基于脑电的穿戴式司机防疲劳智能监测预警系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于脑电的穿戴式司机防疲劳智能监测预警系统，在司机驾驶过程中，通过自主开发的穿戴式脑电检测设备检测司机的脑电波特征，并提出了特有的疲劳算法，实时精确地监测司机是否处于疲劳状态或者有疲劳的趋势，并及时预警，可以有效地防止司机由于疲劳驾驶导致的交通事故。该系统精确度高，时效性好，可以有效地防止司机由于疲劳驾驶导致的交通事故，实用性高，前景广泛。同时采用可穿戴的帽式结构体积小，容易佩戴，对司机日常驾驶操作无影响，采用的电极结构，不需要以耳垂为参考电压，不需要佩戴者在耳朵上夹一个耳夹，无不适感并且特有的疲劳算法有效减少误报警、漏报警的情况。

Wearable intelligent fatigue monitoring and warning system of wearable driver based on EEG

The invention discloses an anti fatigue intelligent monitoring and warning system for wearable driver based on EEG, the driver in the driving process, the brain wave characteristics of independent development of wearable EEG detection equipment to detect the driver's fatigue, and puts forward the algorithm specific, accurate real-time monitoring whether the driver is fatigue or fatigue. The trend, and timely warning, can effectively prevent the driver because of the traffic accident caused by fatigue driving. The system has high accuracy and good timeliness, and can effectively prevent traffic accidents caused by fatigue driving. The utility model has the advantages of high practicability and broad prospect. At the same time using the cap type structure of wearable small volume, easy to wear, no influence on drivers daily driving operation, the electrode structure, does not need to take the earlobe as a reference voltage, does not need to wear in the ear of an ear clip, discomfort and fatigue characteristic of the algorithm effectively reduces false alarm and leakage alarm the situation.

