The present invention provides a wearable device for monitoring fatigue driving and its usage method, including a TOF camera for acquiring driver's facial features, a headset for acquiring driver's EEG characteristics, a hand ring with a photoelectric sensor for acquiring driver's ECG characteristics, a cloud database for determining driver's fatigue, the TOF camera, the headset for brain waves, and a headset with a photoelectric sensor. The hand rings of photoelectric sensors are connected with cloud database signals respectively. The invention combines the driver's facial features, EEG features and ECG features, and improves the accuracy of judging the driver's fatigue state. Drivers are warned when they are tired, which reduces traffic accidents.
【技术实现步骤摘要】
一种用于监测疲劳驾驶的可穿戴设备及使用方法
本专利技术属于驾驶安全防护领域,特别涉及一种用于监测疲劳驾驶的可穿戴设备及使用方法。
技术介绍
随着人民生活水平提高,汽车已经走进千家万户,自驾出行变为第一首选,有8%的司机报告称在过去一个月至少有过一次开车时困得睁不开眼的情况。在19~24岁的年轻司机当中,这个比例更是高达33%。但是,这并没有获得足够的重视,因为发生车祸后人们通常不会说自己是“困驾”,不像醉驾和超速那么容易查实。据权威机构的保守估计,美国每年因为“困驾”而导致的车祸至少有10万宗,有的统计更显示为100万宗,“困驾”导致的人员死亡占全部车祸死亡人数的17%。由于疲劳度、专注度情绪机制的复杂度和多因素性,有关疲劳情绪许多问题仍然不十分清楚。目前常用判断疲劳度的方法包括面部表情判断、心电参数判断、脑电信号判断,由于驾驶员个体的情况不同,单一依据面部表情判断、心电参数判断、脑电信号判断在一定程度上存在不确定性和不准确性。
技术实现思路
为解决上述技术问题,本专利技术提供一种将面部表情、心电、脑电等生理特征结合在一起判断驾驶员是否处于疲劳状态的技术方案。为实现上述目的本专利技术提供一种用于监测疲劳驾驶的可穿戴设备,包括用于获取驾驶员面部特征的TOF摄像机、用于获取驾驶员脑电特征脑波耳机、用于获取驾驶员心电特征带有光电传感器的手环、用于判定驾驶员是否疲劳的云数据库,所述TOF摄像机、脑波耳机、带有光电传感器的手环分别与云数据库信号连接。优选地:云数据库中存储有预先获取的疲劳驾驶模型。优选地:还包括用于提醒驾驶员装置,在驾驶员处于疲劳状态时,向驾驶员发出警示 ...
【技术保护点】
1.一种用于监测疲劳驾驶的可穿戴设备,其特征在于:包括用于获取驾驶员面部特征的TOF摄像机、用于获取驾驶员脑电特征脑波耳机、用于获取驾驶员心电特征带有光电传感器的手环、用于判定驾驶员是否疲劳的云数据库,所述TOF摄像机、脑波耳机、带有光电传感器的手环分别与云数据库信号连接。
【技术特征摘要】
1.一种用于监测疲劳驾驶的可穿戴设备,其特征在于:包括用于获取驾驶员面部特征的TOF摄像机、用于获取驾驶员脑电特征脑波耳机、用于获取驾驶员心电特征带有光电传感器的手环、用于判定驾驶员是否疲劳的云数据库,所述TOF摄像机、脑波耳机、带有光电传感器的手环分别与云数据库信号连接。2.根据权利要求1所述的可穿戴设备,其特征在于:云数据库中存储有预先获取的疲劳驾驶模型。3.根据权利要求1所述的可穿戴设备,其特征在于:还包括用于提醒驾驶员的装置,在驾驶员处于疲劳状态时,向驾驶员发出警示。4.根据权利要求3所述的可穿戴设备,其特征在于:提醒驾驶员的装置为设置在手环中的内置震动器。5.根据权利要求3所述的可穿戴设备,其特征在于:提醒驾驶员的装置为设置在脑波耳机内的蜂鸣器。6.一种疲劳驾驶检测方法,其特征在于:步骤1):将TOF摄像机对准驾驶员面部,将带有光电传感器的手环戴在驾驶员的手臂上,手环中内置震动器,将脑波耳机戴在驾驶员头部,脑波耳机内置有蜂鸣器;步骤2):利用TOF摄像机采集驾驶员的面部特征;利用脑波耳机采集驾驶员脑电特征,EEG传感器分别同时每0.6~2秒内采集脑波中的θ波、α波、β波,持续三秒以上;利用手环采集驾驶员的心电特征;步骤3):将步骤2)中获得的信号发送给云数据库;步骤4):在云数据库中将驾驶员面部特征转换为灰度图像,并进行灰度图像的直方图均衡化,定位人脸区域,并对人的眼部区域定位,进行人脸区域图像的分割提取,对分割提取的图像进行尺寸上的均一化,提取驾驶员眼睛区域的纹理特征,确定驾驶员的眼睛特征,将该眼睛特征与云数据库中的预先存储的疲劳状态表情进行比对;将驾驶员的脑波信号与云数据库中预先存储的疲劳状态下的脑波信号进行比对;将驾驶员的心率变异性信号与云...
【专利技术属性】
技术研发人员:舒淑保,欧召辉,
申请(专利权)人:南京英诺微盛光学科技有限公司,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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