铁路机车乘务员智能实时监测系统研究

针对铁路机车乘务员工作过程中的重点危险因素，研究开发铁路机车乘务员智能实时监测系统。该系统基于深度学习技术和嵌入式视频分析设备，能够有效识别视线脱离、手比异常、疲劳驾驶等不安全作业行为；基于物联网实时获取机车乘务员健康与备班睡眠数据，及时发现机车乘务员健康问题和睡眠不足；该系统改变了依赖于滞后的人工抽查和事后追责的传统机车乘务员监管模式，代之以自动实时检测与即时告警，检测准确度和时效性均有明显提升。     

列车装载式GSM-R网络干扰监测系统研究

铁路数字移动通信系统（GSM-R）的性能极易受到无线电干扰的影响。而当前铁路GSM-R网络无线电干扰的监测手段以定期测试、事后分析为主，存在覆盖范围小、时效性低、人工投入大等不足。针对这些问题，提出基于列车装载式设备的铁路沿线GSM-R无线干扰监测系统的解决方案，能够对无线频谱及其他监测系统数据进行实时智能分析，自动识别干扰并给出预警，同时估算干扰源的位置。通过仿真试验，验证了该系统能够根据输入数据实现干扰识别。相对于传统的人工分析模式，该系统的干扰识别效率和准确率都得到提升，在提高GSM-R网络运维水平方面具有一定的应用价值。