驾驶员疲劳监测系统的控制方法技术方案

本发明专利技术特别涉及一种驾驶员疲劳监测系统的控制方法，包括如下步骤：(A)信号采集模块采集驾驶员清醒状态下各项数据并输出至控制模块；(B)控制模块对处理后得到各参数权值和标准疲劳特征标定向量；(C)信号采集模块采集驾驶员行车时的各项数据并输出至控制模块；(D)控制模块进行预处理得到驾驶员疲劳特征向量，并处理得到疲劳等级；(E)控制模块根据疲劳等级驱动警示模块动作；(F)重复步骤C、D、E持续监测。通过监测驾驶员心率、呼吸、脉搏、方向盘握力以及车辆变线频率，能够更为可靠地、精确地获知驾驶员的疲劳状态；同时采集驾驶员清醒状态的数据作为基准，提高该方法的适用性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及行车安全
，特别涉及一种驾驶员疲劳监测系统的控制方法。
技术介绍
全球每年约有120万人死于交通事故，通过研究表明，疲劳驾驶是引发道路交通事故的重要原因之一，为了避免疲劳驾驶带来的危害，很多人开发出驾驶员疲劳监测系统，总结来说，驾驶员疲劳监测方法一般分为主观疲劳监测和客观疲劳监测。目前，基于驾驶疲劳的检测方法主要集中于客观疲劳的监测预警，客观疲劳监测主要是借助各种检测仪器对驾驶员身体指标或驾驶行为状态的特异性进行实时监测、客观评价并进行提示预警的方法。现有的这些监测系统存在诸多不足：其一，目前国内外对驾驶员疲劳程度特征提取的方法尚在研究之中，对采集得到的信号通过时域或频率域方法提取疲劳特征，存在不足之处，针对结合中医理论的呼吸、脉搏及心率等人体生理医学信号与驾驶员疲劳特征相关性问题，目前尚未存在有效的特征识别方法，因而难以对驾驶员疲劳程度进行准确的划分归类；其二，由于大部分疲劳监测传感器为接触性的，在行车过程中的信号采集容易受到驾驶员与环境的影响，易于造成驾驶员不适，影响其驾驶操作，因而难以实现对驾驶员疲劳的准确识别，而通过车载摄像头和雷达等非接触性仪器进行监测的方法往往对外界环境的依赖性较大，易因环境变化导致监测准确率不高；其三，现有的一些监测方法尚未对驾驶员的疲劳程度和监测指标之间关系进行很好的量化，对疲劳的分级不够准确；其四，由于驾驶员的个体差异和环境的影响，单一监测指标的监测手段存在局限性。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种能够精确监测驾驶员疲劳状态的驾驶员疲劳监测系统的控制方法。为实现以上目的，本专利技术采用的技术方案为：一种驾驶员疲劳监测系统的控制方法，包括如下步骤：(A)信号采集模块采集驾驶员清醒状态下的心率、呼吸、脉搏、方向盘握力以及车辆变线频率信息并输出至控制模块；(B)控制模块对步骤A输出的信息进行处理后得到各参数权值和标准疲劳特征标定向量；(C)信号采集模块采集驾驶员行车时的心率、呼吸、脉搏、方向盘握力以及车辆变线频率信息并输出至控制模块；(D)控制模块对步骤C输出的信息进行预处理得到驾驶员疲劳特征向量，并根据各参数权值和标准疲劳特征标定向量对驾驶员疲劳特征向量进行处理得到疲劳等级；(E)控制模块根据疲劳等级输出相应的控制信号至警示模块驱动警示模块动作；(F)重复步骤C、D、E持续监测驾驶员疲劳状态并进行相应的警示。与现有技术相比，本专利技术存在以下技术效果：驾驶员心率、呼吸、脉搏、方向盘握力以及车辆变线频率这些参数最能反映出驾驶员的疲劳状态，通过对这些信息的监测和处理，能够更为可靠地、精确地获知驾驶员的疲劳状态；通过采集驾驶员清醒状态的数据作为基准，因而该方法对于不同的驾驶员，都能够进行准确的监测。附图说明图1是本专利技术的原理框图；图2是本专利技术的流程图。