本申请公开了一种驾驶员疲劳检测方法、装置、设备及存储介质，所述驾驶员疲劳检测方法包括:获取预定时间段内驾驶员的脑电信号和头部加速度信号；根据所述驾驶员的脑电信号，确定所述驾驶员的第一疲劳值；根据所述驾驶员的头部加速度信号，确定所述驾驶员的第二疲劳值；根据所述第一疲劳值和所述第二疲劳值，确定所述驾驶员的疲劳等级。在本申请中，可以通过智能头环等可穿戴设备获取驾驶员的脑电信号和头部加速状态，来确定驾驶员的疲劳等级，提高了驾驶员疲劳检测的准确性和稳定可靠性，当驾驶员处于疲劳状态时，可以通过可穿戴设备来对其进行提醒，从而大大提高车辆行驶的安全性，避免了交通事故的发生率。避免了交通事故的发生率。避免了交通事故的发生率。
【技术实现步骤摘要】
一种驾驶员疲劳检测方法、装置、设备及存储介质
[0001]本申请涉及疲劳检测
，尤其涉及一种驾驶员疲劳检测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着社会经济的高速发展，汽车的数量也迅猛提升，同时，交通事故也逐渐增多，其中由疲劳驾驶所引起的交通事故约占百分之40左右。疲劳驾驶是指驾驶员在长时间连续驾车后，产生心理机能和生理机能的失调，出现诸如视线模糊、反应迟钝、动作呆板、腰酸背疼、驾驶能力下降等现象，疲劳驾驶已经成为交通事故的重要因素，严重威胁着人们的生命和财产安全。因此，快速、实时、有效地检测疲劳驾驶状态并向驾驶员发出预警信号，将能有效地减少交通事故发生的概率。
[0003]目前，针对驾驶员疲劳检测中，主要是基于基于驾驶员的面部图像特征的检测方法，如面部表情，眼部行为变化，嘴部状态等；其中眼部特征是反映疲劳状态的重要特征，驾驶员进入疲劳状态后，其眨眼频率降低，闭眼时间与正常状态相比有较明显增加，睁眼时间随之减少，眼睛的睁开程度亦有一定程度的减小，若进入深度疲劳状态，则可能出现驾驶员眼睛长时间处在闭合状态的严重情况，所以面部图像特征尤其眼部特征可以很好的反应驾驶员状态，然后，由于驾驶员脸部差异性加大，且该方法易受光线的影响，导致检测结果不准确，容易出现误判和漏判的情况。
[0004]因此，现有技术还有待改善。
技术实现思路
[0005]鉴于上述现有技术的不足，本申请的目的在于提供一种驾驶员疲劳检测方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术中驾驶员疲劳检测检测准确度不高、容易出现误判的技术问题。
[0006]第一方面，本申请提供了一种驾驶员疲劳检测方法，包括:获取预定时间段内驾驶员的脑电信号、头部加速度信号；根据所述驾驶员的脑电信号，确定所述驾驶员的第一疲劳值；根据所述驾驶员的头部加速度信号，确定所述驾驶员的第二疲劳值；根据所述第一疲劳值和所述第二疲劳值，确定所述驾驶员的疲劳等级。
[0007]可选的，所述根据所述驾驶员的脑电信号，确定所述驾驶员的第一疲劳值包括步骤：根据所述驾驶员的脑电信号的频率范围将其划分为多个频带；分别提取所述多个频带的相对功率；根据所述相对功率确定所述第一疲劳值。
[0008]可选的，所述根据所述驾驶员的脑电信号的频率范围将其划分为多个频带之前，所述根据所述驾驶员的脑电信号，确定所述驾驶员的第一疲劳值，所述方法还包括:
去除所述驾驶员的脑电信号中幅度异常的信号，得到剩余脑电信号；对所述剩余脑电信号进行标准化处理，得到标准化脑电信号；对所述标准化脑电信号进行滤波处理，滤除所述标准化脑电信号中的基线漂移信号，将滤除后的标准化脑电信号作为脑电信号。
[0009]可选的，所述根据所述驾驶员的头部加速度信号，确定所述驾驶员的第二疲劳值包括步骤：根据所述驾驶员的头部加速度信号确定所述驾驶员在预定时间段内的低头次数；根据所述低头次数确定所述驾驶员的第二疲劳值。
[0010]可选的，所述获取预定时间段内驾驶员的脑电信号和头部加速度信号之前，所述方法还包括：获取车辆行驶中的环境参数信息，所述环境参数信息包括车辆行驶的路况信息和车速信息；根据所述环境参数信息确定所述预定时间段的时间间距；根据所述环境参数信息确定第一权重系数和第二权重系数，其中，所述第一权重系数对应于所述第一疲劳值，所述第二权重系数对应于所述第二疲劳值；根据所述第一权重系数、第一疲劳值、第二权重系数、第二疲劳值确定所述驾驶员的疲劳等级。
[0011]可选的，所述根据所述第一权重系数、第一疲劳值、第二权重系数、第二疲劳值确定所述驾驶员的疲劳等级包括步骤：根据所述第一权重系数、第一疲劳值、第二权重系数、第二疲劳值计算得到所述驾驶员的目标疲劳度；根据所述驾驶员的目标疲劳度确定所述驾驶员的疲劳等级；其中，所述驾驶员的目标疲劳度满足如下公式：P=λ1*U1+λ2*U2,其中，P为所述驾驶员的疲劳度，λ1为第一权重系数，U1为第一疲劳值，λ2为第二权重系数，U2为第二疲劳值。
[0012]可选的，所述至少根据所述第一疲劳值和所述第二疲劳值，确定所述驾驶员的疲劳等级之后，所述方法还包括：根据所述驾驶员的疲劳等级进行相应提醒，所述提醒的方式包括：语音提醒、震动提醒以及灯光提醒中的一种或多种。
