地铁司机工作疲劳监测与缓解措施研究

引言

地铁是城市公共交通核心，司机状态关乎乘客安全。但高密度、长时间、单调的运营特点易使司机产生身心疲劳，影响其注意力、反应和决策，增加事故风险。疲劳导致认知与操作技能衰减，是事故主因之一，故建立监测与缓解机制意义重大。当前，生理监测、行为识别及数据分析等技术为疲劳监测提供新途径，管理理念转变也促进缓解措施的系统化。本研究旨在分析司机疲劳特征，探索有效监测技术与缓解策略，为提升地铁运营安全提供理论支撑和实践指导。

1. 地铁司机工作疲劳的现状与特征分析

地铁司机工作疲劳具有明显的职业特殊性，其形成机制和表现特征与一般行业存在显著差异。首先，地铁运营环境的相对封闭性和单调性是诱发司机疲劳的重要因素。司机长时间处于狭小的驾驶室内，面对相对固定的操作界面和线路环境，缺乏外界刺激的变化，容易产生感觉适应和注意力分散。其次，地铁运营的高精度要求使司机必须长时间保持高度集中的注意状态，这种持续的精神紧张会快速消耗认知资源，导致心理疲劳的积累。再次，地铁运营时间跨度较长，特别是早晚高峰和夜间运营，打破了司机正常的生物节律，影响其睡眠质量和生理恢复。此外，现代地铁系统虽然自动化程度较高，但司机作为安全监督者的责任更加重大，这种责任压力会加剧其心理负担。地铁司机疲劳还表现出累积性特征，即疲劳程度随工作时间延长而逐渐加深，且恢复时间相对较长。同时，疲劳具有一定的隐蔽性，司机往往难以准确自我评估疲劳程度，容易出现主观感受与客观状态不符的情况。更为重要的是，疲劳状态下司机的应急处置能力会显著下降，在面对突发情况时可能出现反应迟缓或判断失误，这种突发性风险是地铁安全管理的重点关注对象。

2. 地铁司机疲劳监测技术与方法

2.1 生理指标监测方法

生理指标监测是评估地铁司机疲劳的关键技术。心率变异性监测通过分析心率变化反映自主神经功能和疲劳累积，疲劳时其值降低。脑电信号监测直接反映大脑活动，疲劳时 α 波功率增加、β 波减少，指示警觉度下降。眼动行为监测追踪眼球运动和眨眼，疲劳司机常表现为眨眼增多、闭眼延长、视线分散，反映注意力下降和视觉疲劳。这些生理参数的变化为客观识别司机疲劳状态提供了依据。

2.2 行为表现监测技术

行为表现监测技术通过分析司机工作行为评估疲劳，具非接触、实时性优势。操作行为监测记录操作频率、精度、反应时间等，疲劳时这些指标会下降。面部表情识别利用计算机视觉分析眼睑下垂、哈欠等疲劳表情。头部姿态监测关注头部前倾、摇摆等异常姿态，判断警觉度。语音特征分析则通过语音的频率、音调、语速变化识别疲劳。这些行为特征的变化为实时、客观地判断司机疲劳状态提供了有效途径。

3. 地铁司机疲劳缓解措施与对策

3.1 工作制度优化措施

工作制度优化是缓解地铁司机工作疲劳的根本性措施，需要从工作时间安排、轮班制度设计、休息制度建立等多个维度进行系统改进。合理的工作时间安排应充分考虑司机的生理节律和疲劳累积规律，避免连续长时间作业和过度加班。通过科学测算不同时段的疲劳累积速度，制定差异化的工作时长标准，高强度时段适当缩短单班作业时间，低强度时段可适当延长，实现工作负荷的动态平衡。轮班制度设计应遵循生物钟规律，尽量减少倒班频率和跨时区作业，保证司机有充足的适应时间。对于必须进行夜班作业的情况，应建立轮换机制，避免同一司机长期从事夜班工作。同时，应优化班次交接流程，确保交接信息的准确传递，减少司机的认知负担。休息制度的建立应包括班中休息、班间休息和周期性休假等多个层次。班中休息应根据线路特点和运营密度合理安排，确保司机能够在适当时机得到短暂的身心放松。班间休息时间应足够司机完成生理恢复和心理调适，避免疲劳的跨班累积。周期性休假应保证司机有充分的时间进行深度休息和生活调节，恢复整体的身心状态。