具体实施方式下面结合图1至图2，对本专利技术做进一步详细叙述。参阅图2，一种驾驶员疲劳监测系统的控制方法，包括如下步骤：(A)信号采集模块10采集驾驶员清醒状态下的心率、呼吸、脉搏、方向盘握力以及车辆变线频率信息并输出至控制模块20；(B)控制模块20对步骤A输出的信息进行处理后得到各参数权值和标准疲劳特征标定向量；(C)信号采集模块10采集驾驶员行车时的心率、呼吸、脉搏、方向盘握力以及车辆变线频率信息并输出至控制模块20；(D)控制模块20对步骤C输出的信息进行预处理得到驾驶员疲劳特征向量，并根据各参数权值和标准疲劳特征标定向量对驾驶员疲劳特征向量进行处理得到疲劳等级；(E)控制模块20根据疲劳等级输出相应的控制信号至警示模块30驱动警示模块30动作；(F)重复步骤C、D、E持续监测驾驶员疲劳状态并进行相应的警示。驾驶员心率、呼吸、脉搏、方向盘握力以及车辆变线频率这些参数最能反映出驾驶员的疲劳状态，通过对这些信息的监测和处理，能够更为可靠地、精确地获知驾驶员的疲劳状态；通过采集驾驶员清醒状态的数据作为基准，因而该方法对于不同的驾驶员，都能够进行准确的监测。标定的方法有很多，本实施例中优选地，所述的步骤B中，按如下步骤进行处理得到各参数权值和标准疲劳特征标定向量：(B1)根据信号采集模块10采集到的信息获得车源信号样本和驾驶员人体生理信号样本；(B2)根据所有采集到的车源信号样本和驾驶员人体生理信号样本，以样本中各参数为横坐标、样本编号为纵坐标建立驾驶员疲劳标定参数矩阵；(B3)对驾驶员疲劳标定参数矩阵进行独立成分分析确定各参数权值；(B4)根据各参数权值建立标准疲劳特征标定向量。通过对驾驶员情形状态下各项参数的处理，以及以往其他驾驶员的数据进行分析，可以得到可供参考的基准值，即各参数权值以及标准疲劳特征标定向量。这样，对于驾驶员在行车过程中是否处于疲劳状态，只需要与基准值进行比较就可以得到较为精准的结果。优选地，所述的步骤D中，具体包括如下步骤：(D1)根据信号采集模块10采集到的信息获得车源信号样本和驾驶员人体生理信号样本；(D2)根据所有采集到的车源信号样本和驾驶员人体生理信号样本，以样本中各参数建立驾驶员疲劳特征向量；(D3)将步骤B3中得到的各参数权值加成至驾驶员疲劳特征向量；(D4)将步骤B4中的标准疲劳特征标定向量与步骤D3中加成后的驾驶员疲劳特征向量进行D-S信息融合；(D5)根据步骤D4中所得到的各信息源按照预先设定好的分级规则进行分级得到驾驶员疲劳等级。这里所说的D-S信息融合，也即通过基于D-S证据理论的算法对数据进行处理，D-S证据理论是Dempster于1967年首先提出，由他的学生Shafer于1976年进一步发展起来的一种不精确推理理论，属于人工智能范畴，最早应用于专家系统中，具有处理不确定信息的能力。作为一种不确定推理方法，证据理论的主要特点是：满足比贝叶斯概率论更弱的条件；具有直接表达“不确定”和“不知道”的能力。这里通过基于D-S证据理论的算法对数据进行处理，得到疲劳等级，非常的方便。图2所示的是驾驶员疲劳监测系统的原理框图，驾驶员疲劳监测系统包括信号采集模块10、控制模块20以及警示模块30，所述的信号采集模块10用于采集驾驶员的心率、呼吸、脉搏、方向盘握力以及车辆变线频率；控制模块20对信号采集模块20采集到的信号进行分析处理后得到驾驶员的疲劳等级，并根据疲劳等级发出相应的控制信号至警示模块30驱动警示模块30动作。驾驶员心率、呼吸、脉搏、方向盘握力以及车辆变线频率这些参数最能反映出驾驶员的疲劳状态，通过对这些信息的监测和处理，能够更为可靠地、精确地获知驾驶员的疲劳状态，同时，该系统对于不同的驾驶员，都能够进行准确的监测。