信息，等待地面列車控制中心發(fā)出下一個監(jiān)控指令，重復(fù)步驟2；

步驟3：利用人體監(jiān)控裝置實時采集的目標(biāo)駕駛員人體自然特征數(shù)據(jù)與預(yù)先存儲的人體自然特征數(shù)據(jù)指標(biāo)進行比對，并依據(jù)比對結(jié)果發(fā)出預(yù)警信息；

步驟4：依據(jù)步驟3的預(yù)警信息，對列車進行實時調(diào)度。

采集的人體自然特征數(shù)據(jù)相對錄像等數(shù)據(jù)比較容易處理，降低了數(shù)據(jù)處理的難度，提高了處理的效率。

進一步地，所述利用人體監(jiān)控裝置實時采集的目標(biāo)駕駛員人體自然特征數(shù)據(jù)與預(yù)先存儲的人體自然特征數(shù)據(jù)指標(biāo)進行比對包括如下內(nèi)容：

身體健康狀況比對：當(dāng)目標(biāo)駕駛員的任一項基本生理指標(biāo)超出正常值范圍時，比對結(jié)果為目標(biāo)駕駛員身體健康危急；

面部特征數(shù)據(jù)比對：將目標(biāo)駕駛員的面部特征部位數(shù)據(jù)與存儲在人體自然特征大數(shù)據(jù)中心的面部疲勞特征數(shù)據(jù)中進行匹配，當(dāng)面部特征匹配度超過設(shè)定的面部特征安全閾值時，比對結(jié)果為目標(biāo)駕駛員處在疲勞駕駛狀態(tài)；

骨骼追蹤數(shù)據(jù)比對：將目標(biāo)駕駛員骨骼追蹤數(shù)據(jù)與存儲在人體自然特征大數(shù)據(jù)中心的駕駛員違規(guī)駕駛動作骨骼數(shù)據(jù)庫進行匹配，當(dāng)骨骼追蹤匹配度超過設(shè)定的骨骼追蹤安全閾值時，比對結(jié)果為駕駛員違規(guī)駕駛；

列車速度比對：將列車實時運行速度數(shù)據(jù)與地面列車中心發(fā)送的預(yù)定列車運行速度進行比對，當(dāng)兩者不同時，比對結(jié)果為列車速度出現(xiàn)偏差。

進一步地，所述啟動人體監(jiān)控裝置后，人體監(jiān)控裝置將測量數(shù)據(jù)的測量時間同時發(fā)送至人體自然特征大數(shù)據(jù)中心，以測量時間/駕駛員基本生理指標(biāo)數(shù)據(jù)/駕駛員面部特征數(shù)據(jù)/駕駛員骨骼追蹤數(shù)據(jù)/列車實時運行速度數(shù)據(jù)/列車實時位置坐標(biāo)數(shù)據(jù)的格式進行存儲；

所述人體監(jiān)控裝置包括穿戴式設(shè)備、kinect傳感器模塊組、彩色攝像頭模塊、麥克風(fēng)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(shè)備中的佩戴模塊至少包括手腕式血壓計和胸帶式心率計。

所述測量數(shù)據(jù)包括：

利用穿戴設(shè)備中的佩戴模塊測量駕駛員的基本生理指標(biāo)數(shù)據(jù)；

利用第一kinect傳感器模塊，采集目標(biāo)駕駛員進行面部特征數(shù)據(jù)；

利用第二kinect傳感器模塊，對目標(biāo)駕駛員進行骨骼追蹤，將目標(biāo)駕駛員的實時骨骼追蹤數(shù)據(jù)返回給人體自然特征大數(shù)據(jù)中心；

利用彩色攝像頭模塊，對駕駛員的全身進行彩色錄像，將錄像存儲到人體監(jiān)測裝置的存儲模塊中；

利用gps模塊，測量并記錄目標(biāo)列車的位置坐標(biāo)，并返回至人體自然特征大數(shù)據(jù)中心；

利用速度傳感器模塊，測量并記錄目標(biāo)列車的行車速度，并返回給人體自然特征大數(shù)據(jù)中心；

進一步地，利用預(yù)警時間和事故發(fā)生時間進行比對，當(dāng)任一種預(yù)警信息產(chǎn)生時間與列車事故發(fā)生時間相差超過30min以上時，判定事故發(fā)生原因與警報信息無關(guān)；否則，判定事故發(fā)生原因與警報信息有關(guān)，依據(jù)警報信息定位事故源。

