疲劳检测方法、装置和电子设备制造方法及图纸

本申请实施例提供一种疲劳检测方法、装置和电子设备，电子设备可以根据用户的生理信号和未疲劳时用户的生理信号差值特征向量，获取生理信号和预设生理信号的相似度，当生理信号和预设生理信号的相似度小于第一阈值，表征用户处于疲劳状态，则电子设备可以输出提示信息，以提示用户安全驾驶，提高用户的驾驶安全性。因为本申请实施例中用户的生理信号不会受到外界环境的影响，因此可以提高检测精度。因此可以提高检测精度。因此可以提高检测精度。

【技术实现步骤摘要】
疲劳检测方法、装置和电子设备


[0001]本申请实施例涉及生理信息处理
，尤其涉及一种疲劳检测方法、装置和电子设备。

技术介绍

[0002]随着汽车的数量的增加，道路安全问题尤为突出。疲劳驾驶是引起交通事故的重要原因，因此如何检测驾驶人员是否疲劳驾驶尤为重要。
[0003]现有技术中可以在车内安装摄像头，以采集驾驶人员的面部图像，进而根据面部图像中驾驶人员的面部状态检测驾驶人员是否疲劳驾驶。如当驾驶人员出现打哈欠、揉眼睛的动作时，可以判定驾驶人员疲劳驾驶。但采集面部图像的方式容易受到环境光线等影响，导致疲劳驾驶的检测结果的精度低。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供一种疲劳检测方法、装置和电子设备，可以提高疲劳检测精度。
[0005]本申请实施例的第一方面提供一种疲劳检测方法，包括：采集用户的生理信号；根据所述生理信号和预设生理信号之间的差值特征向量，获取所述生理信号和所述预设生理信号的相似度，所述预设生理信号为未疲劳时用户的生理信号；若所述相似度小于第一阈值，则输出提示信息，所述提示信息用于提示所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种疲劳检测方法，其特征在于，包括：采集用户的生理信号；根据所述生理信号和预设生理信号之间的差值特征向量，获取所述生理信号和所述预设生理信号的相似度，所述预设生理信号为未疲劳时用户的生理信号；若所述相似度小于第一阈值，则输出提示信息，所述提示信息用于提示所述用户处于疲劳状态。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述生理信号和预设生理信号之间的差值特征向量，获取所述生理信号和所述预设生理信号的相似度，包括：根据所述差值特征向量，获取所述差值特征向量对应的差值特征标量；根据所述差值特征标量，得到所述相似度。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生理信号包括：脑电信号和肌电信号，所述预设生理信号中包括预设脑电信号和预设肌电信号。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述生理信号和预设生理信号之间的差值特征向量，获取所述生理信号和所述预设生理信号的相似度之前，还包括：提取所述脑电信号的第一特征向量、所述肌电信号的第二特征向量、所述预设脑电信号的第三特征向量，以及所述预设肌电信号的第四特征向量；融合所述第一特征向量和所述第二特征向量，得到第一融合特征向量；融合所述第三特征向量和所述第四特征向量，得到第二融合特征向量；将所述第一融合特征向量和所述第二融合特征向量做差，得到所述差值特征向量。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设生理信号为经过预处理的基准生理信号，所述采集用户的生理信号之后，还包括：对所述生理信号进行预处理；所述根据所述生理信号和预设生理信号之间的差值特征向量，获取所述生理信号和所述预设生理信号的相似度，包括：根据预处理后的生理信号和所述预设生理信号之间的差值特征向量，获取所述预处理后的生理信号和所述预设生理信号的相似度。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述生理信号进行预处理，包括：去除所述肌电信号中的漂移基线；将去除漂移基线后的肌电信号从时域转换至频域。7.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述对所述生理信号进行预处理，包括：去除所述脑电信号中的直流分量；过滤脑电信号中的高频噪声，所述高频噪声的频率大于预设频率；在去除高频噪声的脑电信号中，去除幅值大于预设幅值的信号。8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一特征向量包括至少一项第一特征对应的向量，所述第一特征包括：α波均值、功率谱密度，以及样本熵，所述α波均值为脑电信号对应的脑电波为α波时脑电信号的均值；所述肌电信号包括所述用户手臂上多处肌肉的信号，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：周波，苗瑞，梁书玉，
申请(专利权)人：深圳市海清视讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：