一种基于多传感器的可穿戴作业疲劳检测系统技术方案

技术编号:22555797 阅读:43 留言:0更新日期:2019-11-16 00:27
本发明专利技术公开了一种基于多传感器的可穿戴作业疲劳检测系统,包括疲劳监测终端设备和作业疲劳分析模块。疲劳监测终端设备利用可穿戴传感器模块采集原始生理信号,并通过ZigBee模块发送至作业疲劳分析模块;数据处理模块对原始生理信号进行预处理并提取特征值,提取脉搏波信号中的脉率并计算血压值,提取加速度信号中的单步运动规律,提取体温信号中的瞬时体温值,提取环境参数中的温湿度和气压;疲劳识别模块将得到的特征值作为GA‑PNN神经网络的输入,将神经网络的输出概率转化为对应的疲劳等级。本发明专利技术实现了疲劳等级的实时判别,具有准确度高,抗干扰能力强等特点,并且能够直观显示出所关注的参数所处的状态和波动,不影响作业人员的正常工作。

A wearable work fatigue detection system based on multi-sensor

The invention discloses a wearable work fatigue detection system based on a multi-sensor, which comprises a fatigue monitoring terminal device and a work fatigue analysis module. The fatigue monitoring terminal equipment uses wearable sensor module to collect the original physiological signal, and sends it to the job fatigue analysis module through ZigBee module; the data processing module preprocesses the original physiological signal and extracts the characteristic value, extracts the pulse rate in the pulse wave signal, calculates the blood pressure value, extracts the single step movement rule in the acceleration signal, and extracts the instantaneous body in the temperature signal The temperature value is used to extract the temperature, humidity and air pressure in the environmental parameters; the fatigue identification module takes the characteristic value as the input of the GA \u2011 PNN neural network, and converts the output probability of the neural network into the corresponding fatigue level. The invention realizes the real-time discrimination of fatigue level, has the characteristics of high accuracy, strong anti-interference ability, etc., and can intuitively display the state and fluctuation of the concerned parameters, without affecting the normal work of the operators.

