[0001] 本发明涉及高原列车领域，具体为一种适用于高原列车的非接触式乘员不舒适状态预警系统。

[0002] 目前，高原列车面临“低温、低压、低氧、强紫外线”等气候环境，并且由于高原地形特征，频繁出现长大隧道、密集隧道群、连续陡坡等，列车服役环境恶劣。高原气候特征、地形特征等共同加剧车内环境的劣化，并且高原列车乘员大多属于急进高原人群，短时间内进入高原易引发乘员心率下降、呼吸速率增加等生理响应，严重时可引起机体循环、呼吸、血液、神经内分泌等多系统生理、病理改变，诱发急性高原反应，如心慌、胸闷、头疼、乏力等症状。鉴于高原列车医疗条件有限，及时识别并预警乘员不舒适状态成为保障乘员安全与舒适的重要举措。

[0003] 但是，针对高原列车乘员这一特殊群体的舒适度研究相对匮乏，并且，现有的监测方法多依赖佩戴式设备，如生理手环，尽管能够采集相关数据用于预警，但在高乘员密度的高原列车场景中，佩戴式设备的应用存在实用性和便利性方面的局限。

[0004] 因此，针对高原列车这一特殊运行场景，迫切需要一种非接触式、无侵入性的乘员不舒适状态预警系统，以便实时监测乘员的状态变化，及早识别出风险，采取预防措施。

[0015] 为了使本发明的目的、技术方案进行清楚、完整地描述，及优点更加清楚明白，以下结合附图对本发明实施例进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，仅仅用以解释本发明实施例，并不用于限定本发明实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0016] 实施例一，请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种适用于高原列车的非接触式乘员状态信息实时监测系统，通过此系统可实现乘员状态信息的实时监测。首先，通过非接触设备检测乘员心率、呼吸等生理及视觉信息；通过数据处理模块对数据进行预处理，提取关键特征；随后，在数据分析模块对多模态特征进行整合，去除强相关特征，提取高敏感度指标，最终形成乘员状态数据集。

[0017] 如图1所示，一种适用于高原列车的非接触式乘员状态信息实时监测系统原理如下：1）数据采集模块：
a）毫米波雷达数据采集
设备安装：将毫米波雷达设备安装于列车车厢内的适当位置，确保能够覆盖乘员的胸部和腹部区域。启动设备，并根据车厢布局调整雷达的检测范围与角度，确保对每位乘员的有效覆盖。

[0018] 实时监测：毫米波雷达通过发射毫米波信号并接收反射信号，检测乘员胸部和腹部的微小位移。由于心跳和呼吸会引起胸部和腹部的轻微运动，毫米波雷达可根据这些位移信号推算出乘员的心率和呼吸频率，同时自动过滤环境噪声，确保数据的准确性。

[0019] 数据传输：心率和呼吸频率的数据被实时传输至数据处理模块，进行进一步分析与特征提取。

[0020] b）红外热成像仪数据采集设备安装：将红外热成像仪安装在列车车厢内适合的视角，选择能有效覆盖乘员面部的区域。启动设备并校准温度测量范围，确保在车厢内环境温度变化的情况下，温度测量的准确性。

[0021] 实时监测：红外热成像仪基于乘员皮肤表面发射的红外辐射来测量温度。该设备实时捕捉乘员的面部热图像，主要集中在额头、面部等体温变化明显的区域。设备通过分析不同部位皮肤的辐射强度，计算出乘员皮肤的温度变化。系统可以识别出温度异常的区域，例如因高原反应导致的皮肤温度变化。

[0022] 数据传输：每位乘员皮肤温度数据被传输至数据处理模块进行进一步分析。

[0023] c）高清摄像头数据采集设备安装：将高清摄像头安装于车厢内部，确保摄像头的视野能够全面覆盖乘员的面部和胸部以上区域。启动摄像头系统并调整角度与焦距，以确保清晰捕捉到乘员的面部表情和肢体动作。

[0024] 数据采集：高清摄像头实时捕捉乘员的面部影像和肢体姿态。通过采集高分辨率视频数据，系统记录乘员面部表情的变化及肢体的动作信息，为后续分析提供基础数据。

