The invention relates to a method of driving fatigue driving discrimination based on electric heart RR interval, the method includes: extracting ECG acquisition and RR interval of ECG signal driver; according to the calculation of the corresponding residual sequence structure model of ECG based on RR interval; according to the first-order autocorrelation model autoregressive autoregressive residuals corresponding to each time; according to the conditional variance of the GARCH (1,1) model to calculate the conditional variance of the conditional variance in the sequence corresponding to each time; according to the fatigue level corresponding to the current moment of the conditional variance of the driver whether change discrimination. The invention solves the problems that the subjective discrimination of driving fatigue is too strong in the prior art, and the discrimination standard caused by individual difference is strong, and the utility model has the advantages of strong objectivity and universal applicability.
【技术实现步骤摘要】
一种基于驾驶人心电RR间期的驾驶疲劳判别方法
本专利技术属于交通安全领域,涉及一种基于驾驶人心电RR间期的驾驶疲劳判别方法。
技术介绍
当驾驶员处于疲劳状态时极易出现观察、判断以及操纵上的失误,进而导致交通事故的发生。据美国国家交通安全协会统计,28%的交通事故由驾驶疲劳造成。因此,及时辨识驾驶员疲劳状态并进行预警对于预防交通事故具有重要意义。为了能够及时判别驾驶疲劳,应利用一些驾驶人自身的生理指标及车辆运动等参数对驾驶疲劳进行检测并预警。但现有的驾驶疲劳判别存在几点不足:1、驾驶疲劳判别指标阈值界定的主观性强。因为驾驶疲劳是根据驾驶人的主观感受来界定的,如果通过确定判别指标阈值来界定驾驶人是否达到疲劳,主观性太强,不具有普遍适用性。因此疲劳阈值的界定一直是驾驶疲劳判别的难点。2、因驾驶人个体差异性导致的疲劳判别的标准不同。驾驶疲劳是根据驾驶人的主观感受来界定的,因驾驶人的年龄、性别以及驾龄等因素影响导致驾驶疲劳判别的评判标准难以确定。因此由驾驶人个体差异性导致的疲劳判别误差较大问题一直是驾驶疲劳判别的难点。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种基于驾驶人心电RR间期的驾驶疲劳判别方法,该方法能够避免驾驶疲劳判别主观性过强,以及因个体差异导致的判别标准不同的缺陷,具有较强的客观性及普遍适用性。为了解决上述技术问题,本专利技术的基于驾驶人心电RR间期的驾驶疲劳判别方法包括下述步骤:步骤一、利用生理记录仪实时采集驾驶人心电信号并进行预处理获得驾驶人心电RR间期的时间序列{x1,x2,......,xT},T为初始时刻到当前时刻采集的心率RR间期样本总 ...
【技术保护点】
一种基于驾驶人心电RR间期的驾驶疲劳判别方法,其特征在于包括下述步骤:步骤一、利用生理记录仪实时采集驾驶人心电信号并进行预处理获得驾驶人心电RR间期的时间序列{x1,x2,......,xT},T为初始时刻到当前时刻采集的心率RR间期样本总数;步骤二、根据基于心电RR间期序列的平稳性模型公式(1)计算对应序列结构残差ut;其中1≤t≤T;xt=c+ut (1)式中:xt—对应于时刻t的驾驶人心电RR间期;c—初始时刻到当前时刻T驾驶人心电RR间期时间序列均值,即
【技术特征摘要】
1.一种基于驾驶人心电RR间期的驾驶疲劳判别方法,其特征在于包括下述步骤:步骤一、利用生理记录仪实时采集驾驶人心电信号并进行预处理获得驾驶人心电RR间期的时间序列{x1,x2,......,xT},T为初始时刻到当前时刻采集的心率RR间期样本总数;步骤二、根据基于心电RR间期序列的平稳性模型公式(1)计算对应序列结构残差ut;其中1≤t≤T;xt=c+ut(1)式中:xt—对应于时刻t的驾驶人心电RR间期;c—初始时刻到当前时刻T驾驶人心电RR间期时间序列均值,即步骤三、根据一阶自相关模型公式(2)计算自回归残差序列对应于时刻t的自回归残差et;ut=ρut-1+et(2)其中ut-1为对应于时刻t-1的序列结构残差;步骤四、根据最小二乘法公式(3)估计模型参数ρ,ρ取值为[-1,1];若ut和ut-1正相关,则ρ为正,若ut和ut-1负相关则ρ为负;步骤五、根据条件方差的GARCH(1,1)模型公式(4)计算条件方差序列中对应于时刻...
【专利技术属性】
技术研发人员:王琳虹,王运豪,李静伟,郭梦竹,柴萌,
申请(专利权)人:吉林大学,
类型:发明
国别省市:吉林,22
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