進一步地，利用人體自然特征大數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(tài)分布；

所述人體自然特征數(shù)據(jù)流組為多組測量時間/目標(biāo)列車車號/目標(biāo)駕駛員基本生理指標(biāo)數(shù)據(jù)/目標(biāo)駕駛員面部特征數(shù)據(jù)/目標(biāo)駕駛員骨骼追蹤數(shù)據(jù)；

步驟b：對上述得到的三維正態(tài)分布進行如下判斷，獲得目標(biāo)駕駛員處于不良駕駛狀態(tài)的時間；

以正態(tài)分布的幅度σ1，σ2，σ3為指標(biāo)，當(dāng)σ1，σ2，σ3中的一個超過閾值時，則對應(yīng)該時間段數(shù)據(jù)內(nèi)的列車駕駛員處于不良駕駛狀態(tài)中；

其中，σ1，σ2，σ3分別代表目標(biāo)駕駛員基本生理指標(biāo)數(shù)據(jù)，面部特征數(shù)據(jù)，骨骼追蹤數(shù)據(jù)的方差；

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

人體自然特征大數(shù)據(jù)中心利用人體自然特征大數(shù)據(jù)庫對從保證駕駛員駕駛狀態(tài)的角度出發(fā)，對列車車次安排進行大數(shù)據(jù)處理；

結(jié)合行車數(shù)據(jù)與警報信息得出事故原因，然后根據(jù)事故原因便可以進行事故的歸責(zé)。為了提高歸責(zé)的準(zhǔn)確度，在任務(wù)數(shù)據(jù)組不足以提供足夠堅定的證據(jù)時，可以查看事故列車車載人體監(jiān)控裝置內(nèi)部存儲模塊中的影像數(shù)據(jù)與音頻流數(shù)據(jù)，從而保證歸責(zé)的合理性與可靠性。

一種用于行車安全保障與事故歸責(zé)的駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)，包括：

人體監(jiān)控裝置、人體自然特征大數(shù)據(jù)中心及地面列車控制中心，所述人體監(jiān)控裝置和地面列車控制中心均與所述人體自然特征大數(shù)據(jù)中心進行通信；

所述地面列車控制中心，包括第一無線通訊模塊、警報信息存儲模塊、列車調(diào)度模塊；

所述人體自然特征大數(shù)據(jù)中心，包括中央處理模塊、人體特征監(jiān)測存儲模塊、第二無線通訊模塊；

人體監(jiān)控裝置實時采集目標(biāo)駕駛員的多種人體自然特征數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)傳輸給人體自然特征大數(shù)據(jù)中心，人體自然特征大數(shù)據(jù)中心對數(shù)據(jù)進行處理；

利用人體監(jiān)控裝置實時采集的目標(biāo)駕駛員人體自然特征數(shù)據(jù)與預(yù)先存儲在人體自然特征大數(shù)據(jù)中心的各項人體自然特征數(shù)據(jù)指標(biāo)進行比對，并依據(jù)比對結(jié)果發(fā)出預(yù)警信息，地面列車中心依據(jù)收到的預(yù)警信息，對列車進行實時調(diào)度；

所述人體監(jiān)控裝置設(shè)有兩組，分別設(shè)置在列車兩端的駕駛室內(nèi)，所述人體監(jiān)控裝置包括穿戴式設(shè)備、kinect傳感器模塊組、彩色攝像頭模塊、麥克風(fēng)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(shè)備中的佩戴模塊至少包括手腕式血壓計和胸帶式心率計。

進一步地，所述利用人體監(jiān)控裝置實時采集的目標(biāo)駕駛員人體自然特征數(shù)據(jù)與預(yù)先存儲在人體自然特征大數(shù)據(jù)中心的各項的人體自然特征數(shù)據(jù)指標(biāo)進行比對包括如下內(nèi)容：