[0025] 数据传输：高清摄像头采集的视觉数据将自动传输至数据处理模块。

[0026] 2) 数据处理模块：a）数据同步与时间对齐：为生理及视觉信息匹配精准时间戳，使不同模态的数据能够在同一时间轴上对齐，避免由于时间差异导致数据分析偏差。结合高频数据降采样与低频数据插值法，实现不同频率数据的时间同步，确保后续分析的准确性。

[0027] b）生理信号预处理：针对采集到的生理信号，使用滤波器去除信号中的高频噪声和低频干扰，确保数据干净可靠；检测并剔除由于乘员动作或环境变化引起的异常数据，通过卡尔曼滤波算法进一步优化信号稳定性，减少短时波动和不稳定因素。对经过处理的生理信号进行标准化处理，将不同来源的信号统一转换为标准化的量纲范围，确保各类生理信号在后续的多源数据融合分析中具备可比性和一致性。

[0028] c）视觉信号预处理：针对高清摄像头采集的图像数据，使用图像去噪算法对图像进行降噪处理，消除由于环境光照条件引起的图像噪声，提升图像质量；通过直方图均衡化、对比度调整等图像增强方法，提高图像中面部和肢体动作的可见性，确保系统能够在不同光照条件下准确捕捉到乘员的面部表情和姿态变化；针对摄像头视角偏差或乘员位置变化，进行面部和肢体关键点的精确定位与校正，确保数据在不同乘员姿态下的准确性。

[0029] 3) 特征提取：a）生理信息特征提取：从经处理后的心率信号中，检测心跳间隔（R‑R间期），提取连续的心跳数据，计算心率变异性（HRV）的时域指标，包含心率（HR）、R‑R间期标准差（SDNN）、相邻 R‑R 间期差值的均方根（RMSSD）、相邻RR 间期之差的标准差（SDSD）等，应用快速傅里叶变换（FFT），计算心率变异性的低频（LF）和高频（HF）功率；针对呼吸信号，利用波峰检测算法识别呼吸周期，计算呼吸频率（RF）；提取额头、鼻子的皮肤温度信息（ST）。

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[0035] b）视觉信息特征提取：通过高清摄像头采集乘员的面部图像，使用人脸检测算法Haar特征识别乘员面部区域，使用Dlib库识别面部68个关键点，包括眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴和下颌等位置的点，提取面部运动信息；利用机器视觉算法或深度学习模型，如OpenPose或PoseNet，通过摄像头捕捉乘员的肢体姿态，提取乘员的身体关键点（如肩膀、手肘等），计算关键点之间的相对位置，分析肢体动作。

[0036] 4）数据分析模块：采用自动编码器学习复杂的非线性特征映射，通过将数据压缩到低维的隐空间，再重构回原始维度，在保持数据主要特征的同时重构原始数据，去除冗余信息，减少计算成本，降低模型过拟合的风险，提高模型的预测精度，形成包含乘员状态信息的数据集合。

[0037] 实施例二，在实施例一的基础上，参照附图2所示，提出了一种适用于高原列车的非接触式乘员不舒适状态预警系统，基于图1系统所监测的乘员状态信息进行预警。首先构建异质性信息库，包含乘员年龄、性别、体重等基本信息、在乘车初期时的心率、皮温、呼吸等基本生理及视觉信息、以及乘员所处区域的气压、噪声等环境信息；随后建立个性化预警标准，根据乘员的基本信息及基本生理及视觉信息，确定每个乘员包含不同舒适等级的个性化预警标准，并且根据实时监测的生理及视觉信息，环境工况信息对预警标准进行动态调整，实时更新；基于此刻乘员状态与个性化预警标准，通过计算与标准等级的偏移程度确定当前舒适等级，在可视化页面进行展示，当出现异常时触发警报模块。其中异质性信息库构建模块—基本生理及视觉信息、个性化预警模块—乘员实时状态、状态等级确认模块—乘员状态数据等均来自于一种适用于高原列车的非接触式乘员状态信息实时监测系统所收集的乘员状态数据。