3.2 环境改善策略

作业环境的改善对于缓解地铁司机工作疲劳具有重要作用，需要从物理环境、心理环境和信息环境等方面进行综合优化。驾驶室物理环境的改善应重点关注照明、温湿度、噪声和振动等因素的控制。合适的照明环境能够减轻司机的视觉疲劳，应根据不同时段和线路条件调整照明亮度和色温，避免眩光和阴影的产生。温湿度控制应维持在人体舒适范围内，避免过热或过冷环境对司机生理状态的不良影响。噪声控制应采用隔音材料和降噪技术，减少机械噪声和外界噪声对司机的干扰。振动控制应优化座椅设计和减震系统，减少长期振动对司机身体的损害。人机界面设计的优化能够减少司机的认知负荷和操作疲劳。操作界面应简洁明了，信息布局合理，重要信息突出显示，避免信息过载。操作控制器的设计应符合人体工程学原理，减少操作力度和操作幅度，提高操作的舒适性和准确性。显示系统应采用护眼技术，减少长时间观看对视觉系统的损害。心理环境的改善包括建立良好的沟通机制、提供心理支持服务、营造积极的工作氛围等。通过定期的心理健康检查和心理咨询服务，帮助司机缓解工作压力和心理负担。建立同事间的互助机制，增强团队凝聚力和归属感。

3.3 个人健康管理方案

个人健康管理是地铁司机疲劳缓解的重要组成部分，需要建立系统性的健康促进和自我管理机制。身体健康管理应包括定期体检、健康监测、疾病预防和体能训练等内容。定期体检能够及时发现影响司机工作能力的健康问题，特别是心血管系统、神经系统和视觉系统的功能状态。健康监测应建立个人健康档案，跟踪司机的健康变化趋势，为个性化健康管理提供依据。疾病预防应针对司机职业特点，重点关注颈椎病、腰椎病、视疲劳等职业相关疾病的预防。体能训练应制定适合司机特点的锻炼方案，提高其身体素质和抗疲劳能力。心理健康管理应包括压力管理、情绪调节、睡眠改善等方面。压力管理技能培训能够帮助司机学会有效的压力应对策略，减少工作压力对身心健康的负面影响。情绪调节训练能够提高司机的情绪管理能力，保持良好的工作状态和人际关系。睡眠质量改善应从睡眠卫生教育、睡眠环境优化、睡眠障碍治疗等方面入手，保证司机有充足优质的睡眠。生活方式管理应包括营养指导、作息规律、业余活动等内容。合理的营养搭配能够为司机提供充足的能量和营养支持，特别是在倒班期间应注意营养的及时补充。规律的作息时间有助于维持生物钟的稳定，减少倒班对身体节律的冲击。丰富的业余活动能够帮助司机缓解工作压力，增强生活乐趣，促进身心健康的全面发展。

结束语

地铁司机疲劳监测与缓解需技术、制度、个人多层面协同。研究提出多维度监测体系与综合缓解策略，强调制度优化、环境改善与健康管理结合。未来应关注监测技术智能化、疲劳机理研究及管理标准化，以提升司机工作状态和运营安全，推动城市轨道交通健康发展。

参考文献

[1] 王志强 , 李明 . 基于多模态数据的地铁司机疲劳状态监测方法 [J]. 交通运输系统工程与信息 ,2023,21(3):123-130.

[2] 陈晓东 , 张伟 . 地铁司机疲劳驾驶预警系统关键技术研究 [J]. 城市轨道交通研究 ,2024,23(5):45-50.

[3] 刘建华 , 赵鹏 . 基于深度学习的地铁司机疲劳状态识别模型 [J]. 计算机应用研究 ,2024,39(7):105-110.