一种多维度疲劳评估方法技术

本发明专利技术涉及疲劳评估技术领域，主要为了解决现有的人体疲劳评估方法检测效率低且不准确的问题；该多维度疲劳评估方法，其特征在于，包括以下评估步骤：步骤1，获取使用者的声纹疲劳分值和视觉疲劳分值；步骤2，将声纹疲劳分值和视觉疲劳分值加权获得疲劳指数分，加权比例为声纹80％、视觉20％，同时设定取值范围0

【技术实现步骤摘要】
一种多维度疲劳评估方法


[0001]本专利技术涉及疲劳评估
，具体是一种多维度疲劳评估方法。

技术介绍

[0002]空中交通管制工作关乎现代空中交通的安全保障，关乎数以亿计人次的人生安全，而作为这一重要保障工作的核心执行者管制员显得格外重要。他们连续24小时昼夜不断的管制指挥本身就决定了其职业的特殊性。管制员在连续不断的工作时对于其疲劳状态要求非常高，当管制员处于疲劳状态时能够影响到其指挥能力和反应能力，进而使得存在一定的安全隐患。
[0003]目前无法有效检测人体的疲劳状态，大多通过观察其精神面貌和测定血压和心率进行基础判断，这种判断方式准确率非常低，且没有一个准确的评判标准，使得无法有效界定是否为疲劳状态；授权公告号CN108333362B公开了一种人体疲劳测定方法，通过测定疲劳蛋白标志物确定是否疲劳及疲劳程度，这种测定方法耗时较长且非常麻烦，所以需要一种准确度高且方便的评估方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术的实施例目的在于提供一种多维度疲劳评估方法，通过对人体声纹、视觉和心跳的检测并生成相应的分值，根据实际的分值来判断人体是否处于疲劳状态，进而解决现有的人体疲劳评估方法检测效率低且不准确的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0006]一种多维度疲劳评估方法，包括以下评估步骤：
[0007]步骤1，获取使用者的声纹疲劳分值和视觉疲劳分值，其中以声纹疲劳检测为主，机器视觉辅助检测；
[0008]步骤2，将声纹疲劳分值和视觉疲劳分值加权获得疲劳指数分，其中加权比例为声纹80％、视觉20％，同时设定取值范围0
‑
100，疲劳指数分越接近100，疲劳程度越高；其中，
[0009]取值在0
‑
20时，为不疲劳状态；
[0010]取值在21
‑
40时，为轻度疲劳状态；
[0011]取值在41
‑
80时，为中度疲劳状态；
[0012]取值在81
‑
100时，为重度疲劳状态；
[0013]步骤3，心跳疲劳检测，获得心跳疲劳分值，用于对上述非接触手段进行验证。
[0014]在一种可选方案中：所述声纹疲劳分值在计算时引入多次实验获得的浮动比例数。
[0015]在一种可选方案中：所述步骤1中的视觉疲劳分值的获取如下：
[0016]1)，视频流是每15秒为一段，20FPS，则总共可划分为300帧，我们取中值150次闭眼作为打打瞌睡的最大值；
[0017]2)，通过线性变换，将当前闭眼次数从0
‑
150，映射到0
‑
100，则为最终的视觉疲劳
分值。
[0018]在一种可选方案中：还包括极端情况应对：
[0019]1)，人不在坐席，则无有效声音和视觉数据，则不生成疲劳评分；
[0020]2)，人在坐席，闭眼睡着，无有效声音数据，统计最终得分时，视觉权重为100％；
[0021]3)，人在坐席，未识别到面部，但有有效说话声音，统计最终得分时，声纹权重为100％。
[0022]在一种可选方案中：所述步骤3中的心跳疲劳分值的获取如下：
[0023]1)，基于每日早晨的静息心率测量，得出个人的静息心率标准值；
[0024]2)，利用手环检测人员的实时心率，获得心率曲线；
[0025]3)，根据获得的平均心率与静息心率标准值进行比对，得出平均心率相对于静息心率增长的百分比。。
[0026]在一种可选方案中：所述步骤1)中的静息心率应在40
‑
90之内，否则个人应处于极度疲惫的未恢复期内，不予录入数据。
[0027]在一种可选方案中：所述步骤2)通过对近1分钟
‑
5分钟内约10
‑
60个心率数据进行平均数处理得到实时的平均心率。
[0028]在一种可选方案中：所述步骤3)中计入疲劳区间的百分比为 (
‑
20％)
‑
100％，将0％
‑
100％映射为0
‑
100分，将0％
