高铁列车乘务作业视频YOLOv4算法分析应用研究

高速铁路列车视频记录仪摄录乘务班组值乘作业的主要过程，并作为工作质量标准评价的主要依据。传统的作业视频人工分析，缺乏有效的技术支撑和评价管理体系，导致监督不力，乘务作业标准执行不到位。研究通过基于机器学习的人工智能算法，应用YOLOv4神经网络模型，提出一种高速铁路列车乘务作业视频分析方法，可以自动地识别列车内外作业要素，全面覆盖乘务组值乘周期，量化作业质量。该系统在算法结构上成熟稳定，满足各客运段多样化的训练需求和部署运行条件，具有配置灵活、荷载量大、评价准确的特点。现场应用以来，客运段高铁车队结合作业场景，横向内容分类，纵向流程梳理，形成作业规范闭环，在推进面向标准化、专业化、智能化的高速铁路客运乘务管理上取得了突破。