一种驾驶人员驾驶状态监测方法、系统、设备及存储介质技术方案

本发明专利技术提供一种驾驶人员驾驶状态监测方法、系统、设备及存储介质，包括：获取毫米波雷达视场，识别雷达视场中与检测到的人体目标相对应的距离范围；对人体相对应的距离范围进行校正直流偏移，并解开反正切解调相位，提取差分相位信号；对所述差分相位信号进行心跳和呼吸分离，并重建心跳和呼吸信号；基于重建心跳和呼吸信号，使用频域FFT算法和时域自相关算法估计计算心跳和呼吸频率，进而估计生命体征。本发明专利技术方法适合作为人体生命体征检测，测量生命体征以确定一个人的健康水平，可以作为驾驶人员潜在健康问题的早期预警信息。驾驶人员潜在健康问题的早期预警信息。驾驶人员潜在健康问题的早期预警信息。

【技术实现步骤摘要】
一种驾驶人员驾驶状态监测方法、系统、设备及存储介质


[0001]本专利技术属于智能安全驾驶
，特别是涉及一种驾驶人员驾驶状态监测方法、系统、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在连续波生物雷达系统中，雷达传感器发射单频连续波，并在目标处发生反射产生回波，雷达接收机电路检测回波，解调出相位的变化信息。从而得到目标的体动信息，并进一步提取出引起这些振动的心跳和呼吸等信息。早期的雷达检测系统很难满足民用应用领域的需求。在检测精度方面，早期的雷达受到制造工艺、天线和其它器件的限制，与激光等技术相比并没有明显的优势。在2000年以前，利用雷达原理探测人体或动物的心肺活动的相关研究处于可行性分析，理论完善阶段。
[0003]随着理论研究的完善，以及近年来集成电路技术的发展，雷达射频电路具备了实现集成化、低功耗、低成本的特点。伴随着生物医学工程、雷达、电子、计算机技术的发展，以及军事、医学和社会的需要，越来越多的研究组织关注到生物雷达这一
，并通过实验证明了多普勒雷达技术在非接触式探测人体心肺活动方面的潜力，使生物雷达技术在民用场合的应用研究得到快速发展。到2010年为止，应用微波生物雷达实现非接触式生命体征检测己有较完善的理论研究成果；连续波的生物雷达收发机电路己有集成化设计的报道，Droitcour使用CMOS工艺实现了多普勒雷达前段的单片集成，使用开环振荡器工作频段为1.6到2.4GHz。Li.et.al设计和实现了U.16
‑
11m,0.13
‑
11m CMOS工艺下的5GHz,5.8GHz的生物雷达射频前端。
[0004]国内最早开始生物雷达探测技术研究是第四军医大学生物医学工程系，该课题组自1998年开展连续波非接触式体征探测研究，自2004年开展超宽带生物雷达的研究，主要成果有面向穿墙检测应用的“雷达式生命探测仪”。北京理工大学、国防科技大学、西北工业大学、深圳先进技术研究院等也开展了生物雷达技术的研究。
[0005]一些近期的研究在这种生物雷达技术与现有的无线通信技术结合。如Boric
‑
Lubecke.et al在2003年提出将多普勒测量得到的心脏和呼吸频率信息通过无线通信手段收集后，再连网到卫生保健部门，使该项技术更适于家庭健康监护等场合的应用。

