轨道交通驾驶员行为实时分析系统

项目介绍

在轨道交通运行的过程中，列车驾驶员操作动作的规范性对驾驶安全至关重要，目前列车驾驶室装备6A系统，能够视频记录驾驶室情况，但是无法达到实时分析的要求。我们使用AIKIT平台，对6A系统拍摄的驾驶员动作进行实时分析，算法基于深度学习技术，定位驾驶员身体关键部位，结合驾驶室环境，确定动作类别及是否按照规范及时完成相关操作。

项目设计

首先对司机进行检测，由于我们在特定环境下做人体检测并要求实时性，使用yolo检测网络。

检测到驾驶员位置之后，仍然使用回归模型，进一步对驾驶员的头，手等关键部位进行定位，在得知关键部位的坐标后，根据特定的驾驶室环境，进行动作分析，在驾驶室中，电话、操作台等位置固定，通过设定动作的规则，分析驾驶员动作类型。

最后，AIKIT嵌入式平台提供了高效的计算资源，丰富的接口，将算法移植到AIKIT平台运行，可以达到实时的分析效果。

项目展示

针对列车驾驶的实际环境，我们的效果图和展示效果视频如下：

demo视频：http://v.youku.com/v_show/id_XMzk1MTc1NDIyOA==.html?spm=a2hzp.8244740.0.0