專利名稱：識(shí)別和/或檢測(cè)人的工作負(fù)荷的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種通過(guò)檢測(cè)和評(píng)估人的頭部運(yùn)動(dòng)，識(shí)別和/或檢測(cè)人 的機(jī)能障礙和/或疏忽的方法和系統(tǒng)，特別是針對(duì)車輛的駕駛員，并且 特別是針對(duì)由睡意、分心和/或工作負(fù)荷引起的機(jī)能障礙和/或疏忽。
背景技術(shù)：
根據(jù)美國(guó)的一項(xiàng)研究(Treat，1979)，大多數(shù)的交通事故一大約90% 是由于駕駛員的失誤造成。駕駛員的疏忽是產(chǎn)生碰撞最主要的原因， 估計(jì)由此產(chǎn)生25-55%的撞車事故(根據(jù)CDS數(shù)據(jù)庫(kù)的一份國(guó)家公路交 通安全局(NHTSA)的研究，每年有超過(guò)250萬(wàn)起需要拖車的撞車事 故-Wang等人，1996)?；旧希铝腥齻€(gè)方面中的至少一個(gè)造成了駕 駛員的疏忽睡意、分心和/或工作負(fù)荷。由疏忽造成的通常的碰撞類 型和場(chǎng)所為后部碰撞，發(fā)生在十字路口的碰撞、發(fā)生在車道變化/并線 處的碰撞、發(fā)生在道路變更處的碰撞，同樣，還包括發(fā)生在低速限制 道路上的單個(gè)車輛的碰撞。
更詳細(xì)地說(shuō)，由睡意造成的碰撞是一個(gè)非常嚴(yán)重的公路安全問(wèn)題。 在被調(diào)查的駕駛員中，57%的人說(shuō)他們?cè)诨杌栌臓顟B(tài)下進(jìn)行駕 駛，23%的人說(shuō)當(dāng)他們?cè)?jīng)在駕駛時(shí)實(shí)際上已經(jīng)入睡(Johnson, 1998)。 駕駛員不能確實(shí)地說(shuō)出何時(shí)他們會(huì)由于疲勞而出現(xiàn)機(jī)能障礙，到達(dá)嚴(yán) 重的警戒喪失點(diǎn)或不受控制的睡眠影響點(diǎn)(Wylie等，1996; Brown， 1997)。睡眠的低警戒階段和稍后的階段削弱駕駛員的警覺和判斷，并且因此影響駕駛能力(Williamson等人，2001)。據(jù)估計(jì)，所有碰撞中的 2%-23%涉及疲勞(Knipling & Wang， 1995)。這些碰撞更多是發(fā)生在 深夜或下午三點(diǎn)左右。典型地，他們涉及在沒有指示出駕駛員試圖避 免出現(xiàn)意外情況下，單個(gè)車輛以高速滑移出車道或道路(NHTSA， 1998)。碰撞時(shí)的損傷通常是非常嚴(yán)重的。磕睡的駕駛員還經(jīng)常涉及在 后部和頭部的碰撞(參見前面引用的文獻(xiàn))。這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)很可能對(duì)實(shí) 際的問(wèn)題估計(jì)不足，因?yàn)轳{駛員傾向于不愿意認(rèn)可或承認(rèn)瞌睡是引發(fā) 其碰撞的一個(gè)因素(Stutts， Wilkens & Vaughn， 1999)。
此外，駕駛員經(jīng)常注意與駕駛無(wú)關(guān)的事物。此類事物經(jīng)常引起另 外的任務(wù)，并且是引起分心的潛在原因。不幸的是，駕駛員通常不知 道分心影響著他們的駕駛?cè)蝿?wù)(Boase等人，1988; Stern等人，1996)。 因此，己經(jīng)發(fā)現(xiàn)，分心(包括視覺上的分心和思想上的分心，即視而 不見)引起至少22.9%的碰撞(Wang等人，1996)。從1996年開始， 新的信息系統(tǒng)飛速發(fā)展并進(jìn)入市場(chǎng)，并且它們可以被應(yīng)用于車輛內(nèi)， 如移動(dòng)電話，導(dǎo)航輔助設(shè)備，互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，e-服務(wù)。這類干擾可極大程度 地吸收駕駛員的注意力，因此增加了由于分心而引起碰撞的潛在可能 性。
一般地，當(dāng)駕駛員的注意力被與駕駛狀況無(wú)關(guān)的信息吸引，達(dá)到 如下的程度時(shí)，輔助任務(wù)變成引起注意力分散的原因(包括視覺上的， 聽覺上的，思想上的，認(rèn)知上的及生物力學(xué)上的分心)，其中所述程度
為
(a) 沒有足夠的注意力用于駕駛過(guò)程中的主要控制任務(wù)，和/或
(b) 兼顧駕駛能力(例如，車道保持或速度控制)和安全性。
最后，工作負(fù)荷表示駕駛員的忙碌程度和駕駛員需要用手執(zhí)行任 務(wù)的努力程度。當(dāng)需要做很多的事情("高工作負(fù)荷")時(shí)，形成大量的 注意力消耗(即高度的知覺需要)和大量的執(zhí)行動(dòng)作(即高度的動(dòng)作 需要)。例如，駕駛員的工作負(fù)荷既隨主要的駕駛?cè)蝿?wù)命令(例如由公路和環(huán)境條件、交通、駕駛方式等引起)而增加，又隨如上所述的輔 助任務(wù)的執(zhí)行(注意力分散)而增加。因此，高工作負(fù)荷狀態(tài)增加了 使駕駛員注意力分散的可能性。
WO01/60254 Al公開一種用于監(jiān)控駕駛員警覺狀況的方法和裝 置，當(dāng)車輛行駛時(shí)，通過(guò)一個(gè)或多個(gè)致動(dòng)器施加一脈沖到方向盤或車 輛的其它的部件，駕駛員主動(dòng)地與前述的部件進(jìn)行交互作用，實(shí)現(xiàn)所 述監(jiān)控。通過(guò)一個(gè)或多個(gè)傳感器檢測(cè)駕駛員對(duì)于此脈沖的自發(fā)反應(yīng)， 并將其與所述脈沖本身進(jìn)行比較，以得出關(guān)于駕駛員的精神狀況的結(jié)