身體健康狀況比對：當(dāng)目標(biāo)駕駛員的任一項基本生理指標(biāo)超出正常值范圍時，比對結(jié)果為目標(biāo)駕駛員身體健康危急；

面部特征數(shù)據(jù)比對：將目標(biāo)駕駛員的面部特征部位數(shù)據(jù)與存儲在人體自然特征大數(shù)據(jù)中心的面部疲勞特征數(shù)據(jù)中進行匹配，當(dāng)面部特征匹配度超過設(shè)定的面部特征安全閾值時，比對結(jié)果為目標(biāo)駕駛員處在疲勞駕駛狀態(tài)；

骨骼追蹤數(shù)據(jù)比對：將目標(biāo)駕駛員骨骼追蹤數(shù)據(jù)與存儲在人體自然特征大數(shù)據(jù)中心的駕駛員違規(guī)駕駛動作骨骼數(shù)據(jù)庫進行匹配，當(dāng)骨骼追蹤匹配度超過設(shè)定的骨骼追蹤安全閾值時，比對結(jié)果為駕駛員違規(guī)駕駛；

列車速度比對：將列車實時運行速度數(shù)據(jù)與地面列車中心發(fā)送的預(yù)定列車運行速度進行比對，當(dāng)兩者不同時，比對結(jié)果為列車速度出現(xiàn)偏差。

進一步地，還包括事故源定位模塊，利用預(yù)警時間和事故發(fā)生時間進行比對，當(dāng)任一種預(yù)警信息產(chǎn)生時間與列車事故發(fā)生時間相差超過30min以上時，判定事故發(fā)生原因與警報信息無關(guān)；否則，判定事故發(fā)生原因與警報信息有關(guān)，依據(jù)警報信息定位事故源。

有益效果

本發(fā)明提供了一種用于行車安全保障與事故歸責(zé)的駕駛員監(jiān)控方法及系統(tǒng)，包括以下步驟，步驟1：在列車駕駛室內(nèi)安裝人體監(jiān)控裝置，采集目標(biāo)駕駛員人體自然特征數(shù)據(jù)；步驟2：對駕駛員編號進行身份識別；步驟3：利用人體監(jiān)控裝置實時采集的目標(biāo)駕駛員人體自然特征數(shù)據(jù)與預(yù)先存儲的人體自然特征數(shù)據(jù)指標(biāo)進行比對，并依據(jù)比對結(jié)果發(fā)出預(yù)警信息；步驟4：依據(jù)步驟3的預(yù)警信息，對列車進行實時調(diào)度；在列車運行監(jiān)控中，首次引入了目標(biāo)駕駛員身份識別機制，通過監(jiān)控裝置內(nèi)置的kinect傳感器對駕駛員的面部特征進行識別，從而保證了實際到崗的駕駛員與地面列車控制中心調(diào)度安排中的駕駛員為同一人；通過穿戴設(shè)備、kinect傳感器采集目標(biāo)駕駛員的人體自然特征并實時返回給人體自然特征大數(shù)據(jù)中心，形成了一組數(shù)據(jù)流：實現(xiàn)了在行車過程中對駕駛員人體自然特征的全程監(jiān)控；該組數(shù)據(jù)流的建立使得人體自然特征大數(shù)據(jù)中心對于駕駛員的人體自然特征的監(jiān)控具有了連續(xù)性、動態(tài)性和一一對應(yīng)性。同時，多組數(shù)據(jù)流的建立形成了人體自然特征大數(shù)據(jù)庫，對于特定的目標(biāo)列車運行過程中的每一個點都能在人體自然特征大數(shù)據(jù)庫中找到對應(yīng)的人體自然特征數(shù)據(jù)組，實現(xiàn)了對駕駛員人體自然特征的全面覆蓋，其全面體現(xiàn)在數(shù)據(jù)的多樣性和監(jiān)控時間的連續(xù)性上。人體自然特征大數(shù)據(jù)庫的建立也為行車過程中的人體自然特征的大數(shù)據(jù)規(guī)律的研究奠定了基礎(chǔ)。

此外，通過在人體自然特征大數(shù)據(jù)中心中建立人體自然特征模型庫，自動對采集到的數(shù)據(jù)進行比對，從而達到了對目標(biāo)駕駛員的身體健康狀況與駕駛行為進行實時評估的目的。評估過程具有一定的智能，體現(xiàn)在自動將數(shù)據(jù)與模型進行匹配并得出結(jié)果的過程上。

