本发明专利技术涉及交通运输技术领域，公开了一种基于雷视融合的驾乘人员体征智能检测装置；包括电源管理部分、核心控制处理部分、4G通信模块部分、GPS定位模块部分、生命体征探测部分、人脸识别部分、情绪分析部分组成，基于雷达和视频融合技术，对驾乘人员的情绪分析及生命体征进行实时动态监测，并对个体驾乘人员建立心理健康监测长模，特别是长期从事驾驶行业的人，长期监测驾乘人员身体健康状态及心理状态，通过个体长模曲线数据及时有针对性的提供心理疏导及时干预或者调配岗位；通过毫米波雷达实时动态的检测驾驶员的身体状态可有效预防驾驶员因突发身体疾病带来的交通事故。防驾驶员因突发身体疾病带来的交通事故。防驾驶员因突发身体疾病带来的交通事故。
【技术实现步骤摘要】
一种基于雷视融合的驾乘人员体征智能检测装置
[0001]本专利技术涉及交通安全出行检测
，具体是一种基于雷视融合的驾乘人员体征智能检测装置。
技术介绍
[0002]当前，由于驾驶员体征出现的问题而导致车辆发生事故比较多，尤其是公共车辆驾驶人员，其发生事故后有时会造成重大人员伤亡。这使驾驶行业从业人员的心理素质问题必须引起足够的重视。对个体驾驶员建立心理健康监测长模，通过个体长模曲线数据及时有针对性的提供心理疏导及时干预或者调配岗位。传统的驾乘人员体征检测，大都是通过穿戴检测设备(例如智能手环等来监测心率)来进行监测的，其监测效果不是太好。因此需要一种更加快捷的检测装置来对驾驶员进行状态检测。
技术实现思路
[0003]本专利技术的目的在于提供一种基于雷视融合的驾乘人员体征智能检测装置，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0005]一种基于雷视融合的驾乘人员体征智能检测装置，包括电源管理部分、核心控制处理部分、4G通信模块部分、GPS定位模块部分、生命体征探测部分、人脸识别部分、情绪分析部分组成；
[0006]电源管理部分包括了给各控制部分和芯片提供电源。
[0007]核心控制处理部分主要有雷达数据处理模块、业务逻辑处理模块、清洗分析算法模块和人脸分析模块组成。
[0008]4G通信部分包括了4G通讯模块、4G天线；利用4G通信模块部分将驾乘人员的实时动态监测数据发送到云端，异常时发出预警通知管理员。
[0009]定位模块部分包括GPS模块、外围电路、GPS天线；利用GPS定位模块部分将实时动态的车辆位置、速度、加速度、时间等信息发送到云端，绘制车辆路线。
[0010]生命体征探测部分采用毫米波雷达技术；将雷达装置安装在驾驶室方向盘的正下方，雷达天线面正对驾乘人员腹部位置；驾乘人员的呼吸和心跳会对雷达回波产生微多普勒调制，通过对这些反射回波的微多普勒信号进行低噪声放大及带通滤波处理后，分2路进行混频检波后，再进行滤波、放大、数模转换提取到驾乘人员的呼吸及心跳数据。
[0011]情绪分析部分由红外摄像头及情绪识别算法组成：由于情绪识别算法极易受到外界环境的干扰，采用红外摄像头采集视频，优化算法，降低外界环境干扰，挺高情绪识别度；采用深度卷积神经网络的自适应特征提取能力,打破了传统图像识别领域的“先提取特征,后模式识别”框架。
[0012]可检测基本情绪7种，包括高兴、悲伤、厌恶、恐惧、愤怒、平静、惊讶；复杂情绪8对，包括：神经紧绷/心情平和、紧张/放松、有压力/无压力、心烦意乱/满足、悲伤/高兴、抑郁/
兴高采烈、无精打采/兴奋、疲惫/警觉；心理异常状态5个等级，包括：未见异常、低风险、中风险、中高风险和高风险；并对个体驾乘人员建立长期心理健康模型。
[0013]利用人脸识别部分对驾乘人员身份进行识别，为后期针对个体驾乘人员建立心理健康长模做数据储备。
[0014]与现有技术相比，本专利技术对个体驾驶员建立心理健康监测长模，通过个体长模曲线数据及时有针对性的提供心理疏导及时干预或者调配岗位；通过毫米波雷达实时动态的检测驾驶员的身体状态可有效预防驾驶员因突发身体疾病带来的交通事故。
附图说明
[0015]图1为一种基于雷视融合的驾乘人员体征智能检测装置的结构示意图。
具体实施方式
[0016]下面结合具体实施方式对本专利的技术方案作进一步详细地说明。