論。然而，給予一脈沖到車輛的任何部件上被認(rèn)為是有害的。此外， 駕駛員的警覺狀況不能被連續(xù)地監(jiān)控，監(jiān)控僅能在施加脈沖的時(shí)候進(jìn) 行。
用于決定駕駛員警覺狀況的另一種方法是Spericon Ltd.的"駕駛員 警覺狀況指示系統(tǒng)"(DAISY),其公開于2002年6月出版的論文"工作 原理與系統(tǒng)可行性(Principles of operation and system feasibility)"中。
對(duì)于此系統(tǒng)，檢測(cè)施加于車輛上的外力的積累作用以及對(duì)車輛沿著其 路徑的運(yùn)動(dòng)的干擾，分析保持車輛處于道路上的駕駛員的動(dòng)作。對(duì)駕 駛模式與干擾模式的之間的分析允許對(duì)駕駛員的警覺狀況水平進(jìn)行連 續(xù)測(cè)定。然而，考慮到車輛的轉(zhuǎn)向系統(tǒng)內(nèi)的游隙和延時(shí)，必須評(píng)估來(lái) 源于駕駛員的運(yùn)動(dòng)(其起源于方向盤)和由于外界干擾引起的運(yùn)動(dòng)(其 起源于車輪)這兩者之間必要的差別，從而需要密集的使用數(shù)學(xué)和工 程技術(shù)，需要采用復(fù)雜的算法。
US-PS 5,691， 693公開了一種"受影響的交通車輛操作者的系統(tǒng)" 及相關(guān)方法，其中駕駛員的頭部位置和頭部運(yùn)動(dòng)通過(guò)三個(gè)電容耦合傳 感器進(jìn)行檢測(cè)。通過(guò)一個(gè)微處理器對(duì)傳感器輸出信號(hào)進(jìn)行分析，所述 微處理器記錄、跟蹤和比較操作者的頭部運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)與所存儲(chǔ)的正常頭 部運(yùn)動(dòng)輪廓和機(jī)能障礙時(shí)的頭部運(yùn)動(dòng)輪廓，以檢測(cè)任何表征操作者機(jī) 能障礙的頭部運(yùn)動(dòng)。然而，此系統(tǒng)和方法不能檢測(cè)和定量何種類型的頭部運(yùn)動(dòng)屬于正常情況，何種類型的頭部運(yùn)動(dòng)屬于機(jī)能障礙時(shí)的范圍。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的一個(gè)目的是提供一種用于檢測(cè)或識(shí)別人的機(jī)能障礙和/ 或疏忽(特別是由睡意、分心和/或工作負(fù)荷造成的)的方法和系統(tǒng)， 例如，監(jiān)控某種操作的人，如駕駛車輛的司機(jī)，所述機(jī)能障礙和/或疏 忽可能降低駕駛時(shí)的安全性。
本發(fā)明的另一個(gè)目的是提供一種用于對(duì)人的機(jī)能障礙和/或疏忽 的級(jí)別進(jìn)行定量的方法和系統(tǒng)，特別是車輛駕駛員。
此外，本發(fā)明的一個(gè)目的是提供一種用于檢測(cè)或識(shí)別人的機(jī)能障 礙和/或疏忽的方法和系統(tǒng)，特別是車輛駕駛員，所述方法和系統(tǒng)用于 基于頭部運(yùn)動(dòng)模式對(duì)人的機(jī)能障礙和/或疏忽的級(jí)別進(jìn)行定量。
本發(fā)明的又一個(gè)目的在于提供一種識(shí)別和/或檢測(cè)人的工作負(fù)荷 的方法，該方法通過(guò)檢測(cè)和評(píng)估人的頭部運(yùn)動(dòng)來(lái)實(shí)現(xiàn)。其中，基于包 括前后擺動(dòng)，左右擺動(dòng)，轉(zhuǎn)動(dòng)在內(nèi)的三個(gè)頭部轉(zhuǎn)動(dòng)分量和/或分別位于 三個(gè)垂直方向之一的三個(gè)頭部移動(dòng)分量中的至少一個(gè)的數(shù)量和/或其對(duì) 時(shí)間的導(dǎo)數(shù)來(lái)檢測(cè)和評(píng)估人的頭部運(yùn)動(dòng)。


通過(guò)參照附圖閱讀下列對(duì)本發(fā)明的示例性實(shí)施例的描述，本發(fā)明 進(jìn)一步的細(xì)節(jié)、特點(diǎn)和優(yōu)點(diǎn)將顯而易見，附圖中示意地示出了 圖1頭部運(yùn)動(dòng)的正常區(qū)域和正常區(qū)域外部的示意圖； 圖2處于頭部運(yùn)動(dòng)的外部正常區(qū)域內(nèi)的子區(qū)域的示意圖； 圖3警覺的駕駛員的水平和垂直方向上的頭部轉(zhuǎn)動(dòng)密度的曲線圖； 圖4困倦的駕駛員的水平和垂直方向上的頭部轉(zhuǎn)動(dòng)密度的曲線圖； 圖5警覺的駕駛員的垂直頭部轉(zhuǎn)動(dòng)的--次功率譜密度的曲線圖， 其與困倦的駕駛員情況相比較；圖6警覺的駕駛員的垂直頭部轉(zhuǎn)動(dòng)的二次功率譜密度的曲線圖， 其與困倦的駕駛員情況相比較；
圖7警覺的駕駛員的水平(高度)頭部位置的三次功率譜密度的
曲線圖，其與困倦的駕駛員情況相比較；
圖8根據(jù)本發(fā)明的方法的第一實(shí)施例的示意性流程圖；和 圖9根據(jù)本發(fā)明的方法的第二實(shí)施例的示意性流程圖。
具體實(shí)施例方式
在下文中，將首先對(duì)用于識(shí)別瞌睡的優(yōu)選方法和系統(tǒng)進(jìn)行描述。