【技术实现步骤摘要】
一种基于多传感器的可穿戴作业疲劳检测系统
本专利技术涉及人体疲劳测试领域,具体涉及一种基于多传感器的可穿戴作业疲劳检测系统。
技术介绍
疲劳现在已成为事故引发的一个重要因素,美国有项流行病学的调查研究发现,在美国人民中,成年男子中的14%,妇女中的29%的人群存在明显的疲劳症状。而在我国,每年由工作强度大,休息时间少引起的疲劳过度患慢性病甚至引起死亡的人数也在逐年递增。研究发现,大量中年知识分子体质变弱、多发慢性病的事例里,引发原因大多是长时间工作、精神紧张、缺乏休息时间以及体育锻炼引起的“疲劳”。在专家疲劳调查研究中,全球有一小半人处于疲劳状态,约占总人口的35%以上,中年男性群体处于疲劳状态的更是高达60%~75%。而在这些人群中,飞行员和汽车驾驶员的过度疲劳引起了大多数飞行和交通安全事故。基于生理信号检测来评定作业人员的疲劳状态的方法具有客观性,检测精度高的特点,也是疲劳状态检测的主流方法。专利CN106530621A公开了一种基于智能可穿戴设备的安全驾驶的方法和装置,该系统利用心率血压信号是否超过阈值进行疲劳与否的判断,该方法监测参数较少,判断条件单一,准确性难以保证。专利CN105662407A公开了一种基于表面肌电技术的驾驶员疲劳监测系统,利用检测电极监测眼皮范围内的表面肌电信号获取眼部开闭状态,该方法需要安装电极,无法长时间使用,且会对人正常驾驶产生影响。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供了一种基于多传感器的可穿戴作业疲劳检测系统,根据多传感器数据进行融合,判断当前作业人员的疲劳程度,并根据当前疲劳状态发出不同的预警信号,容错率高、实时性好且不影响正常作业。实现本专利技术的技术解决方案为:一种基于多传感器的可穿戴作业疲劳检测系统,包括用于采集数据参数的疲劳监测终端设备,并将数据参数发送;和疲劳分析模块,用于接收采集到的数据参数,并进行参数处理,并在已经处理好的训练样本的各类特征值数据的基础上,建立疲劳等级识别模型,以作业人员的各类特征参数作为已经训练好的识别模型的输入,实时获取作业人员的疲劳等级作业。所述疲劳监测终端设备包括主控模块,控制各传感器检测模块的数据采集以及与作业疲劳分析模块的数据传输,通过配置传感器寄存器的方式,初始化传感器工作;同时读取传感器内部寄存器数据,以识别传感器状态信息与信号数据,与主控模块连接的脉搏血压模块,置于手环底部,与皮肤直接接触,采用光电式容积脉搏波描记的方式感应人体的脉搏信息并加以提取,输出脉搏波信号,与主控模块连接的体温模块,置于手环底部,与皮肤直接接触,获取作业人员手臂的表皮温度,通过I2C数字接口与主控模块通信的加速度模块,置于手环内部,检测手部摆动产生的三轴加速度信号,记录整个运动过程的变化,与主控模块连接的环境参数模块,置于手环内部,监测环境温度、湿度和大气压强三种信号。本专利技术与现有技术相比,其显著优点在于:(1)受单一传感器噪声及误差影响小,误判率低,稳定性高。(2)手环式的可穿戴设计,可随作业人员运动,不影响正常工作和生活。(3)可以实时给出疲劳等级,即时性好。附图说明图1为本专利技术的基于多传感器的可穿戴作业疲劳检测系统框架图。图2为本专利技术作业疲劳分析模块数据处理流程图。图3为本专利技术训练样本、配对样本及检测流程图。具体实施方式结合图1,本专利技术提供了一种基于多传感器的可穿戴作业疲劳检测系统,包括疲劳监测终端设备和作业疲劳分析模块。疲劳监测终端设备包括脉搏血压模块1、体温模块2、加速度模块3、环境参数模块4和主控模块5,主控模块5分别与脉搏血压模块1、体温模块2、加速度模块3、环境参数模块4连接;作业疲劳分析模块包括依次连接的ZigBee模块、数据处理模块、疲劳识别模块。所述疲劳监测终端设备集成于手环上。脉搏血压模块1置于手环底部,与皮肤直接接触,采用光电式容积脉搏波描记(PPG)的方式感应人体的脉搏信息并加以提取,输出脉搏波信号,并发送给主控模块5。体温模块2置于手环底部,与皮肤直接接触,获取作业人员手臂的表皮温度,脉搏血压模块1和体温模块2均与手环底表面齐平,整个使用过程中不会用任何的不适感。加速度模块3置于手环内部,主要检测手部摆动产生的三轴加速度信号,记录整个运动过程的变化,通过I2C数字接口与主控模块5通信。环境参数模块4置于手环内部,主要监测环境温度、湿度和大气压强三种信号,手环会预留小孔连接外界,防止密闭空间对环境参数的测量造成影响。主控模块采用CC2530芯片作为主控芯片,控制各传感器检测模块的数据采集以及与作业疲劳分析模块的数据传输等,通过配置传感器寄存器的方式,初始化传感器工作;同时读取传感器内部寄存器数据,以识别传感器状态信息与信号数据。该芯片具有高性能、低成本、低功耗等特性,能充分满足系统需求。与作业疲劳分析模块的数据传输采用ZigBee实现无线通信,使用陶瓷天线减小手环的体积,疲劳监测终端设备的数据采集程序和配套的ZigBee通信协议均搭载在CC2530芯片,减小了使用产品化无线通信模块在电路设计上的复杂程度。作业疲劳分析模块搭载于PC端,使得作业疲劳分析模块通过控制串口与主控模块通讯,收发传感器数据与控制指令。结合图2,作业疲劳分析模块发送指令选择监测数据类型,疲劳监测终端设备根据作业疲劳分析模块的指令采集数据,打包发送。通过接收到的人体生理原始数据,作业疲劳分析模块的数据处理模块对人体生理原始数据进行分段,并获取每个小段时间内的各类参数的特征信号:(1)通过EMD软阈值法去除噪声对脉搏波信号的干扰,选择脉率和幅值作为脉搏波信号的特征值,设置阈值并根据阈值处的导数正负值进行配对,一次完整的脉搏信号包含正负导数值各一次,以此获取脉率;(2)通过EMD软阈值法去除噪声对脉搏波信号的干扰,提取脉搏波脉宽,基于脉搏波传输速度、血管弹性模量和血管壁压力三者之间的关系解算出收缩压;提取脉搏波信号的波峰和波谷值,基于脉搏特征K值理论和弹性腔模型解算出舒张压;(3)通过二阶切比雪夫滤波器滤除噪声的干扰,求解温度信号的平均值作为小段时间内的特征;(4)选用小波分析对加速度信号进行去噪处理,使用加速度信号自相关系数作为手臂运动但单步规律特征;(5)通过二阶切比雪夫滤波器滤除噪声的干扰,求解温度、湿度和气压信号的平均值作为小段时间内的特征。每组信号包括同一小段时间内的脉搏、血压、体温、加速度、环境五类特征值,作业疲劳分析模块实现各种传感器实时数据和特征值的综合显示。疲劳识别模块在已经处理好的训练样本的各类特征值数据的基础上,建立可靠性高、容错率高的疲劳等级识别模型,以作业人员的各类特征参数作为已经训练好的识别模型的输入,实时获取作业人员的疲劳等级。结合图3,正式判别前,用疲劳监测终端设备采集脉搏、皮温信号、运动加速度以及环境参数信号在疲劳状态和正常状态下的样本,基于疲劳状态客本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多传感器的可穿戴作业疲劳检测系统,其特征在于:包括/n用于采集数据参数的疲劳监测终端设备,并将数据参数发送;/n和疲劳分析模块,用于接收采集到的数据参数,并进行参数处理,并在已经处理好的训练样本的各类特征值数据的基础上,建立疲劳等级识别模型,以作业人员的各类特征参数作为已经训练好的识别模型的输入,实时获取作业人员的疲劳等级作业。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于多传感器的可穿戴作业疲劳检测系统,其特征在于:包括
用于采集数据参数的疲劳监测终端设备,并将数据参数发送;
和疲劳分析模块,用于接收采集到的数据参数,并进行参数处理,并在已经处理好的训练样本的各类特征值数据的基础上,建立疲劳等级识别模型,以作业人员的各类特征参数作为已经训练好的识别模型的输入,实时获取作业人员的疲劳等级作业。