[0017]请参阅图1，一种基于雷视融合的驾乘人员体征智能检测装置，包括电源管理部分、核心控制处理部分、4G通信模块部分、GPS定位模块部分、生命体征探测部分、人脸识别部分、情绪分析部分组成；所述电源管理部分包括了给各控制部分和芯片提供电源；所述核心控制处理部分包括ARM CPU芯片、控制内存芯片、存储芯片等；所述4G通信部分包括了4G通讯模块、4G天线；所述GPS定位模块部分包括GPS模块、外围电路、GPS天线；所述生命体征探测部分包含射频电路、板载发射天线1个，接收天线2个。
[0018]所述电源管理部分将车载DC24V电源电压转换成各模块、各芯片所需的DC12V、DC5V、DC3.3V、DC2.5V、DC1.8V电源。
[0019]所述核心控制处理部分主要有雷达数据处理模块、业务逻辑处理模块、清洗分析算法模块和人脸分析模块组成。
[0020]利用4G通信模块部分将驾乘人员的实时动态监测数据发送到云端，异常时发出预警通知管理员。
[0021]利用GPS定位模块部分将实时动态的车辆位置、速度、加速度、时间等信息发送到云端，绘制车辆路线。
[0022]所述生命体征探测部分采用毫米波雷达技术；将雷达装置安装在驾驶室方向盘的正下方，雷达天线面正对驾乘人员腹部位置；驾乘人员的呼吸和心跳会对雷达回波产生微多普勒调制，通过对这些反射回波的微多普勒信号进行低噪声放大及带通滤波处理后，分2路进行混频检波后，再进行滤波、放大、数模转换提取到驾乘人员的呼吸及心跳数据。
[0023]所述情绪分析部分由红外摄像头及情绪识别算法组成：由于情绪识别算法极易受到外界环境的干扰，采用红外摄像头采集视频，优化算法，降低外界环境干扰，挺高情绪识别度；采用深度卷积神经网络的自适应特征提取能力,打破了传统图像识别领域的“先提取特征,后模式识别”框架。
[0024]可检测基本情绪7种，包括高兴、悲伤、厌恶、恐惧、愤怒、平静、惊讶；复杂情绪8对，包括：神经紧绷/心情平和、紧张/放松、有压力/无压力、心烦意乱/满足、悲伤/高兴、抑郁/兴高采烈、无精打采/兴奋、疲惫/警觉；心理异常状态5个等级，包括：未见异常、低风险、中风险、中高风险和高风险。并对个体驾乘人员建立长期心理健康模型。
[0025]利用人脸识别部分对驾乘人员身份进行识别，为后期针对个体驾乘人员建立心理健康长模做数据储备。
[0026]上面对本专利的较佳实施方式作了详细说明，但是本专利并不限于上述实施方式，在本领域的普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本专利宗旨的前提下作出各种变化。
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于雷视融合的驾乘人员体征智能检测装置，包括电源管理部分、核心控制处理部分、4G通信模块部分、GPS定位模块部分、生命体征探测部分、人脸识别部分、情绪分析部分组成；其特征在于，电源管理部分包括了给各控制部分和芯片提供电源；核心控制处理部分主要有雷达数据处理模块、业务逻辑处理模块、清洗分析算法模块和人脸分析模块组成；4G通信部分包括了4G通讯模块、4G天线；利用4G通信模块部分将驾乘人员的实时动态监测数据发送到云端，异常时发出预警通知管理员；定位模块部分包括GPS模块、外围电路、GPS天线；利用GPS定位模块部分将实时动态的车辆位置、速度、加速度、时间信息发送到云端，绘制车辆路线；生命体征探测部分采用毫米波雷达技术；将雷达装置安装在驾驶室方向盘的正下方，雷达天线面正对驾乘人员腹部位置；驾乘人员的呼吸和心跳会对雷达回波产生微多普勒调制，通过对这些反射回波的微多普勒信号进行低噪声放大及带通滤波处理后，分2路进行混频检波后，再进行滤波、放大、数模转换提取到驾乘人员的呼吸及心跳数据；情绪分析部分由红外摄像头及情绪识别算法组成：由于情绪识别算法极易受到外界环境的干扰，采...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘磊，任子晖，倪金林，杨勇，陈小林，陈方苏，王懿龙，陶华丽，
申请(专利权)人：安徽富煌科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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