本發(fā)明的方法和系統(tǒng)的基礎(chǔ)是，當(dāng)人變得困倦時(shí)，肌肉進(jìn)入松弛 狀態(tài)。例如，疲勞和/或酒精和/或藥物和/或藥品和/或中毒等原因可引 起這樣的困倦。作為背景技術(shù)的是，骨骼肌的狀態(tài)完全受到來(lái)自于脊 髓的神經(jīng)脈沖的影響。這些骨骼肌依次部分地受到從大腦傳遞來(lái)的脈 沖的控制，并且部分地受到來(lái)自位于所述肌肉本身內(nèi)的肌梭的脈沖的 控制。肌梭脈沖向神經(jīng)系統(tǒng)提供來(lái)自各肌肉的連續(xù)的信息反饋，給出 在各瞬間各肌肉的狀態(tài)，所述狀態(tài)為肌肉的長(zhǎng)度、張力以及長(zhǎng)度或張 力的變化有多快。因此，在困倦時(shí)肌肉張力通常放松。由于肌肉緊張 性的喪失，特別是頸部肌肉，以及對(duì)于干擾反應(yīng)上的遲鈍，頭部開始 更頻繁地移動(dòng)，并且具有更大的運(yùn)動(dòng)幅度。這一頭部運(yùn)動(dòng)的變化可以 通過(guò)根據(jù)本發(fā)明的方法和系統(tǒng)進(jìn)行定量。
下面對(duì)困倦的測(cè)量可以全部被當(dāng)作絕對(duì)或相對(duì)值使用。作為絕對(duì) 值時(shí)，所述測(cè)量用于指示從警覺到入睡這一范圍內(nèi)困倦所處的水平。 作為相對(duì)值時(shí)，所述測(cè)量用于指示與駕駛員處于警覺狀態(tài)的駕駛部分 進(jìn)行比較時(shí)的差異。由于不同人之間的頭部運(yùn)動(dòng)可能存在差異，所述 方法可以有一個(gè)起始階段，在此階段對(duì)正?；蚓X的行為進(jìn)行記錄和/ 或分析和定量，并被用來(lái)作為比較的物體。與此正?；蚓X行為之間 的偏差程度然后被用于指示困倦狀況。一般地，需要區(qū)分從單獨(dú)的頭部運(yùn)動(dòng)檢測(cè)困倦(本發(fā)明的第一實(shí) 施例)和通過(guò)比較頭部運(yùn)動(dòng)和干擾檢測(cè)困倦(本發(fā)明的第二實(shí)施例)。
現(xiàn)在更詳細(xì)地描述上述的第一實(shí)施例。
頭部運(yùn)動(dòng)通常被描述為三個(gè)頭部轉(zhuǎn)動(dòng)部分(前后擺動(dòng)，左右擺動(dòng) 和轉(zhuǎn)動(dòng))，以及根據(jù)具有X, y和Z軸的笛卡爾座標(biāo)系統(tǒng)的三個(gè)頭部移動(dòng) 部分(Posx， P0Sy, P0SZ)。這六個(gè)部分可以合成為一個(gè)完整地描述頭部
運(yùn)動(dòng)的頭部運(yùn)動(dòng)信息HMOVE。
優(yōu)選地，六個(gè)信息分量中的每一個(gè)都進(jìn)行前處理以去除測(cè)量噪音 和駕駛員長(zhǎng)期的姿勢(shì)變化。實(shí)現(xiàn)此目的的一個(gè)方法是采用高通濾波器 以去除長(zhǎng)期的姿勢(shì)變化，所述變化本質(zhì)上具有低頻特性，并且采用一 低通濾波器以抑制或至少減少信號(hào)噪聲。當(dāng)然，這兩者也可以通過(guò)一 個(gè)適當(dāng)?shù)膸V波器來(lái)實(shí)現(xiàn)。
經(jīng)過(guò)這樣的前處理后，例如，總的頭部運(yùn)動(dòng)HMOVE的總量可以 根據(jù)等式(i.i)被表示和計(jì)算為所述6個(gè)自由度及他們對(duì)時(shí)間的第一 和第二階導(dǎo)數(shù)的函數(shù)
<formula>formula see original document page 8</formula>
對(duì)于不同的應(yīng)用，可以對(duì)此通用的函數(shù)或模型進(jìn)行不同的選擇和 調(diào)整。例如，可以根據(jù)等式(1.2)限定總的頭部運(yùn)動(dòng)量-
<formula>formula see original document page 8</formula>
其中A至F是加權(quán)因子，其決定不同種類的頭部運(yùn)動(dòng)的靈敏度， 并決定所述測(cè)量的靈敏度。
為從頭部運(yùn)動(dòng)信息HMOVE中檢測(cè)出困倦情況，本發(fā)明的方法和系統(tǒng)基于并且利用正常區(qū)域中點(diǎn)(NRCP)X或正常區(qū)域(NR)的一個(gè)(第 一)參考算法。參照?qǐng)Dl，其示出了這樣的一個(gè)被NR環(huán)繞的NRCP。 此外，第一、第二和第三外部正常區(qū)域0NR1、 ONR2、 0NR3以環(huán)繞 NR的同心個(gè)的方式示出。(盡管圖1示出了一個(gè)二維區(qū)域(例如前后 和左右運(yùn)動(dòng))，其可以被應(yīng)用和擴(kuò)展至例如如上所述的全部六維)。
首先，在駕駛開始的數(shù)分鐘(例如三分鐘)內(nèi)或在一定的環(huán)境中 駕駛開始的數(shù)分鐘(例如三分鐘)內(nèi)，如圖l所示的NRCP用于計(jì)算 每一個(gè)如上所述地進(jìn)行測(cè)量的頭部轉(zhuǎn)動(dòng)和頭部移動(dòng)信號(hào)分量。這樣的 計(jì)算的示例性結(jié)果顯示在圖3和4中。