技术实现思路

[0006]为解决现有技术存在的问题，本专利技术提供一种驾驶人员驾驶状态监测方法、系统、设备及存储介质，本专利技术方法适合作为人体生命体征检测，测量生命体征以确定一个人的健康水平，可以作为驾驶人员潜在健康问题的早期预警信息。
[0007]为达到上述目的，本专利技术采用了以下技术方案：
[0008]一种驾驶人员驾驶状态监测方法，包括：
[0009]获取毫米波雷达视场，识别雷达视场中与检测到的人体目标相对应的距离范围；
[0010]对人体相对应的距离范围进行校正直流偏移，并解开反正切解调相位，提取差分
相位信号；
[0011]对所述差分相位信号进行心跳和呼吸分离，并重建心跳和呼吸信号；
[0012]基于重建心跳和呼吸信号，使用频域FFT算法和时域自相关算法估计计算心跳和呼吸频率，进而估计生命体征。
[0013]作为本专利技术的进一步改进，所述获取毫米波雷达视场是在毫米波雷达前方一段距离处每隔设定时间收集一次数据，以计算信号峰值和信噪比；通过计算二维矩阵中列之间的平均值来得到平均范围频谱。
[0014]作为本专利技术的进一步改进，所述识别雷达视场中与检测到的人体相对应的距离范围，包括：
[0015]从毫米波雷达视场中通过范围FFT获得距离信息，然后根据范围分布构建距离时间图RTM，通过FFT和RTM结构范围进行A/D转换，获得二维矩阵的单帧拍频信号，单帧拍频信号由快速采样和慢速采样组成，垂直轴对应于由调频构造的慢速时间采样点，水平轴是快速时间采样点的数量；
[0016]在单帧拍频信号中增加一个汉明窗口，在快速时间采样点通过FFT获得范围矢量，从而得到雷达视场中与检测到的人体相对应的距离范围。
[0017]作为本专利技术的进一步改进，所述对人体相对应的距离范围进行校正直流偏移，并解开反正切解调相位，提取差分相位信号，包括：
[0018]使用高效的梯度下降算法动态直流偏移跟踪，然后使用扩展的DACM算法校正直流偏移，对两个I/Q数据进行DC偏移校正；
[0019]接收到的I/Q数据变成一个以偏移量DCI和DCQ为中心的圆，若获得中心和半径，则校正信号的直流偏移，提取差分相位信号。
[0020]作为本专利技术的进一步改进，所述梯度下降算法的最小化以优化函数为：
[0021][0022]其中，k是采样点的数量，当上式达到最小值时将得到最优结果时，得到最优的DC偏移量和圆半径。
[0023]作为本专利技术的进一步改进，所述对所述差分相位信号进行心跳和呼吸分离，并重建心跳和呼吸信号，具体包括：
[0024]差分相位信号包括呼吸波形和心跳波形的相位；选择合适的比例因子和伸缩系数用小波来表示信号在时域和频域的局部特征；离散小波变换方法用于对差分信号进行小波分解，其转换方法为：
[0025][0026][0027]其中，为离散差分相位信号，k为采样点数，n为采样数据个数，g[2n
‑
k]和h[2n
‑
k]分别为低通和高通滤波器分解系数；其中y
l
[n]和y
h
[n]分别是分解后的近似系数和细节系数；
[0028]对进行有限阶分解后，通过RA
‑
DWT算法分解重构；根据心跳和呼吸信号的两个预期频率区间对输入的离散差分信号进行小波分解；
[0029]在获得所需频率范围内的心跳和呼吸信号后，通过阈值对信号进行量化；选择自适应阈值的无偏估计规则进行降噪，然后重建心跳和呼吸信号。
[0030]作为本专利技术的进一步改进，所述使用频域FFT算法和时域自相关算法计算心跳和呼吸频率，包括：
[0031]找出重建心跳和呼吸信号频谱中的所有峰值，并将峰值保持在设定值内，并去除呼吸谐波峰值；然后统计重构信号峰值对应的频率；
[0032]使用FFT算法计算呼吸和心跳率，实时呼吸和心跳率的计算方法为：
[0033][0034]其中，t
con
是测量时长，L
cbs
是雷达缓冲区大小，R
numPeaks
是缓冲区数据长度为L
cbs
时信号波峰的个数。
[0035]一种电子设备，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所述驾驶人员驾驶状态监测方法的步骤。
[0036]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所述驾驶人员驾驶状态监测方法的步骤。
[0037]与现有技术相本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种驾驶人员驾驶状态监测方法，其特征在于，包括：获取毫米波雷达视场，识别雷达视场中与检测到的人体目标相对应的距离范围；对人体相对应的距离范围进行校正直流偏移，并解开反正切解调相位，提取差分相位信号；对所述差分相位信号进行心跳和呼吸分离，并重建心跳和呼吸信号；基于重建心跳和呼吸信号，使用频域FFT算法和时域自相关算法估计计算心跳和呼吸频率，进而估计生命体征。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取毫米波雷达视场是在毫米波雷达前方一段距离处每隔设定时间收集一次数据，以计算信号峰值和信噪比；通过计算二维矩阵中列之间的平均值来得到平均范围频谱。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别雷达视场中与检测到的人体相对应的距离范围，包括：从毫米波雷达视场中通过范围FFT获得距离信息，然后根据范围分布构建距离时间图RTM，通过FFT和RTM结构范围进行A/D转换，获得二维矩阵的单帧拍频信号，单帧拍频信号由快速采样和慢速采样组成，垂直轴对应于由调频构造的慢速时间采样点，水平轴是快速时间采样点的数量；在单帧拍频信号中增加一个汉明窗口，在快速时间采样点通过FFT获得范围矢量，从而得到雷达视场中与检测到的人体相对应的距离范围。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对人体相对应的距离范围进行校正直流偏移，并解开反正切解调相位，提取差分相位信号，包括：使用梯度下降算法动态直流偏移跟踪，然后使用扩展的DACM算法校正直流偏移，对两个I/Q数据进行DC偏移校正；接收到的I/Q数据变成一个以偏移量DCI和DCQ为中心的圆，若获得中心和半径，则校正信号的直流偏移，提取差分相位信号。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述梯度下降算法的最小化以优化函数为：其中，k是采样点的数量，当上式达到最小值时将得到最优结果时，得到最优的DC偏移量和圆半径。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述差分相位信号进行心跳和呼吸分离，并重建心跳和呼吸信号，具体包括：差分相位信号包括呼吸波形和心跳波形的相位；选择合适的比例因子和伸缩系数用小波来表示信号在时域和频域的局部特征；离散小波变换方法用于对差分信号进行小波分解，其转换方法为：
其中，为离散差分相位信号，k为采样点...

【专利技术属性】
技术研发人员：常雄威，张晓东，杨子江，
申请(专利权)人：交叉信息核心技术研究院西安有限公司，
类型：发明
国别省市：