并且提出了用于進行列車事故歸責(zé)的具體過程，在歸責(zé)的過程中，利用多種數(shù)據(jù)的組合，首先判斷出事故發(fā)生的原因，然后根據(jù)事故原因進行歸責(zé)。因為利用了本發(fā)明中所采集的多種全程人體自然特征監(jiān)控數(shù)據(jù)，從而保證了歸責(zé)過程的準(zhǔn)確性、合理性與可靠性。

利用了大數(shù)據(jù)分析的方法處理數(shù)據(jù)，分析不同車次與運行時間對駕駛員駕駛狀態(tài)的影響以及其間的規(guī)律，并根據(jù)結(jié)果從駕駛員生理健康的角度出發(fā)提出相應(yīng)的建議，為更科學(xué)有效的制定列車調(diào)度計劃提供了堅定的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，從而進一步地提高了列車行車安全系數(shù)。

附圖說明

圖1為本發(fā)明所述方法的流程示意圖；

圖2為本發(fā)明所述系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施方式

下面將結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明做進一步的說明。

如圖1所示，一種用于行車安全保障與事故歸責(zé)的駕駛員監(jiān)控方法，包括以下步驟：

步驟1：在列車駕駛室內(nèi)安裝人體監(jiān)控裝置，采集目標(biāo)駕駛員人體自然特征數(shù)據(jù)；

所述目標(biāo)駕駛員人體自然特征數(shù)據(jù)至少包括血壓、心率、面部特征數(shù)據(jù)以及骨骼追蹤數(shù)據(jù)；

將列車編號、人體監(jiān)控裝置編號以及目標(biāo)駕駛員編號存儲到人體自然特征大數(shù)據(jù)中心，同時，地面列車控制中心存儲目標(biāo)駕駛員編號；

步驟2：人體自然特征大數(shù)據(jù)中心接收從地面列車控制中心發(fā)送來的調(diào)度表中目標(biāo)駕駛員編號，同時啟動人體監(jiān)控裝置，并對實時采集的目標(biāo)駕駛員面部特征數(shù)據(jù)和存儲在人體自然特征大數(shù)據(jù)中心中對應(yīng)駕駛員編號的面部特征數(shù)據(jù)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(fā)出警報信息，等待地面列車控制中心發(fā)出下一個監(jiān)控指令，重復(fù)步驟2；

步驟3：利用人體監(jiān)控裝置實時采集的目標(biāo)駕駛員人體自然特征數(shù)據(jù)與預(yù)先存儲的人體自然特征數(shù)據(jù)指標(biāo)進行比對，并依據(jù)比對結(jié)果發(fā)出預(yù)警信息；

步驟4：依據(jù)步驟3的預(yù)警信息，對列車進行實時調(diào)度。

采集的人體自然特征數(shù)據(jù)相對錄像等數(shù)據(jù)比較容易處理，降低了數(shù)據(jù)處理的難度，提高了處理的效率。

所述利用人體監(jiān)控裝置實時采集的目標(biāo)駕駛員人體自然特征數(shù)據(jù)與預(yù)先存儲的人體自然特征數(shù)據(jù)指標(biāo)進行比對包括如下內(nèi)容：

身體健康狀況比對：當(dāng)目標(biāo)駕駛員的任一項基本生理指標(biāo)超出正常值范圍時，比對結(jié)果為目標(biāo)駕駛員身體健康危急；

面部特征數(shù)據(jù)比對：將目標(biāo)駕駛員的面部特征部位數(shù)據(jù)與存儲在人體自然特征大數(shù)據(jù)中心的面部疲勞特征數(shù)據(jù)中進行匹配，當(dāng)面部特征匹配度超過設(shè)定的面部特征安全閾值時，比對結(jié)果為目標(biāo)駕駛員處在疲勞駕駛狀態(tài)；

骨骼追蹤數(shù)據(jù)比對：將目標(biāo)駕駛員骨骼追蹤數(shù)據(jù)與存儲在人體自然特征大數(shù)據(jù)中心的駕駛員違規(guī)駕駛動作骨骼數(shù)據(jù)庫進行匹配，當(dāng)骨骼追蹤匹配度超過設(shè)定的骨骼追蹤安全閾值時，比對結(jié)果為駕駛員違規(guī)駕駛；