圖3示出了與多個(gè)警覺的駕駛員的水平和垂直頭部轉(zhuǎn)動(dòng)相關(guān)的信 號(hào)分量的最終密度的曲線圖，而圖4示出的是多個(gè)困倦的駕駛員的這 一密度。在這兩張圖的X軸上，示出了垂直轉(zhuǎn)動(dòng)的信號(hào)分量(頭部前 后運(yùn)動(dòng)的程度)，在Y軸上示出了水平轉(zhuǎn)動(dòng)的信號(hào)分量(頭部左右運(yùn)動(dòng) 的程度)，在Z軸上以百分比示出了每個(gè)面元或集合的這些運(yùn)動(dòng)的密 度。根據(jù)圖1和2的NRCP與點(diǎn)x =0且y=0相對(duì)應(yīng)。
圖3示出了在他們相應(yīng)的駕駛過(guò)程的優(yōu)選的第一個(gè)三分鐘內(nèi)，12 個(gè)警覺的駕駛員的頭部轉(zhuǎn)動(dòng)信號(hào)的這樣的第一參考算法的結(jié)果。與此 相比，圖4示出了 12個(gè)處于屈倦狀態(tài)的駕駛員的第二算法(如下所述) 的結(jié)果。
對(duì)于警覺和困倦的駕駛員這兩者來(lái)說(shuō)，所述信號(hào)分量的密度具有 一個(gè)獨(dú)特的頂點(diǎn)，所述頂點(diǎn)被認(rèn)為是NRCP (X)。通過(guò)比較圖3和4 可明顯地發(fā)現(xiàn)，NRCP并不依賴于駕駛員是否處于警覺狀態(tài)，因?yàn)镹RCP 與駕駛員的機(jī)能障礙和/或疏忽狀態(tài)無(wú)關(guān)。
第二，評(píng)估在圖3和4中不同區(qū)域之間的信號(hào)分量的密度分布的 何種變化可以被分類為困倦狀態(tài)。為了將當(dāng)前的分布情況與另一分布情況相比較，對(duì)于每個(gè)司機(jī)限定一個(gè)基本低谷。所述基本低谷建立在 駕駛的第一個(gè)數(shù)分鐘內(nèi)(或在特殊環(huán)境下的第一個(gè)數(shù)分鐘內(nèi))的頭部 運(yùn)動(dòng)的基礎(chǔ)上。因此，對(duì)于相對(duì)的測(cè)量，基于基本低谷，必須假定駕 駛員處于警覺狀態(tài)，并且在此校準(zhǔn)的最初幾分鐘內(nèi)，假定駕駛員沒有 受到藥物的影響。對(duì)于絕對(duì)測(cè)量，預(yù)先設(shè)定一個(gè)閾值，無(wú)需校準(zhǔn)時(shí)段。
一般地，基本低谷可以被限定成基于多個(gè)警覺的駕駛員，以便對(duì) 于任何駕駛員來(lái)說(shuō)可作為一個(gè)與駕駛員無(wú)關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)使用，或者基本低 谷是針對(duì)各個(gè)特定的(警覺的)駕駛員而單獨(dú)地建立，其中所述的駕 駛員被相關(guān)的系統(tǒng)監(jiān)測(cè)。
用于這些測(cè)量的傳感器是例如基于一個(gè)或兩個(gè)照相機(jī)的頭和眼睛 的跟蹤器，和用于處理所述照相機(jī)(一個(gè)或多個(gè))的輸出信號(hào)的計(jì)算 機(jī)軟件。特別地，傳感器以三維坐標(biāo)測(cè)量頭部的位置和方向。當(dāng)然， 也可同樣地使用其它的測(cè)量技術(shù)或其他的傳感器(例如紅外傳感器)。
為了計(jì)算頭部運(yùn)動(dòng)在區(qū)域內(nèi)的分布(例如根據(jù)圖1的NRCP和NR 和ONR)，各信號(hào)分量(在各頭部運(yùn)動(dòng)信息)被計(jì)入其相應(yīng)的區(qū)域。某 一區(qū)域內(nèi)的信號(hào)分量(如Po、和PoSy)越多，則這個(gè)區(qū)域的值越高， 其它區(qū)域的值越低(對(duì)于各頭部運(yùn)動(dòng)信息，全部區(qū)域的總合為100%)。 如果圖1所示的區(qū)域放置在圖3和4的x/y平面內(nèi)，他們將指示出處于 各個(gè)區(qū)域內(nèi)(處于正常區(qū)域NR中的運(yùn)動(dòng)最多)的水平和垂直的頭部運(yùn) 動(dòng)的數(shù)量。從圖3和4可明顯看出，對(duì)于警覺和困倦的駕駛員，在各 區(qū)域之間運(yùn)動(dòng)的分布情況明顯不同。
所述區(qū)域具有分格的(根據(jù)圖3和4的矩形、環(huán)形，或另外的形 狀)料斗/漏斗的形式，對(duì)于信號(hào)分量，基于所述料斗/漏斗的尺寸，分 布為標(biāo)準(zhǔn)直方圖。例如，假定對(duì)于一個(gè)特定的信號(hào)分量，第一區(qū)域在0 和1之間，第二區(qū)域在1和2之間，第三區(qū)域在2和3之間，五個(gè)所 述信號(hào)分量的樣本值為0,5; 1,1; 2，4; 0,9和0,3。最終的分布將分別為，區(qū)域1內(nèi)的值為60%，區(qū)域2和3內(nèi)各為20%。然而，根據(jù)本發(fā) 明，以這樣的方式進(jìn)行評(píng)估直方圖/分布圖多達(dá)六維，并且假定這些分 布的特定"形狀"指示出困倦狀態(tài)。
對(duì)于各頭部轉(zhuǎn)動(dòng)和頭部移動(dòng)信號(hào)分量，各樣本被加入一個(gè)相關(guān)的 (旋轉(zhuǎn)和移動(dòng))漏斗，例如，其中可以使用0.98X0.98度的漏斗尺寸(對(duì) 于正前方，或零點(diǎn)的+/-30度為128X128)。然后，對(duì)于各轉(zhuǎn)動(dòng)和移動(dòng) 信號(hào)分量，各漏斗的模式(樣本極頻繁地出現(xiàn)在一個(gè)漏斗中)被設(shè)定 為一個(gè)正常區(qū)域中心點(diǎn)(NRCP) X，并且將其存儲(chǔ)。
