JTT 1549-2025 城市公共交通驾驶员出岗状态检测系统技术要求标准立项发展报告

城市公共交通驾驶员出岗状态检测系统技术要求标准立项发展报告StandardizationDevelopmentReport:TechnicalRequirementsforOn-DutyStatusDetectionSystemsforUrbanPublicTransportDrivers摘要关键词：城市公共交通；驾驶员出岗状态检测；行业标准；安全运营；人工智能；技术规范AbstractUrbanpublictransportservesasthelifelineofurbanoperations,anddriversconstitutethecoreelementofoperationalsafety.Theiron-dutystatusdirectlyconcernsthesafetyofpassengers'livesandpropertyaswellastheoveralllevelofpublictransportsafetymanagement.Withtherapidadvancementofartificialintelligence,computervision,andmulti-modalsensingtechnologies,driverstatusdetectionhasevolvedfromsingle-functionfatiguemonitoringtomulti-dimensional,full-processintelligentmanagement.Toregulateindustrydevelopment,unifytechnicalrequirements,andensuresystemquality,theMinistryofTransportorganizedthedevelopmentoftheindustrystandard*TechnicalRequirementsforOn-DutyStatusDetectionSystemsforUrbanPublicTransportDrivers*(JT/T1549-2025),issuedonMarch18,2025,andimplementedonJuly1,2025.Thisreportsystematicallyreviewstheprojectbackground,compilationprinciples,coretechnicalcontent,andanticipatedapplicationbenefitsofthestandard,offeringacomprehensiveanalysiscoveringindustrystatus,technologicalfoundations,policyenvironment,standardframework,keyindicators,andimplementationpathways.Thereportconcludesthatthisstandardfillsthegapinspecializedtechnicalstandardsfordriveron-dutystatusdetectionsystemsinChina'surbanpublictransportsector,providingunifiedtechnicalbasisforsystemdesign,development,testing,acceptance,andmaintenance,andisofgreatsignificanceforenhancingthesafetyoperationlevelofurbanpublictransportandpromotinghigh-qualitydevelopmentofintelligenttransportation.Keywords:UrbanPublicTransport;DriverOn-DutyStatusDetection;IndustryStandard;SafetyOperation;ArtificialIntelligence;TechnicalSpecification一、引言1.1立项背景城市公共交通承担着每日数以亿计的乘客出行服务任务，其运行安全事关人民群众生命财产安全和社会稳定大局。驾驶员作为公共交通运营链条中最关键的人的因素，其生理状态、心理状态及行为规范性直接影响行车安全。近年来，因驾驶员疲劳驾驶、分神操作、突发疾病等导致的安全事故时有发生，暴露出驾驶员出岗状态管理方面的薄弱环节。随着深度学习、图像识别、红外传感、生物体征监测等技术的成熟，驾驶员状态检测系统已在航空、铁路、长途客运等领域得到初步应用。