列車速度比對：將列車實時運行速度數(shù)據(jù)與地面列車中心發(fā)送的預(yù)定列車運行速度進行比對，當(dāng)兩者不同時，比對結(jié)果為列車速度出現(xiàn)偏差。

所述啟動人體監(jiān)控裝置后，人體監(jiān)控裝置將測量數(shù)據(jù)的測量時間同時發(fā)送至人體自然特征大數(shù)據(jù)中心，以測量時間/駕駛員基本生理指標(biāo)數(shù)據(jù)/駕駛員面部特征數(shù)據(jù)/駕駛員骨骼追蹤數(shù)據(jù)/列車實時運行速度數(shù)據(jù)/列車實時位置坐標(biāo)數(shù)據(jù)的格式進行存儲；

所述人體監(jiān)控裝置包括穿戴式設(shè)備、kinect傳感器模塊組、彩色攝像頭模塊、麥克風(fēng)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(shè)備中的佩戴模塊至少包括手腕式血壓計和胸帶式心率計。

所述測量數(shù)據(jù)包括：

利用穿戴設(shè)備中的佩戴模塊測量駕駛員的基本生理指標(biāo)數(shù)據(jù)；

利用第一kinect傳感器模塊，采集目標(biāo)駕駛員進行面部特征數(shù)據(jù)；

利用第二kinect傳感器模塊，對目標(biāo)駕駛員進行骨骼追蹤，將目標(biāo)駕駛員的實時骨骼追蹤數(shù)據(jù)返回給人體自然特征大數(shù)據(jù)中心；

利用彩色攝像頭模塊，對駕駛員的全身進行彩色錄像，將錄像存儲到人體監(jiān)測裝置的存儲模塊中；

利用gps模塊，測量并記錄目標(biāo)列車的位置坐標(biāo)，并返回至人體自然特征大數(shù)據(jù)中心；

利用速度傳感器模塊，測量并記錄目標(biāo)列車的行車速度，并返回給人體自然特征大數(shù)據(jù)中心；

利用預(yù)警時間和事故發(fā)生時間進行比對，當(dāng)任一種預(yù)警信息產(chǎn)生時間與列車事故發(fā)生時間相差超過30min以上時，判定事故發(fā)生原因與警報信息無關(guān)；否則，判定事故發(fā)生原因與警報信息有關(guān)，依據(jù)警報信息定位事故源。

利用人體自然特征大數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(tài)分布；

所述人體自然特征數(shù)據(jù)流組為多組測量時間/目標(biāo)列車車號/目標(biāo)駕駛員基本生理指標(biāo)數(shù)據(jù)/目標(biāo)駕駛員面部特征數(shù)據(jù)/目標(biāo)駕駛員骨骼追蹤數(shù)據(jù)；

步驟b：對上述得到的三維正態(tài)分布進行如下判斷，獲得目標(biāo)駕駛員處于不良駕駛狀態(tài)的時間；

以正態(tài)分布的幅度σ1，σ2，σ3為指標(biāo)，當(dāng)σ1，σ2，σ3中的一個超過閾值時，則對應(yīng)該時間段數(shù)據(jù)內(nèi)的列車駕駛員處于不良駕駛狀態(tài)中；

其中，σ1，σ2，σ3分別代表目標(biāo)駕駛員基本生理指標(biāo)數(shù)據(jù)，面部特征數(shù)據(jù)，骨骼追蹤數(shù)據(jù)的方差；

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

人體自然特征大數(shù)據(jù)中心利用人體自然特征大數(shù)據(jù)庫對從保證駕駛員駕駛狀態(tài)的角度出發(fā)，對列車車次安排進行大數(shù)據(jù)處理；

結(jié)合行車數(shù)據(jù)與警報信息得出事故原因，然后根據(jù)事故原因便可以進行事故的歸責(zé)。為了提高歸責(zé)的準(zhǔn)確度，在任務(wù)數(shù)據(jù)組不足以提供足夠堅定的證據(jù)時，可以查看事故列車車載人體監(jiān)控裝置內(nèi)部存儲模塊中的影像數(shù)據(jù)與音頻流數(shù)據(jù)，從而保證歸責(zé)的合理性與可靠性。