隨后，上述第一 (參考)算法(通過(guò)所述算法計(jì)算出NRCP或NR) 優(yōu)選地周期性重復(fù)進(jìn)行，與多個(gè)第二算法一樣，具有預(yù)定的時(shí)間間隔。 隨后的第二算法的各結(jié)果與第一算法的結(jié)果進(jìn)行比較。如果兩者之間 的差異超過(guò)一預(yù)定值，那么假定駕駛員是困倦的，并且輸出一信號(hào)或 激活一報(bào)警裝置。需要指出的是，此處連續(xù)地計(jì)算分布情況。為此， 采用一個(gè)活動(dòng)式時(shí)間窗口，其使得可以聚焦于駕駛過(guò)程的過(guò)去的數(shù)分 鐘或另一個(gè)時(shí)段，而不管此時(shí)段前發(fā)生過(guò)什么。然后，將連續(xù)計(jì)算的 分布與參考分布相比較(或與預(yù)定的"警覺"分布比較)。當(dāng)差異超過(guò)預(yù) 定的閾值，或當(dāng)連續(xù)計(jì)算的分布偏離預(yù)定的參考形狀或特定的預(yù)定形 狀時(shí)，假定駕駛員是困倦的。
在本說(shuō)明書中，"活動(dòng)式時(shí)間窗口"是指沿著信號(hào)進(jìn)行滑動(dòng)的窗口。 當(dāng)加入新的樣本時(shí)，處于時(shí)間窗內(nèi)最早的樣本將被刪去。全部的測(cè)量 是基于活動(dòng)式時(shí)間窗口內(nèi)的樣本進(jìn)行計(jì)算。
如圖2所示，外部正常區(qū)域0NR1 ONR2， ONR3可以被進(jìn)一步分 別分成子區(qū)域2到9，10到17， 18到25 (區(qū)域1作為正常區(qū)域NR)。 為此，料斗/漏斗的標(biāo)號(hào)及他們的形狀與尺寸可以不同于圖1所示的分 法。這可優(yōu)選地用于相對(duì)于一定的信號(hào)分量評(píng)估和比較一定的分布(例 如，就圖3和4來(lái)說(shuō)，是相對(duì)于水平和垂直的頭部轉(zhuǎn)動(dòng))。對(duì)于評(píng)估一百分比正常區(qū)域(PNR)測(cè)量，首先，基于一個(gè)正常
區(qū)域標(biāo)準(zhǔn)，將位于一個(gè)活動(dòng)式時(shí)間窗口內(nèi)的各樣本(例如，具有60HZ 更新頻率的一分鐘的時(shí)間窗)分類為"1"，即處于正常區(qū)域(NR)內(nèi)， 或"0"，即位于正常區(qū)域外部(ONR)。例如，通過(guò)考慮與正常區(qū)域中 心點(diǎn)X之間的距離并設(shè)定閾值，計(jì)算所述正常區(qū)域標(biāo)準(zhǔn)。例如，對(duì)于 頭部轉(zhuǎn)動(dòng)位置為5度和/或?qū)τ陬^部移動(dòng)位置為5厘米，形成一個(gè)環(huán)繞 所述正常區(qū)域中心點(diǎn)X的半徑，如圖1所示，例如，已指示出第一正 常區(qū)域NR。
當(dāng)然，可以建立多個(gè)具有不同閾值的正常區(qū)域標(biāo)準(zhǔn)，形成第二正 常區(qū)域NR2，第三正常區(qū)域NR3，第四正常區(qū)域NR4等等，各區(qū)域的 半徑對(duì)應(yīng)于相關(guān)的閾值。
例如，截止閾值(一個(gè)或多個(gè))也可以被限定為處于正常區(qū)域中 心點(diǎn)X的某一標(biāo)準(zhǔn)差內(nèi)的數(shù)據(jù)，或者通過(guò)聚類算法進(jìn)行識(shí)別，從而允 許正常區(qū)域(一個(gè)或多個(gè))NR為非圓形。
在另一方面，那些屬于截止閾值內(nèi)的樣本被分類為"位于相關(guān)正常 區(qū)域內(nèi)(NR)"，那些超出范圍的樣本被分類為"位于相關(guān)正常區(qū)域外 (ONR)"。
在下一步驟中，通過(guò)將位于相關(guān)正常區(qū)域NR內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)除以 位于時(shí)間窗口內(nèi)的總的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)，計(jì)算百分比，例如，將結(jié)果乘以100， 以便得到百分比正常區(qū)域測(cè)量(PNR)。
除百分比正常區(qū)域測(cè)量(PNR)之外，從模路面中心(SD—MRC) 至正常區(qū)域中心點(diǎn)(SD_DNRC)的距離的標(biāo)準(zhǔn)差也可以在如上所述的 時(shí)間窗口內(nèi)根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)偏差確定公式計(jì)算，不同之處是平均值被模替代-更詳細(xì)地說(shuō)，計(jì)算位于NRCP和當(dāng)前信號(hào)值(稱為DNRC)之間 的距離的標(biāo)準(zhǔn)差(SD)。然而，通常用于SD公式中的平均值需要用模， 即NRCP替換。所述計(jì)算是在一組位于活動(dòng)式時(shí)間窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)上進(jìn) 行。因此，它變成DNRC的RMS (均方根)。例如，將閾值設(shè)定為警 覺的駕駛員的SD的兩倍，并且達(dá)到所述閾值或超過(guò)所述閾值時(shí)，假定 駕駛員是困倦的-
0,3) ^-^
幼一膽C^ ^^^^ 纖Ce *
公式(1.3)中RW是維數(shù)N的實(shí)數(shù)(不是復(fù)數(shù))，其中N-1，2,3, 4,5， 6,7,8， ，這取決于有多少信號(hào)分量被用于HMOVE和NRCP。