然而，在城市公共交通领域，由于车辆运行环境复杂、客流干扰因素多、线路工况差异大，相关技术与产品的研发应用缺乏统一规范，导致市场产品质量参差不齐、功能定位各异、检测指标不一，给运营企业的选型采购和政府部门的行业监管带来了困难。在此背景下，制定城市公共交通驾驶员出岗状态检测系统的专项行业标准，已成为推动行业规范化发展的迫切需求。1.2标准基本信息本标准行业标准编号为JT/T1549-2025，标准名称为《城市公共交通驾驶员出岗状态检测系统技术要求》，归口单位为全国城市客运标准化技术委员会，发布机构为交通运输部。标准于2025年3月18日正式发布，自2025年7月1日起实施。标准分类号为道路运输领域，国别为中国，语种为中文（简体）。该标准为首次发布，标志着我国城市公共交通驾驶员状态检测领域标准化工作迈出重要一步。二、国内外相关标准现状与发展趋势2.1国际标准现状在国际层面，驾驶员状态监测相关技术标准主要集中在联合国欧洲经济委员会（UN/ECE）和国际标准化组织（ISO）框架下。UNECER151号法规主要针对乘用车驾驶员疲劳与注意力预警系统提出了型式认证要求，但其适用范围聚焦于私家车辆。ISO标准体系中，ISO/TC22/SC39（车辆人机交互）针对驾驶员分神与疲劳监测提出了部分功能要求与测试规程。然而，上述国际标准均以乘用车和商用车为主要适用对象，针对城市公共交通这一特定运营场景——包括频繁停靠站、复杂道路交通环境、乘客上下客干扰等因素——缺乏专项的技术规范。此外，在出岗状态的定义范畴和判定逻辑方面，国际标准多侧重驾驶过程中的实时状态监测，尚未形成覆盖"上岗前+在岗中+交接班"全流程的完整技术标准化体系。2.2国内标准现状国内层面，与驾驶员状态检测相关的标准主要分布在不同行业和层级。在汽车行业，GB/T41797-2022《驾驶员注意力监测系统性能要求及试验方法》规定了乘用车驾驶员注意力监测系统的一般性能要求；在道路运输领域，JT/T1240-2019针对营运车辆驾驶员提出了基于面部特征的疲劳驾驶预警系统技术规范。然而，这些标准或定位于私有车辆，或在适用车型、系统架构和功能范围上难以完全覆盖城市公共汽电车和城市轨道交通的实际运营需求。截至本报告编制之时，我国尚无专门针对城市公共交通驾驶员出岗状态检测系统的行业标准或国家标准。现有标准与城市公共交通运营场景的适配性差异主要体现在三个方面：其一，城市公共汽电车运行中驾驶员面临乘客交互、站点停靠等多任务并行压力，单一维度的疲劳检测难以准确评估其综合出岗状态；其二，城市公共交通具有班次固定、线路循环、交接班频繁等运营特征，需要建立覆盖整个出岗周期的状态管理机制；其三，不同城市、不同车型、不同运营主体之间的设备安装条件和数据接口差异较大，亟需统一技术规范以支撑系统互联互通和行业监管。2.3技术发展趋势当前，驾驶员状态检测技术正呈现以下发展趋势：一是检测维度从单一生理特征向多模态融合方向演进，融合面部视觉、生理信号、行为特征及车辆运行状态等多源数据进行综合研判；二是算法模型从传统机器学习向深度学习、大模型方向升级，检测精度和鲁棒性显著提升；三是系统架构从单车独立运行向云端协同方向发展，支持车队级状态管理和远程监管；四是应用场景从单纯的疲劳预警向全流程出岗状态管理延伸。本标准的制定充分顺应上述技术趋势，为新一代智能检测系统的规范化发展提供了标准引领。三、标准编制主要原则与技术内容3.1编制原则本标准的编制遵循以下基本原则。科学性——标准各项技术指标和试验方法均建立在充分的科研论证和工程实践基础之上，确保要求合理可行。先进性——充分吸纳人工智能、多模态感知等领域的最新研究成果，对标国际先进技术水平，避免标准发布即落后的情况。适用性——紧贴城市公共交通运营实际，兼顾公共汽电车和城市轨道交通不同制式的差异化需求，确保标准落地实施的可操作性。规范性——标准编制严格遵循GB/T1.1-2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的要求，体例规范、表述准确。3.2标准主要技术内容概述本标准面向城市公共汽电车和城市轨道交通驾驶员出岗状态检测系统的规划、设计、建设和运营全生命周期，确立了涵盖系统架构、功能要求、性能指标、数据管理、安全要求和试验方法在内的完整技术框架。在系统架构方面，标准确立了感知层、处理层、应用层三层逻辑架构，明确了感知设备的安装部署要求、边缘计算单元的处理能力要求以及与管理平台的数据交互要求。标准支持不同技术路线的感知方案（包括但不限于视觉感知、毫米波雷达、生物体征传感器及其融合方案），为技术迭代预留了充分的扩展空间。在功能要求方面，标准明确规定了驾驶员出岗状态检测系统应具备的核心功能模块。在身份识别与权限验证方面，要求系统能够在驾驶员上岗前完成身份核验，确保人员与运营排班计划匹配。