如圖2所示，一種用于行車安全保障與事故歸責(zé)的駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)，包括：

人體監(jiān)控裝置、人體自然特征大數(shù)據(jù)中心及地面列車控制中心，所述人體監(jiān)控裝置和地面列車控制中心均與所述人體自然特征大數(shù)據(jù)中心進行通信；

所述地面列車控制中心，包括第一無線通訊模塊、警報信息存儲模塊、列車調(diào)度模塊；

所述人體自然特征大數(shù)據(jù)中心，包括中央處理模塊、人體特征監(jiān)測存儲模塊、第二無線通訊模塊；

人體監(jiān)控裝置實時采集目標(biāo)駕駛員的多種人體自然特征數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)傳輸給人體自然特征大數(shù)據(jù)中心，人體自然特征大數(shù)據(jù)中心對數(shù)據(jù)進行處理；

利用人體監(jiān)控裝置實時采集的目標(biāo)駕駛員人體自然特征數(shù)據(jù)與預(yù)先存儲在人體自然特征大數(shù)據(jù)中心的各項人體自然特征數(shù)據(jù)指標(biāo)進行比對，并依據(jù)比對結(jié)果發(fā)出預(yù)警信息，地面列車中心依據(jù)收到的預(yù)警信息，對列車進行實時調(diào)度；

所述人體監(jiān)控裝置設(shè)有兩組，分別設(shè)置在列車兩端的駕駛室內(nèi)，所述人體監(jiān)控裝置包括穿戴式設(shè)備、kinect傳感器模塊組、彩色攝像頭模塊、麥克風(fēng)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(shè)備中的佩戴模塊至少包括手腕式血壓計和胸帶式心率計。

所述利用人體監(jiān)控裝置實時采集的目標(biāo)駕駛員人體自然特征數(shù)據(jù)與預(yù)先存儲在人體自然特征大數(shù)據(jù)中心的各項的人體自然特征數(shù)據(jù)指標(biāo)進行比對包括如下內(nèi)容：

身體健康狀況比對：當(dāng)目標(biāo)駕駛員的任一項基本生理指標(biāo)超出正常值范圍時，比對結(jié)果為目標(biāo)駕駛員身體健康危急；

面部特征數(shù)據(jù)比對：將目標(biāo)駕駛員的面部特征部位數(shù)據(jù)與存儲在人體自然特征大數(shù)據(jù)中心的面部疲勞特征數(shù)據(jù)中進行匹配，當(dāng)面部特征匹配度超過設(shè)定的面部特征安全閾值時，比對結(jié)果為目標(biāo)駕駛員處在疲勞駕駛狀態(tài)；

骨骼追蹤數(shù)據(jù)比對：將目標(biāo)駕駛員骨骼追蹤數(shù)據(jù)與存儲在人體自然特征大數(shù)據(jù)中心的駕駛員違規(guī)駕駛動作骨骼數(shù)據(jù)庫進行匹配，當(dāng)骨骼追蹤匹配度超過設(shè)定的骨骼追蹤安全閾值時，比對結(jié)果為駕駛員違規(guī)駕駛；

列車速度比對：將列車實時運行速度數(shù)據(jù)與地面列車中心發(fā)送的預(yù)定列車運行速度進行比對，當(dāng)兩者不同時，比對結(jié)果為列車速度出現(xiàn)偏差。

本發(fā)明所述系統(tǒng)中還設(shè)置有事故源定位模塊，利用預(yù)警時間和事故發(fā)生時間進行比對，當(dāng)任一種預(yù)警信息產(chǎn)生時間與列車事故發(fā)生時間相差超過30min以上時，判定事故發(fā)生原因與警報信息無關(guān)；否則，判定事故發(fā)生原因與警報信息有關(guān)，依據(jù)警報信息定位事故源。

以上實施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案而非對其限制，盡管參照上述實施例對本發(fā)明進行了詳細的說明，所屬領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解：依然可以對本發(fā)明的具體實施方式進行修改或者等同替換，而未脫離本發(fā)明精神和范圍的任何修改或者等同替換，其均應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的權(quán)利要求范圍當(dāng)中。