因此，公式(1.4)中的R(或R1)是一維實(shí)數(shù)。
在公式(1.3)中，例如，HMOVE可以根據(jù)公式(1.5)進(jìn)行限定 (l'5)服OM = (f ~ ,丑JW2 ,D*Hfc&，E *腸，F(xiàn) *腳)
HMOKEe及《 其中A到F為加權(quán)因子。
然后，基于對(duì)位于正常區(qū)域NR， NR1， NR2，……和/或外部正常 區(qū)t或ONRl， ONR2， 和區(qū)間2， 3，……25之間的頭部運(yùn)動(dòng)的分布
的模式識(shí)別(例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或統(tǒng)計(jì))，計(jì)算困倦情況。在根據(jù)圖l或2 的區(qū)域內(nèi)，警覺的駕駛員的分布情況與困倦的駕駛員不同。
更詳細(xì)地說(shuō)，對(duì)于各瞬間及對(duì)于各駕駛員，在所述不同的區(qū)域NR, ONR內(nèi)，將存在唯一的頭部運(yùn)動(dòng)分布。各分布指示出駕駛員在過(guò)去的 X分鐘內(nèi)(取決于活動(dòng)式時(shí)間窗口的長(zhǎng)度)如何移動(dòng)其頭部。假定困倦的駕駛員的分布與警覺的駕駛員的分布明顯不同(再次參見圖3和4)。為了將駕駛員分類為具有困倦的駕駛員分布情況，采用了模式識(shí)別方法。與根據(jù)圖3警覺的駕駛員的情況相比，根據(jù)圖4的困倦的駕駛員的信號(hào)分量的密度分布更加模糊。
在一個(gè)非常簡(jiǎn)單的例子中，困倦可以被限定為在一預(yù)定的圓外具
有頭部運(yùn)動(dòng)的一個(gè)預(yù)定值X% (其在圖3和4中處于x/y平面內(nèi))。然而，圖3和4僅僅顯示了二維空間，但是所述分布和識(shí)別可以在N維空間(信號(hào)分量)進(jìn)行，例如，分析頭部位置和頭部轉(zhuǎn)動(dòng)，對(duì)于頭部運(yùn)動(dòng)的速度或角速度來(lái)說(shuō)也是如此。
圖5示出了困倦的駕駛員(曲線B)與警覺的駕駛員(曲線A)相比較時(shí)，其垂直頭部轉(zhuǎn)動(dòng)(前后運(yùn)動(dòng))相對(duì)于頻率Hertz (在X軸上表示)的功率譜密度的曲線圖(在Y軸上表示)。
圖6示出了困倦的駕駛員(曲線B)的垂直頭部位置(平移運(yùn)動(dòng))的這樣的功率譜密度曲線圖，其與警覺的駕駛員(曲線A)進(jìn)行比較。而圖7示出了水平(高度)頭部位置(平移運(yùn)動(dòng))的這樣的功率譜密度曲線圖，優(yōu)選地包括前后方向上的運(yùn)動(dòng)分量，同樣也是將困倦的駕駛員(曲線B)與警覺的駕駛員(曲線A)進(jìn)行比較。在圖6和7中，仍然是Y軸表示功率譜密度，圖5和6中的X軸仍然以Hertz表示頻率。
圖5至7示出了困倦的駕駛員頭部運(yùn)動(dòng)的通常的增加情況。更詳細(xì)地說(shuō)，曲線A示出了各自駕駛20分鐘的12個(gè)警覺的駕駛員的頭部運(yùn)動(dòng)的頻率組成。在圖5到7中，警覺的駕駛員在通過(guò)全部頻率的范圍內(nèi)表現(xiàn)出較少的頭部運(yùn)動(dòng)。
困倦的駕駛員的數(shù)據(jù)分別在20分鐘的時(shí)段內(nèi)進(jìn)行測(cè)量(例如，困倦時(shí)段(DB)， 1表示所有的12個(gè)困倦的駕駛員的第一個(gè)20分鐘，困倦時(shí)段(DB) 2表示第二個(gè)20分鐘，等等)。來(lái)自這樣的DB1至IJDB4的數(shù)據(jù)的趨勢(shì)(在此示例中，在DB1結(jié)束40分鐘后開始，并持續(xù)20分鐘)表明困倦的駕駛員受到時(shí)間任務(wù)的影響。由于駕駛員的駕駛時(shí)間相應(yīng)較長(zhǎng)，測(cè)量結(jié)果中，從DB1至DB4頭部運(yùn)動(dòng)通常會(huì)增加。然而，有時(shí)趨勢(shì)是相反的，DB4比DB3稍低，但還是比DB2高。其原因可能是駕駛員預(yù)料行程將要結(jié)束，因此變得對(duì)行程的結(jié)束部分稍許更加警覺。圖5至7中的曲線B表示的功率譜密度曲線為這樣的困倦時(shí)段1至4 (DB1到DB4)的總和。在圖5至7中，這些困倦時(shí)段的曲線表示為虛線。
多個(gè)DB中的數(shù)據(jù)表明了隨著困倦的增加頭部運(yùn)動(dòng)增加的趨勢(shì)。所示的曲線B示出了功率譜密度，其內(nèi)容對(duì)應(yīng)于圖3和4示出的相同的數(shù)據(jù)。
功率譜密度數(shù)據(jù)提供了強(qiáng)有力的證據(jù)，其表明，當(dāng)駕駛員變得越來(lái)越困倦時(shí)，實(shí)際上頭部運(yùn)動(dòng)會(huì)增加。
另一個(gè)可選的方案是實(shí)時(shí)地測(cè)量功率譜密度數(shù)據(jù)，使得可以對(duì)困倦狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。為此，可以實(shí)時(shí)地計(jì)算功率譜密度數(shù)據(jù)，或者是位于例如圖5到7所示的頻率范圍，或者位于這些頻率的一個(gè)區(qū)間范圍。
根據(jù)本發(fā)明的方法和系統(tǒng)的第二實(shí)施例提出，通過(guò)比較受到干擾時(shí)的頭部運(yùn)動(dòng)檢測(cè)困倦情況，其將在下文進(jìn)行更詳細(xì)的描述。