[0013]第二方面，本申请实施例提供了一种驾驶员疲劳检测装置，包括：获取模块，用于获取预定时间段内驾驶员的脑电信号、头部加速度信号；第一疲劳值确定模块，用于根据所述驾驶员的脑电信号，确定所述驾驶员的第一疲劳值；第二疲劳值确定模块，用于根据所述驾驶员的头部加速度信号，确定所述驾驶员的第二疲劳值；疲劳等级确定模块，用于根据所述第一疲劳值和所述第二疲劳值，确定所述驾驶员的疲劳等级。
[0014]第三方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时
实现上述任一技术方案所述驾驶员疲劳检测方法。
[0015]第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一技术方案所述驾驶员疲劳检测方法。
[0016]有益效果：本申请提供了一种驾驶员疲劳检测方法、装置、设备及存储介质，所述驾驶员疲劳检测方法包括:获取预定时间段内驾驶员的脑电信号、头部加速度信号；根据所述驾驶员的脑电信号，确定所述驾驶员的第一疲劳值；根据所述驾驶员的头部加速度信号，确定所述驾驶员的第二疲劳值；根据所述第一疲劳值和所述第二疲劳值，确定所述驾驶员的疲劳等级。在本申请中，可以通过智能头环等可穿戴设备获取驾驶员的脑电信号和头部加速状态，来确定驾驶员的疲劳等级，提高了驾驶员疲劳检测的准确性和稳定可靠性，当驾驶员处于疲劳状态时，可以通过可穿戴设备来对其进行提醒，从而大大提高车辆行驶的安全性，避免了交通事故的发生率。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本申请实施例或
技术介绍
中的技术方案，下面将对本申请实施例或
技术介绍
中所需要使用的附图进行说明。
[0018]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，这些附图示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于说明本申请的技术方案。
[0019]图1为本申请实施例提供的一种驾驶员疲劳检测方法的结构示意图；图2为本申请实施例提供的一种驾驶员疲劳检测装置的结构示意图。
具体实施方式
[0020]为了使本
的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0021]本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种驾驶员疲劳检测方法，其特征在于，包括：获取预定时间段内驾驶员的脑电信号和头部加速度信号；根据所述驾驶员的脑电信号，确定所述驾驶员的第一疲劳值；根据所述驾驶员的头部加速度信号，确定所述驾驶员的第二疲劳值；根据所述第一疲劳值和所述第二疲劳值，确定所述驾驶员的疲劳等级。2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述根据所述驾驶员的脑电信号，确定所述驾驶员的第一疲劳值包括步骤：根据所述驾驶员的脑电信号的频率范围将其划分为多个频带；分别提取所述多个频带的相对功率；根据所述相对功率确定所述第一疲劳值。3.根据权利要求2所述的检测方法，其特征在于，所述根据所述驾驶员的脑电信号的频率范围将其划分为多个频带之前，所述根据所述驾驶员的脑电信号，确定所述驾驶员的第一疲劳值还包括：去除所述驾驶员的脑电信号中幅度异常的信号，得到剩余脑电信号；对所述剩余脑电信号进行标准化处理，得到标准化脑电信号；对所述标准化脑电信号进行滤波处理，滤除所述标准化脑电信号中的基线漂移信号，将滤除后的标准化脑电信号作为脑电信号。4.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述根据所述驾驶员的头部加速度信号，确定所述驾驶员的第二疲劳值包括步骤：根据所述驾驶员的头部加速度信号确定所述驾驶员在预定时间段内的低头次数；根据所述低头次数确定所述驾驶员的第二疲劳值。5.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述方法还包括：获取车辆行驶中的环境参数信息，所述环境参数信息包括车辆行驶的路况信息和车速信息；根据所述环境参数信息确定所述预定时间段的时间间距；根据所述环境参数信息确定第一权重系数和第二权重系数，其中，所述第一权重系数对应于所述第一疲劳值，所述第二权重系数对应于所述第二疲劳值；根据所述第一...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩璧丞，周建吾，王俊霖，阿迪斯，
申请(专利权)人：深圳市心流科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。