标题：基于深度学习的乘务员接打电话行为检测方法研究
作者：文国波1；袁泉2；郭海涛1 杨忠坤1
作者单位：1 成都运达科技股份有限公司，四川 成都 610041；2 东莞轨道交通运营分公司，广东 东莞 523007
关键字：深度学习；接打电话；目标检测；特征识别
摘要：为避免机车乘务员因接打电话导致注意力分散而造成安全事故的发生，对乘务员接打电话行为进行实时监测显得尤为重要。针对目前已有检测方法存在易受外界因素干扰而导致准确率低、误检率高等问题，提出了一种基于深度学习的乘务员接打电话行为检测方法：首先采用R-SSD目标检测算法快速实现乘务员脸部区域定位及跟踪，从而确定接打电话行为检测候选区域；然后基于卷积神经网络算法在人脸两侧候选区域进行手持电话检测，最终实现乘务员接打电话行为判别。经实验验证，文中所提检测方法具有较高的稳定性，识别精度达到95.67%，误检率仅为1.53%，平均耗时32.5ms。可有效实现对机车乘务员接打电话行为的实时监测，对确保列车安全运行、降低交通事故发生率具有十分重要的意义。