作者
王 凯,纪 翔,赵玉泽
文章摘要
当前疲劳监测技术在实际应用中面临多方面挑战，包括复杂环境干扰、单一数据源局限性以及实时预警有效性不足等问题。为此，基于多模态数据融合的疲劳监测技术应运而生，通过整合生理信号、行为特征和环境信息，显著提升了疲劳监测的准确性和实时性。实际应用表明，该预警系统能够有效降低疲劳驾驶风险，为地铁运营安全提供有力保障。未来，随着技术的进一步优化和推广，其将在城市轨道交通安全管理中发挥更为重要的作用。
文章关键词
地铁司机；疲劳监测；预警系统；运营安全；技术应用
参考文献
[1] 刘志刚.基于生理信号的疲劳监测技术研究[J].交通运输工程学报,2023,15(4):56-62.
[2] 陈晓明.城市轨道交通司机疲劳管理与预警系统设计[J].铁道运输与经济,2024,46(2):45-50.
[3] 李思远.多模态数据融合在疲劳监测中的应用[J].现代交通技术,2025,20(1):78-85.
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