一般地，駕駛員越是困倦，其對(duì)頭部運(yùn)動(dòng)的矯正控制就越少，意味著在這種情況下，頭部運(yùn)動(dòng)設(shè)法抑制干擾。干擾可以是側(cè)風(fēng)、坑洼的路面或由車輛本身引起的簡(jiǎn)單運(yùn)動(dòng)(一般是在卡車中)?；驹硎菧y(cè)量干擾和駕駛員的矯正的頭部運(yùn)動(dòng)。這些信號(hào)之間的差異(干擾和反應(yīng))的測(cè)量是估計(jì)駕駛員在多大程度上很好地對(duì)干擾進(jìn)行了補(bǔ)償，其中所述信號(hào)是頭部運(yùn)動(dòng)反應(yīng)(HMR)。警覺的駕駛員反應(yīng)更為迅速、 精確、緩和，而困倦的駕駛員反應(yīng)遲緩，精確度較低，并且草率，位 移時(shí)具有較大的振幅(類似于橡皮套管)。因此，對(duì)于困倦的駕駛員來(lái) 說(shuō)，干擾和反應(yīng)之間的差異更大。
首先，所述干擾本身必須進(jìn)行測(cè)量。這一工作可以通過(guò)例如如下 所述的多種方法(或這些方法的組合)來(lái)實(shí)現(xiàn)
-在相機(jī)的視野內(nèi)測(cè)量物體的動(dòng)態(tài)性能，例如身體動(dòng)作或相對(duì)于背 景活動(dòng)的物體；
-通過(guò)一個(gè)加速度傳感器測(cè)量作用于駕駛員的力(例如設(shè)置于座位
內(nèi))；
-與卡車的其它部分比較，測(cè)量駕駛室的空氣懸浮力和傾角；
-測(cè)量方向盤的運(yùn)動(dòng)。
對(duì)干擾的反應(yīng)表現(xiàn)于頭部運(yùn)動(dòng)中(頭部運(yùn)動(dòng)可以是刺激-驅(qū)動(dòng)[反應(yīng):
或目標(biāo)-驅(qū)動(dòng)[故意行為])。對(duì)于干擾的頭部運(yùn)動(dòng)反應(yīng)(HMR)可以通過(guò) 多種方法進(jìn)行識(shí)別或過(guò)濾，例如
-可根據(jù)干擾信號(hào)設(shè)定閾值觸發(fā)器。只對(duì)值大于某一閾值的干擾進(jìn) 行反應(yīng)計(jì)算。因此，所述測(cè)量基于試探進(jìn)行(試探即為干擾)，并且其
不是一個(gè)連續(xù)的信號(hào)；
-只有當(dāng)車輛非常直地向前行駛預(yù)定的時(shí)段，并且位于預(yù)定的速度
閾值上時(shí)，頭部運(yùn)動(dòng)才可以被使用，S卩，沒有轉(zhuǎn)到新的道路上、迂回 行駛或在城市中行駛；
-當(dāng)表示變換車道時(shí)，頭部運(yùn)動(dòng)應(yīng)被忽視。
最后，全球定位系統(tǒng)(GPS)和地圖匹配數(shù)據(jù)和/或統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別 數(shù)據(jù)的組合可用于限定環(huán)境，并評(píng)估車輛是否前進(jìn)或?qū)⒁浅Ｖ钡叵?前行駛，并評(píng)估何時(shí)可以使用干擾或干擾必須被使用，何時(shí)不能這樣 做。如上所述，HMR測(cè)量是干擾和反應(yīng)的函數(shù)
(2,1) ^fflf及=3(Dlf 及aM^fow)
干擾是施加至駕駛員的作用力，并且就駕駛員的頭部運(yùn)動(dòng)而言， 反應(yīng)是駕駛員對(duì)此作出的反應(yīng)。例如，HMR函數(shù)可以被限定為
-所述反應(yīng)和正常區(qū)域中心點(diǎn)(NRCP) X之間的差異(例如相對(duì) 于位移而言)。對(duì)于困倦的駕駛員，此差異大于警覺的駕駛員；
-所述反應(yīng)和正常區(qū)域中心點(diǎn)(NRCP) X之間的差異的RMS (均 方根)值。同樣，低的RMS值表示頭部運(yùn)動(dòng)受到了很好的控制，駕駛 員處于警覺狀態(tài)。高的RMS值表示困倦的駕駛員；
-HMR的模式識(shí)別；
-用于響應(yīng)干擾的頭部運(yùn)動(dòng)的參考模型與響應(yīng)同樣千擾的測(cè)量得 到的頭部運(yùn)動(dòng)之間的偏差。所述偏差表現(xiàn)困倦的程度。警覺的駕駛員 響應(yīng)干擾的頭部運(yùn)動(dòng)可以例如是位于兩個(gè)桿頂部的質(zhì)點(diǎn)質(zhì)量的物理模 型，其中所述桿在底部連接一個(gè)上部接點(diǎn)和一個(gè)下部接點(diǎn)，其實(shí)際上 是頭和脊柱的簡(jiǎn)單模型。下部接點(diǎn)表示座椅與駕駛員相接觸，下部桿 表示軀干，上部接點(diǎn)表示頸部，質(zhì)點(diǎn)質(zhì)量表示頭部。測(cè)量駕駛環(huán)境中 的干擾(載重汽車駕駛室)，并且將其輸入所述模型，所述模型形成模 型化的頭部運(yùn)動(dòng)，其然后與測(cè)量的頭部運(yùn)動(dòng)進(jìn)行比較。所述模型被調(diào) 節(jié)成作為處于警覺狀態(tài)的駕駛員產(chǎn)生反應(yīng)?？梢允褂弥T如碰撞實(shí)驗(yàn)中 的假人之類的模型。
根據(jù)本發(fā)明的方法和系統(tǒng)的第三實(shí)施例，駕駛員的注意力分散可 以通過(guò)采用上述方法以下列方式進(jìn)行識(shí)別
