本发明公开了一种高速铁路调度员疲劳程度定量分级方法及装置，所述方法包括：通过高速铁路行车调度实验，获得调度员的主观KSS值、监督KSS值及PERCLOS值；根据调度员工作内容确定其工作DORATASK值及人因失效概率；将失效概率样本进行聚类分析，以聚类结果确定最优疲劳分级数；采用HMM算法根据所述PERCLOS测试值确定疲劳状态分类值；根据所述主观KSS值、监督KSS值、DORATASK值及疲劳状态分类值融合计算疲劳程度值并构建基于BP神经网络的疲劳程度检测模型通过以上过程进行疲劳程度定量分级。本发明相比于单一通过面部特征信息的判别方法提高了辨识精度与信度，同时解决了数据训练效果差的问题。
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来源：北方有色网
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