具体地，为了采集上述信息，所述的信号采集模块10包括用于采集驾驶员心率和呼吸信息的心率呼吸传感器11、用于采集驾驶员脉搏信号的脉搏传感器12、用于采集驾驶员方向盘握力的握力传感器13以及用于采集车辆变线频率的CCD传感器14。心率呼吸传感器11、脉搏传感器12和握力传感器13都是比较成熟的传感器，可以直接采购来进行使用，CCD传感器14本身也是可以直接采购的，这里的CCD传感器主要采集车辆前方路况信息并对图像信息进行处理，从而得到车辆变线频率信息，车辆变线频率也即车辆在行驶时发生变道行为的频率，这里之所以引入这个参数，是因为驾驶员在清醒状态下，车辆一般本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种驾驶员疲劳监测系统的控制方法，包括如下步骤：(A)信号采集模块(10)采集驾驶员清醒状态下的心率、呼吸、脉搏、方向盘握力以及车辆变线频率信息并输出至控制模块(20)；(B)控制模块(20)对步骤A输出的信息进行处理后得到各参数权值和标准疲劳特征标定向量；(C)信号采集模块(10)采集驾驶员行车时的心率、呼吸、脉搏、方向盘握力以及车辆变线频率信息并输出至控制模块(20)；(D)控制模块(20)对步骤C输出的信息进行预处理得到驾驶员疲劳特征向量，并根据各参数权值和标准疲劳特征标定向量对驾驶员疲劳特征向量进行处理得到疲劳等级；(E)控制模块(20)根据疲劳等级输出相应的控制信号至警示模块(30)驱动警示模块(30)动作；(F)重复步骤C、D、E持续监测驾驶员疲劳状态并进行相应的警示。

【技术特征摘要】
1.一种驾驶员疲劳监测系统的控制方法，包括如下步骤：(A)信号采集模块(10)采集驾驶员清醒状态下的心率、呼吸、脉搏、方向盘握力以及车辆变线频率信息并输出至控制模块(20)；(B)控制模块(20)对步骤A输出的信息进行处理后得到各参数权值和标准疲劳特征标定向量；(C)信号采集模块(10)采集驾驶员行车时的心率、呼吸、脉搏、方向盘握力以及车辆变线频率信息并输出至控制模块(20)；(D)控制模块(20)对步骤C输出的信息进行预处理得到驾驶员疲劳特征向量，并根据各参数权值和标准疲劳特征标定向量对驾驶员疲劳特征向量进行处理得到疲劳等级；(E)控制模块(20)根据疲劳等级输出相应的控制信号至警示模块(30)驱动警示模块(30)动作；(F)重复步骤C、D、E持续监测驾驶员疲劳状态并进行相应的警示。2.如权利要求1所述的驾驶员疲劳监测系统的控制方法，其特征在于：所述的步骤B中，按如下步骤进行处理得到各参数权值和标准疲劳特征标定向量：(B1)根据信号采集模块(10)采集到的信息获得车源信号样本和驾驶员人体生理信号样本；(B2)根据所有采集到的车源信号样本和驾驶员人体生理信号样本，以样本中各参数为横坐标、样本编号为纵坐标建立驾驶员疲劳标定参数矩阵；(B3)对驾驶员疲劳标定参数矩阵进行独立成分分析确定各参数权值；(B4)根据各参数权值建立标准疲劳特征标定向量。3.如权利要求2所述的驾驶员疲劳监测系统的控制方法，其特征在于：所述的步骤D中，具体包括如下步骤：(D1)根据信号采集模块(10)采集到的信息获得车源信号样本和驾驶员人体生理信号样本；(D2)根据所有采集到的车源信号样本和驾驶员人体生理...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑守国，张双双，王勇，张邢龙，白磊，李伯丽，
申请(专利权)人：合肥飞鸟信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽;34