【技术实现步骤摘要】
基于脑电的穿戴式司机防疲劳智能监测预警系统
本专利技术涉及司机防疲劳智能监测预警
，尤其涉及一种基于脑电的穿戴式司机防疲劳智能监测预警系统。
技术介绍
众所周知，当司机开车疲劳时极其容易发生交通事故，尤其在高速公路等行驶条件好的路段，汽车驾驶员容易产生单调而疲劳瞌睡，且一般驾驶车速高，极易酿成严重车祸。某些长途汽车司机会连续行驶很多小时，因睡眠不足而导致车祸，以至家破人亡。全世界每年因驾驶员疲劳驾驶而导致的死亡人数占交通灾难性事故的57％，疲劳驾驶已然成为交通事故的重要原因之一。驾驶疲劳监测方法分为主观和客观两种方法。主观检测方法有在驾驶前后填写主观调查表、驾驶人自我记录、睡眠习惯调查表和斯坦福睡眠尺度表等方法。但是这种自我约束性的检测方法主要依靠驾驶员的主观因素，填写准确度与真实度难以保证，因此不能作为疲劳驾驶的尺度标准。比较流行的客观疲劳检测方法大概可以分为以下四类。一：基于驾驶车辆的行为分析，即通过驾驶员转动方向盘转动情况、行车速度，车道偏离等行为特征，判别驾驶员是否疲劳。但是这种检测方法受驾驶员本身的驾驶技术和驾驶习惯影响极大，因此不能作为疲劳驾驶的尺度标准。二：基于计算机视觉识别方法：通过高清照相机，红外线等手段采集驾驶员视线方向、眨眼频率、瞳孔大小、嘴部状态等面部特征及头部位置，从而进行图像处理及模式识别来评估疲劳程度。但是这种检测方法受光照条件、照相机分辨率、检测角度和身体位置及影响较大，精确度不高，因此不能作为疲劳驾驶的尺度标准。三：基于驾驶员心电、肌电，脉搏、呼吸频率等生理信息。但是这种测量方式受接触的限制，且时效性差，敏感性不高，不能实时反应驾驶员疲劳的瞬时变化，需要较长时间的统计，而交通事故的发生往往只需要几秒内。四：基于驾驶员的脑电信息。脑电信号一直被誉为监测疲劳的“金标准”，脑电信号频率变化直接反应疲劳程度。这种方法精确度高，时效性好。但是，目前的方案存在如下问题：①一般的脑电仪体积大、携带不便、价格昂贵；②大多数情况下脑电检测装置需要粘贴很多电极，侵入性高，佩戴者舒适度体验较差且影响驾驶操作；③产品一般以耳垂为参考电压，佩戴者需要在耳朵上夹一个耳夹，这样时间久了，耳朵血液容易不循环且有明显的疼痛感；④疲劳算法单一，可靠性差，容易造成误报警、漏报警。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于脑电的穿戴式司机防疲劳智能监测预警系统，在司机驾驶过程中，通过自主开发的穿戴式脑电检测设备检测司机的脑电波特征，并通过特有的大数据与个性化参数模型相结合的疲劳算法对脑电波实时分析与处理，实时精确地监测司机是否处于疲劳状态或者有疲劳的趋势，并及时预警，可以有效地防止司机由于疲劳驾驶导致的交通事故。本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的：一种基于脑电的穿戴式司机防疲劳智能监测预警系统，包括：脑电探测模块、脑电处理模块、传输定位模块、预警模块和移动设备；其中：所述脑电探测模块，用于采集司机开车时的原始脑电波；脑电处理模块，用于对原始脑电波进行预处理后通过传输定位模块传输给移动设备，并接收移动设备返回的司机疲劳驾驶状态的检测结果；若检测结果为司机有疲劳驾驶的趋势或者轻度疲劳驾驶状态，则通过传输定位模块发送预警指令至预警模块；若检测结果为重度疲劳驾驶状态，则通过传输定位模块发送预警指令至预警模块，并由传输定位模块定位将携带司机当前位置信息的短信发送指令发送至移动设备；所述传输定位模块，具有无线传输与定位功能，用于实现定位，以及脑电处理模块与预警模块和移动设备之间的数据通信；所述预警模块，用于根据接收到的预警指令产生振动与语音预警；所述移动设备，用于根据脑电处理模块传输的数据并结合疲劳算法检测司机当前是否为疲劳驾驶状态或者有疲劳驾驶的趋势，并将检测结果通过传输定位模块反馈给脑电处理模块，还用于根据接收到的短信发送指令向指定号码发送带有司机当前位置信息的短信。所述脑电探测模块包括：分别放置在右颞叶、额叶和左颞叶的三个干电极；采集司机开车时的原始脑电波时，以三个干电极的平均电压作为参考电压。该系统还包括：用于为脑电探测模块、脑电处理模块以及传输定位模块供电的电源模块。所述脑电探测模块、脑电处理模块、传输定位模块与电源模块固定设置在同一结构中，该结构为运动头戴结构或者帽式结构。脑电处理模块对原始脑电波进行预处理包括：对原始脑电波进行滤波处理，以过滤掉包含周围环境、电器、肌电以及眼电的噪声干扰，并进行标准时域-频域转换，再计算出不同频率的波的功率谱密度，从而建立关注度函数N、能量比函数P与功率比函数Q；并且，利用脑电探测模块在检测脑电波的同时检测眼电信号，从而建立眨眼函数；上述四个函数具体如下：关注度函数N(A,M)；其中，A为关注值，关注值越大表示此刻司机的思想集中度越高，即越不疲劳；M为放松值，放松值越大代表此刻司机精神越不集中，即越可能处于疲劳状态；其中的参数A与M均由不同频率的波的功率谱密度计算得到；能量比函数P＝E(低α)/E(高β)；其中，E(低α)为低α波的功率谱密度，E(高β)为高β波的功率谱密度；功率比函数Q＝E(δ)/E(高β)；其中，E(δ)为δ波的功率谱密度，E(高β)为高β波的功率谱密度；眨眼函数L(T,K)；其中，T为单位时间内总闭眼时间，K为单位时间内眨眼次数。移动设备根据脑电处理模块传输的数据并结合疲劳算法检测司机当前是否为疲劳驾驶状态或者有疲劳驾驶的趋势包括：当能量比函数P达到阈值P0，并且关注度函数和眨眼函数任一个达到相应的阈值N0、L0时，即判定司机达到疲劳驾驶状态或者有疲劳驾驶的趋势，否则判定未达到疲劳驾驶状态；当功率比函数Q达到阈值Q0，并且关注度函数与眨眼函数均达到相应的阈值N0、L0，即判定司机处于重度疲劳驾驶状态，否则处于轻度疲劳驾驶状态或者有疲劳驾驶的趋势。移动设备检测司机当前是否为疲劳驾驶状态或者有疲劳驾驶的趋势之前还包括：确定各函数的阈值，其步骤如下：首先，采集不同司机在开车时不同脑电波并提取脑波多参数，然后利用深度学习算法对各参数进行优化提取共性特征向量，建立基本的特征参数模型；然后，对不同个体数据分析并提取脑波多参数，利用自适应算法对各参数进行优化并提取个性特征向量，完善特征参数模型；最后，利用支持向量机对完善后的特征参数模型进行评估，获得各函数的阈值，包括：关注度函数阈值N0，能量比函数阈值P0，功率比函数阈值Q0，眨眼函数阈值L0。由上述本专利技术提供的技术方案可以看出，1)在外观上，采用运动头戴和帽式结构两种结构设计，运动头戴适合室内监护佩戴，帽式结构适合室外监护佩戴，体积小，携带方便，价格低廉；2)自主研发的脑电采集设备包括脑电探测模块、脑电处理模块、传输定位模块和预警模块，其中脑电探测模块只需3个电极，且为干电极，不需涂抹导电膏，侵入性小，佩戴舒适，几乎不影响司机的日常驾驶操作；同时，以三个电极的平均电压作为参考电压，不需要以耳垂为参考电压，不需要佩戴者在耳朵上夹一个耳夹，无不适感；3)特有的疲劳算法，综合考虑司机驾驶时的脑电功率谱、单位时间内的眨眼次数和闭眼时间，并进行分级预警，有效减少误报警、漏报警的情况；4)精确度高，时效性好，不仅能够在司机疲劳瞌睡时预警，也能根据脑波特征在司机有疲劳的趋势时预警，防患于未然；5)数据采集和分析过本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于脑电的穿戴式司机防疲劳智能监测预警系统，其特征在于，包括：脑电探测模块、脑电处理模块、传输定位模块、预警模块和移动设备；其中：所述脑电探测模块，用于采集司机开车时的原始脑电波；脑电处理模块，用于对原始脑电波进行预处理后通过传输定位模块传输给移动设备，并接收移动设备返回的司机疲劳驾驶状态的检测结果；若检测结果为司机有疲劳驾驶的趋势或者轻度疲劳驾驶状态，则通过传输定位模块发送预警指令至预警模块；若检测结果为重度疲劳驾驶状态，则通过传输定位模块发送预警指令至预警模块，并由传输定位模块定位将携带司机当前位置信息的短信发送指令发送至移动设备；所述传输定位模块，具有无线传输与定位功能，用于实现定位，以及脑电处理模块与预警模块和移动设备之间的数据通信；所述预警模块，用于根据接收到的预警指令产生振动与语音预警；所述移动设备，用于根据脑电处理模块传输的数据并结合疲劳算法检测司机当前是否为疲劳驾驶状态或者有疲劳驾驶的趋势，并将检测结果通过传输定位模块反馈给脑电处理模块，还用于根据接收到的短信发送指令向指定号码发送带有司机当前位置信息的短信。

