智慧公交安全预警与驾驶员行为监控方案

该文档是关于智慧公交测温管控及安全预警方案的详细介绍，共26页，旨在提升公交运营的安全性和效率。方案涵盖了公交主动安全预警系统，包括ADAS（高级驾驶辅助系统）、DBA（驾驶员行为监测系统）以及BSD（盲区监测系统）等功能，并强调了事前、事中、事后的安全管理策略。 一、主动安全预警系统 1. ADAS（Advanced Driver Assistance Systems）： ADAS系统主要包含多项功能，如前方碰撞预警、车距过近报警、车道偏离报警、交叉路口超速报警、行人碰撞报警、交通标志识别以及主动拍照等。这些功能利用摄像头和传感器技术，通过实时监测和分析道路环境，提前预警潜在危险，以减少交通事故的发生。 2. DBA（Driver Behavior Analysis System）： 驾驶员状态监测系统主要用于监测驾驶员的行为，如疲劳驾驶、分神驾驶、抽烟、接打电话、异常行为、人脸识别以及驾驶时长报警。通过面部关键点识别和深度学习算法，系统能准确判断驾驶员的状态，及时发出预警，提高行车安全性。 3. BSD（Blind Spot Detection）： 右侧盲区监测系统利用摄像机实时监控右侧12*2.5米范围内的移动物体，一旦检测到车辆、非机动车或行人，会通过语音提醒驾驶员，有效防止因视线盲区造成的事故。 二、系统架构与设备组成 系统由车载监控设备（如ADAS摄像机、DBA摄像机、右侧盲区监测摄像机、车载卫星定位终端）和网关软件服务构成，通过三方协议连接主动安全预警平台和主动安全防御系统终端，形成一个完整的安全监控网络。 三、安全管理流程 1. 事前身份核验：通过司机人脸考勤确保驾驶员身份，确保只有经过认证的人员才能驾驶公交。 2. 事中预警记录：车载监控全程记录行驶过程，主动安全预警系统在检测到危险情况时立即报警。 3. 超时疲劳驾驶预警：当检测到驾驶员疲劳驾驶时，系统会发出预警并记录，以便后续分析和处理。 4. 事后数据分析：数据留存并可一键导出，用于对司机、公司、车队的全面评估，通过考核和培训改进驾驶习惯，提升安全水平。 四、深度学习与算法应用 方案利用深度学习算法，如面部关键点识别、PERCLOS算法（疲劳驾驶检测）、手部附耳检测（接打电话）、抽烟识别等，实现对驾驶员行为的精准识别和预警。 总结：这份智慧公交测温管控及安全预警方案旨在通过先进的技术和严格的安全管理，降低公交运营中的风险，提高公共交通的安全性和效率。通过实时监控、预警和数据分析，可以有效防止事故发生，保障乘客和驾驶员的生命安全。