铁路大型客运站客运通道通过能力研究

客运通道通过能力的确定对客运通道的设计及旅客运输组织具有一定的参考价值。根据在北京站和北京西站采集的客运通道内客流情况的视频资料,进行统计得到旅客走行速度和人均占据空间的数据,同时借鉴国外的相关研究,进行分析构建客运通道内旅客流量、速度和密度之间相互关系模型,并通过Origin软件对其进行拟合,拟合的曲线可以很好地反映三者之间的关系。通过旅客流量和通道最大通过能力的比值确定客运通道的服务水平标准及设计能力参考值。研究表明,单位宽度通道的最大通过能力为58人/m·min,建议单位宽度通道设计通过能力取值42人/m·min。     

基于头部姿态特征的列车司机疲劳驾驶检测系统研究

列车司机疲劳驾驶严重威胁列车行车安全.为弥补人眼检测方法存在的不足,提出了1种基于头部姿态特征的列车司机疲劳驾驶检测方法.该方法首先采用AdaBoost算法检测人脸区域,然后采用Camshift算法对人脸进行跟踪,并对人脸的旋转角度进行计算,得出其旋转角速度以及旋转角加速度,最后根据其头部的倾斜角度以及旋转角速度综合判断列车司机的疲劳状态.建立了头部旋转物理模型,得到头部自由旋转时角速度与角加速度随旋转角度的变化曲线.在上述方法的研究基础上,研发了1个基于头部偏转情况判断疲劳驾驶的系统.该方法的疲劳检测成功率为87.5％,但其只能对头部缓慢倾斜和头部突然向两侧倾斜这2种疲态状态进行报警,尚不能对打呵欠、低头、闭眼等其他疲劳状态做出反应,需与其他检测方式结合使用.