在状态检测方面，系统应能对疲劳状态、分神状态、异常生理状态（如突发疾病征兆）等关键风险因素进行实时检测与分级报警。此外，标准还规定了系统应支持出岗状态信息的记录存证、统计分析、跨班次交接管理等功能。在性能指标方面，标准对检测系统的核心技术参数提出了明确要求，涵盖检测准确率、误报率、漏报率、响应时间、连续工作稳定性等关键指标，并对不同光线条件（白天、夜间、逆光、隧道等）、不同驾驶员个体差异（如佩戴眼镜、口罩、不同肤色等）条件下的适应性提出了分级要求。在数据管理与安全方面，标准规定了检测数据的采集范围、存储周期、传输协议和接口规范，同时就涉及驾驶员个人生物特征信息的采集、使用、存储提出了明确的安全与隐私保护要求，确保系統建设运营符合《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国数据安全法》等法律法规的要求。在试验方法方面，标准明确了各功能模块和性能指标的测试条件、测试步骤和合格判据，为第三方检测和型式试验提供了可操作的依据。四、主要参与单位介绍本标准由全国城市客运标准化技术委员会（SAC/TC529）归口，多家行业骨干企事业单位共同参与起草。标准编制过程中，充分发挥了行业协会、科研院所、龙头企业和运营单位的协同优势。交通运输部科学研究院是本标准编制的核心支撑单位，在标准立项论证、技术指标验证、征求意见处理及报批全过程中发挥了不可替代的主力作用。作为交通运输行业综合性科研机构，交通运输部科学研究院长期从事城市公共交通领域的政策法规研究、标准规范制定和技术研发推广工作，承担了全国城市客运标准化技术委员会秘书处日常工作，在标准化理论方法和工程实践方面积累了丰富经验。该院交通标准化研究团队先后主持或参与完成了数十项国家和行业标准的制修订工作，在城市客运标准体系框架设计、关键技术指标验证方法学、标准实施效果评估等领域形成了系统的方法论和成熟的工作流程。在本标准研制过程中，交通运输部科学研究院联合起草组开展了广泛的国内外技术比对和实地调研工作。研究团队先后赴北京、上海、广州、深圳、成都、杭州等城市的多家公交运营企业进行实地考察，系统采集了不同运营场景下驾驶员状态检测的实际需求和应用痛点，为标准技术指标的确定提供了扎实的一线数据支撑。同时，研究团队组织开展了多轮次的技术验证试验，对主流厂商检测设备的性能进行了横向比对测试，确保标准指标既具有技术先进性又具备产业可行性。此外，标准起草组还汇聚了包括地方交通运输主管机构、公共交通运营企业、系统设备制造商、检测认证机构以及高等院校在内的多方力量。各参与单位充分发挥自身优势——运营企业提供真实场景需求和实测数据，设备制造商反馈技术实现可行性，高校和科研机构贡献前沿算法和理论支撑，形成了产学研用协同推进的良好工作机制。五、标准实施预期效益分析5.1社会效益本标准的实施将带来显著的社会效益。通过统一驾驶员出岗状态检测系统的技术要求和测试方法，有助于提升系统的检测准确性和运行可靠性，从而有效降低因驾驶员疲劳、分神等状态异常引发的安全事故风险，切实保障城市公共交通乘客的生命财产安全。同时，标准的实施将推动驾驶员状态管理从被动事后追责向主动事前预防转变，促进公共交通行业安全管理水平的整体提升，增强公众对公共交通出行方式的信任感和满意度。5.2经济效益在经济层面，统一的技术标准将有效规范市场秩序，降低运营企业的选型采购成本和系统集成成本。标准的实施有利于促进设备制造商之间的有序竞争，推动产品性价比的持续优化，形成良性的产业发展生态。据行业初步测算，标准化后系统采购成本预计可降低15%—20%，运维成本降低10%—15%。此外，通过降低安全事故发生率，还将显著减少因事故带来的人员伤亡赔偿、车辆维修、停运损失等直接和间接经济损失。5.3行业推动效益六、标准实施的保障措施与展望6.1宣贯培训标准实施效果的保障首先依赖于有效的宣贯培训。建议由全国城市客运标准化技术委员会牵头，组织开展面向行业管理部门、公共交通运营企业、检测机构及设备制造商的多层次标准宣贯培训活动，编制标准宣贯教材和解读材料，确保相关各方准确理解标准的技术要求和实施要点。6.2检测认证体系建设推动建立第三方检测认证机制，完善标准配套的检测能力和认证流程，鼓励设备制造商主动开展标准符合性检测，保障入市产品的质量水平。同时，建立标准实施信息反馈渠道，动态跟踪标准应用情况和存在问题。6.3标准实施评估与迭代标准发布实施后，应定期开展标准实施效果评估，结合技术发展和行业需求变化，适时启动标准的修订完善工作。建议建立标准实施监测网络，通过收集检测数据、运营数据和行业反馈，为标准后续修订提供实证依据，形成"制定—实施—评估—修订"的标准全生命周期闭环管理机制。6.4未来展望随着人工智能、车路云一体化、5G通信等技术的持续演进，以及自动驾驶技术在公共交通领域的逐步应用，驾驶员出岗状态检测的技术内涵将不断扩展，未来标准体系需要在人机共驾状态监测、