[0038] 具体实施时包括：1）乘员异质性信息库构建：
a）乘员基本信息：在乘员进入列车时，系统通过自动化平台采集乘员的基本信息，包括年龄、性别等。这些信息可以通过在线平台自动录入，采集的数据经过整理后形成结构化的基本信息库，确保后续数据调用时能够实现高效检索和个性化数据的精确匹配。

[0039] b）乘员基本生理及视觉信息：在乘员乘坐初期，系统通过非接触式传感器采集乘员的基准生理及视觉信息，并与其基本信息进行关联，形成个性化生理指标档案。该档案将作为后续动态监测和预警评估的基准，为准确判断乘员的状态提供参考。

[0040] c）环境工况信息：在车厢内划分区域，在合适位置安装噪声、气压、振动、海拔、温度、空气质量传感设备，实时监测客室内的环境信息，形成乘员所处环境实时数据集。

[0041] 2）个性化预警标准：a）个性化预警标准：基于乘员异质性信息库中的数据，结合医学标准和高原环境对不同人群生理指标的影响，通过限定与基准数据的偏移度，生成个性化的不同舒适等级预警标准，包含高度舒适、中度舒适、低度舒适、低度不适、中度不适、高度不适。这些标准将考虑到乘员的年龄、性别、既往健康记录以及个人生理状态的波动范围。将个性化预警标准作为阈值，用于实时监测乘员生理数据是否超出等级范围。

[0042] b）动态调整机制：系统基于实时数据和先前累积的历史数据，结合环境数据变化，应用监督学习动态调整乘员的预警标准。比如，若某乘员的心率在进入高原环境后有所升高但仍保持在其个体允许的范围内，系统会根据其生理耐受情况适当放宽或收紧阈值，从而避免过早发出警报。确保该标准与乘员当前状态和环境条件紧密匹配。

[0043] 3）乘员状态等级确认：使用欧几里得距离公式比对乘员的实时数据与不同舒适等级的预警标准之间的距离，判定乘员属于哪个舒适等级。具体而言，实时监测到的生理数据将与预设的各预警等级标准值进行比较，计算出其偏移程度，乘员的实时状态将被归类为与其距离最小的等级。

[0044] 4）可视化页面与报警：a）可视化页面：在车载显示屏与移动终端建立可视化页面，展示乘员的基本信息、实时生理及视觉数据、个性化预警标准、以及乘员状态等级。可视化界面采用图表、颜色标示和简单的状态描述，便于快速识别问题。页面将显示乘员位置的平面图，不同的颜色用于表示乘员的不同状态，绿色代表高度舒适，蓝色代表中度舒适、紫色代表低度舒适、黄色表示轻度不适，橙色表示中度不适、红色则代表重度不适。

[0045] b）警报机制：当系统检测到乘员处于中度不适状态时，将在可视化页面中闪烁乘员的位置，提醒相关人员关注其状况。如果中度不适状态伴随向高度不适转变的趋势，系统将继续闪烁并同时触发语音警报，确保工作人员及时获知并采取相应措施。在此过程中，系统会自动向工作人员发送警报信息，包含乘员的座位位置、当前生理状态和建议的应急措施，以便迅速处理并防止乘员状态进一步恶化。

[0046] 实施例三，在实施例二的基础上，在一种适用于高原列车的非接触式乘员不舒适状态预警系统实施过程中，某高原列车行驶至海拔4632米时，张XX（男，26岁，171cm，77kg）的生理状态与基准值相比发生变化：心率比基准状态增加22.43%，皮肤温度下降了1.1℃，呼吸频率增加2.19次/分钟。同时，面部表现出不适情绪，嘴角下垂，眉头紧锁，并伴有盗汗症状。基于这些生理和视觉信息，系统将其状态识别为中度不适，张XX所处的8车厢3A座位显示橙色预警。列车工作人员迅速响应，提供氧气瓶、温水和葡萄糖，不适症状随后得以缓解。于此同时，李X（女，27岁，158，46kg）生理状态略有变化：心率比基准状态增加14.20%，皮肤温度下降0.3℃，呼吸频率增加0.76次/分钟，并未出现异常面部表情，系统识别为 “轻度舒适”，无需进一步干预。

[0047] 尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。