2.根据权利要求1所述的基于多传感器的可穿戴作业疲劳检测系统,其特征在于:所述疲劳监测终端设备包括
主控模块,控制各传感器检测模块的数据采集以及与作业疲劳分析模块的数据传输,通过配置传感器寄存器的方式,初始化传感器工作;同时读取传感器内部寄存器数据,以识别传感器状态信息与信号数据,
与主控模块连接的脉搏血压模块,置于手环底部,与皮肤直接接触,采用光电式容积脉搏波描记的方式感应人体的脉搏信息并加以提取,输出脉搏波信号,
与主控模块连接的体温模块,置于手环底部,与皮肤直接接触,获取作业人员手臂的表皮温度,
通过I2C数字接口与主控模块通信的加速度模块,置于手环内部,检测手部摆动产生的三轴加速度信号,记录整个运动过程的变化,
与主控模块连接的环境参数模块,置于手环内部,监测环境温度、湿度和大气压强三种信号。


3.根据权利要求1所述的基于多传感器的可穿戴作业疲劳检测系统,其特征在于:所述疲劳监测终端设备集成于手环上。


4.根据权利要求2所述的基于多传感器的可穿戴作业疲劳检测系统,其特征在于:主控模块采用CC2530芯片,与作业疲劳分析模块的数据传输采用ZigBee实现无线通信,数据采集程序和配套的ZigBee通信协议均搭载在CC2530芯片。


5.根据权利要求1所述的基于多传感器...

【专利技术属性】
技术研发人员:狄长安邵夕安
申请(专利权)人:南京理工大学
类型:发明
国别省市:江苏;32

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