【技术特征摘要】
1.一种基于脑电的穿戴式司机防疲劳智能监测预警系统，其特征在于，包括：脑电探测模块、脑电处理模块、传输定位模块、预警模块和移动设备；其中：所述脑电探测模块，用于采集司机开车时的原始脑电波；脑电处理模块，用于对原始脑电波进行预处理后通过传输定位模块传输给移动设备，并接收移动设备返回的司机疲劳驾驶状态的检测结果；若检测结果为司机有疲劳驾驶的趋势或者轻度疲劳驾驶状态，则通过传输定位模块发送预警指令至预警模块；若检测结果为重度疲劳驾驶状态，则通过传输定位模块发送预警指令至预警模块，并由传输定位模块定位将携带司机当前位置信息的短信发送指令发送至移动设备；所述传输定位模块，具有无线传输与定位功能，用于实现定位，以及脑电处理模块与预警模块和移动设备之间的数据通信；所述预警模块，用于根据接收到的预警指令产生振动与语音预警；所述移动设备，用于根据脑电处理模块传输的数据并结合疲劳算法检测司机当前是否为疲劳驾驶状态或者有疲劳驾驶的趋势，并将检测结果通过传输定位模块反馈给脑电处理模块，还用于根据接收到的短信发送指令向指定号码发送带有司机当前位置信息的短信。2.根据权利要求1所述的一种基于脑电的穿戴式司机防疲劳智能监测预警系统，其特征在于，所述脑电探测模块包括：分别放置在右颞叶、额叶和左颞叶的三个干电极；采集司机开车时的原始脑电波时，以三个干电极的平均电压作为参考电压。3.根据权利要求1所述的一种基于脑电的穿戴式司机防疲劳智能监测预警系统，其特征在于，该系统还包括：用于为脑电探测模块、脑电处理模块以及传输定位模块供电的电源模块。4.根据权利要求3所述的一种基于脑电的穿戴式司机防疲劳智能监测预警系统，其特征在于，所述脑电探测模块、脑电处理模块、传输定位模块与电源模块固定设置在同一结构中，该结构为运动头戴结构或者帽式结构。5.根据权利要求1所述的一种基于脑电的穿戴式司机防疲劳智能监测预警系统，其特征在于，脑电处理模块对原始脑电波进行预处理包括：对原始脑电波进行滤波处理，以过滤掉包含周围环境、电器、肌电以及眼电的噪声干扰，并进行标准时域-频域转换，再计算出不同...

【专利技术属性】
技术研发人员：王萍萍，张晴，戴亚康，邱本胜，
申请(专利权)人：中国科学技术大学，
类型：发明
国别省市：安徽,34