‑
(
‑
20％)映射为40
‑
100分，分数越高，个人实时状态越疲惫。
[0029]相较于现有技术，本专利技术实施例的有益效果如下：
[0030]1、本专利技术通过对人体的声纹、视觉和心跳进行检测，并线性生成相应的分数，使得疲劳评估更加简单，同时通过三个维度的评判，有效地提高了评估的准确性；同时，在评估时针对极端情况进行应对，使得在出现极端情况时也能进行有效评估；
[0031]2、本专利技术在评估时还通过大量实验获得浮动系数，使得在进行声纹评估时更加精确。
附图说明：
[0032]图1为本专利技术中3号机位的某空中交通管制员上岗期间的疲劳评分值示意图；
[0033]图2为民航二所团队比对性测试图。
具体实施方式
[0034]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0035]以下结合具体实施例对本专利技术的具体实现进行详细描述。
[0036]本专利技术实施例中，一种多维度疲劳评估方法，包括以下评估步骤：
[0037]步骤1，获取使用者的声纹疲劳分值和视觉疲劳分值，其中以声纹疲劳检测为主，机器视觉辅助检测；
[0038]步骤2，将声纹疲劳分值和视觉疲劳分值加权获得疲劳指数分，其中加权比例为声纹80％、视觉20％，同时设定取值范围0
‑
100，疲劳指数分越接近100，疲劳程度越高；其中，
[0039]取值在0
‑
20时，为不疲劳状态；
[0040]取值在21
‑
40时，为轻度疲劳状态；
[0041]取值在41
‑
80时，为中度疲劳状态；
[0042]取值在81
‑
100时，为重度疲劳状态；
[0043]步骤3，心跳疲劳检测，获得心跳疲劳分值，用于对上述非接触手段进行验证。
[0044]在本实施例中，通过对使用者的声纹、视觉和心跳进行检测，并生成相应的分值来判断使用者的当前状态，且通过三个维度的综合评判使得评断更加准确，能够快速有效准确地评断使用者当前是否处于疲劳状态，便于对使用者的管理；其中，心跳疲劳检测，主要对上述两种手段进行验证，当通过声纹疲劳分值和视觉疲劳分值判定使用者为疲劳状态，再通过心跳疲劳检测进行验证，使得检测更加准确。
[0045]在本实施例中，给定了各个疲劳状态的取值范围，使得在计算出相关分值时能够进行比对，发现使用者当前处于哪种状态，如果是疲劳状态，又是处于哪种疲劳状态，使得整个过程有据可依。
本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多维度疲劳评估方法，其特征在于，包括以下评估步骤：步骤1，获取使用者的声纹疲劳分值和视觉疲劳分值，其中以声纹疲劳检测为主，机器视觉辅助检测；步骤2，将声纹疲劳分值和视觉疲劳分值加权获得疲劳指数分，其中加权比例为声纹80％、视觉20％，同时设定取值范围0
‑
100，疲劳指数分越接近100，疲劳程度越高；其中，取值在0
‑
20时，为不疲劳状态；取值在21
‑
40时，为轻度疲劳状态；取值在41
‑
80时，为中度疲劳状态；取值在81
‑
100时，为重度疲劳状态；步骤3，心跳疲劳检测，获得心跳疲劳分值，用于对上述非接触手段进行验证。2.根据权利要求1所述的多维度疲劳评估方法，其特征在于，所述步骤1中的声纹疲劳分值是先通过多次采集并建模获得相应的基础分，然后通过声纹传感器获得使用者的当前分，通过当前分与基础分的差值获得声纹疲劳分值。3.根据权利要求2所述的多维度疲劳评估方法，其特征在于，所述声纹疲劳分值在计算时引入多次实验获得的浮动比例数。4.根据权利要求1所述的多维度疲劳评估方法，其特征在于，所述步骤1中的视觉疲劳分值的获取如下：1)，视频流是每15秒为一段，20FPS，则总共可划分为300帧，我们取中值150次闭眼作为打打瞌睡的最大值；2)，通过线性变换，将当前闭眼次数从0
‑
150，映射到0
‑
100，则为最终的视觉疲劳分值。5.根据权利要求1所述的多维度疲劳评估...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡翼，刘敏，王艳军，苗迪，闫啸，廖翔，腾冀川，
申请(专利权)人：安徽中科昊音智能科技有限公司南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：