特別是卡車、公共汽車和火車，即使是小型汽車也是這樣，當(dāng)駕 駛員與位于駕駛室或工作間內(nèi)的集成系統(tǒng)相互作用時(shí)，有時(shí)需要較大 程度的眼部運(yùn)動(dòng)(在道路中心和系統(tǒng)之間來(lái)自回運(yùn)動(dòng))，其間經(jīng)常伴隨 有在相同方向上來(lái)回的較小幅度的頭部運(yùn)動(dòng)。對(duì)于側(cè)視鏡檢査和側(cè)安 全道檢查也是如此。此頭部運(yùn)動(dòng)可以被識(shí)別和分類為分散注意力的任評(píng)估。
根據(jù)本發(fā)明的方法和系統(tǒng)的第四實(shí)施例，駕駛員工作負(fù)荷可以通過(guò) 應(yīng)用上述的方法進(jìn)行識(shí)別，其中所述方法考慮到這樣的事實(shí)，即工作 負(fù)荷可以根據(jù)頭部運(yùn)動(dòng)的數(shù)量進(jìn)行定量。下面是兩個(gè)示例性的等式 (4.1) S。 f〃MO/。
SD表示標(biāo)準(zhǔn)差，RMS表示均方根，HMOVE可以由等式(1.2)限定。
等式(4.1)和(4.2)是在一個(gè)具有數(shù)秒鐘(例如4)的活動(dòng)式時(shí) 間窗口內(nèi)進(jìn)行計(jì)算。這些測(cè)量形成對(duì)工作負(fù)荷的連續(xù)量化。 一個(gè)閾值 可用于優(yōu)選地獲得一個(gè)布爾量，即工作負(fù)荷的高或低，并且一個(gè)從高 到低的工作負(fù)荷延遲被用于防止所述值的抖動(dòng)。對(duì)絕對(duì)值使用高的加 權(quán)因子(等式1.1)，使得所述估計(jì)在多個(gè)參數(shù)同時(shí)改變時(shí)更為敏感， 其中所述參數(shù)用于描述頭部運(yùn)動(dòng)，例如朝向中心的定向運(yùn)動(dòng)，其包括 前后和左右運(yùn)動(dòng)，并且對(duì)于由道路曲率造成的頭部運(yùn)動(dòng)的敏感性降低， 其主要是左右運(yùn)動(dòng)。通過(guò)調(diào)整時(shí)間窗口的長(zhǎng)度和/或加權(quán)因子的大小， 可以調(diào)節(jié)所述信號(hào)的動(dòng)態(tài)性能。相應(yīng)地，不是采用一個(gè)閾值和一個(gè)布 爾量，而是可以采用多個(gè)閾值來(lái)獲得工作負(fù)荷的多個(gè)級(jí)別。
頭部位置和頭部轉(zhuǎn)動(dòng)與對(duì)時(shí)間的導(dǎo)數(shù)還可用于以相類似的方式檢 測(cè)工作負(fù)荷。例如，快速的頭部運(yùn)動(dòng)將表明，此時(shí)的工作負(fù)荷比緩慢 的頭部運(yùn)動(dòng)時(shí)高。
本發(fā)明不僅適合于車輛駕駛員，而且適合于飛機(jī)架駛員、空中交 通管制員、司機(jī)或必須不能入睡并且相當(dāng)程度地靜坐、在大多數(shù)時(shí)間 內(nèi)注意同一方向的任何人。在本申請(qǐng)中描述的所有測(cè)量可以通過(guò)將單個(gè)特定的數(shù)據(jù)(例如對(duì) 于一定的警覺狀況， 一定的頭部運(yùn)動(dòng)信息分量的密度的分布情況)單 獨(dú)地保存在一個(gè)駕駛員識(shí)別芯片上，例如智能卡。
圖8示出了根據(jù)本發(fā)明的方法的第一實(shí)施例的示意性流程圖，其 用于通過(guò)將信號(hào)密度的警覺分布情況(或這樣的密度的預(yù)存的分布情 況)與頭部運(yùn)動(dòng)的相關(guān)信號(hào)密度的當(dāng)前分布情況進(jìn)行比較，以檢測(cè)出 困倦情況。
圖8中的各部分表示如下
箭頭H:駕駛員頭部運(yùn)動(dòng)信號(hào)的輸入(如上所述的全部六個(gè)分量)；
1:前處理階段，其包括姿態(tài)結(jié)果的噪聲抑制和去除；
2:初始化以及匹配處理模塊，其用于初始化系統(tǒng)參數(shù)，所述參數(shù)
根據(jù)駕駛員進(jìn)行特定的設(shè)置(這可以包括一個(gè)連續(xù)的匹配處理過(guò)程)； 3:對(duì)于警覺的初始時(shí)期的頭部運(yùn)動(dòng)分布計(jì)算(或警覺的駕駛員的
預(yù)定頭部運(yùn)動(dòng)分布的匹配)。在經(jīng)過(guò)預(yù)定的時(shí)段后，此步驟暫停，然后
作為警覺的駕駛員的參考分布情況；
箭頭E:當(dāng)初始化已經(jīng)結(jié)束時(shí)啟動(dòng)困倦計(jì)算；
4:基于駕駛員的經(jīng)過(guò)前處理的頭部運(yùn)動(dòng)信息，連續(xù)地計(jì)算頭部運(yùn) 動(dòng)信息分布情況，其通過(guò)部分1傳送駕駛過(guò)程的最后預(yù)定的X分鐘(" 活動(dòng)式時(shí)間窗口")；
5:比較當(dāng)前的頭部運(yùn)動(dòng)信息分布和警覺的駕駛員的頭部運(yùn)動(dòng)信息 分布。此部分包含確定駕駛員將被認(rèn)為處于困倦狀態(tài)的標(biāo)準(zhǔn)和/或閾值；
箭頭O:連續(xù)或離散的困倦值的輸出。
圖9示出了根據(jù)本發(fā)明的方法的第二實(shí)施例的示意性流程圖，其 用于通過(guò)在受到干擾時(shí)比較頭部運(yùn)動(dòng)反應(yīng)來(lái)檢測(cè)出困倦情況。
圖9中的各部分表示如下箭頭H:駕駛員頭部運(yùn)動(dòng)信號(hào)的輸入(如上所述的全部六個(gè)分量); 1:前處理階段，其包括姿態(tài)結(jié)果的噪聲抑制和去除； 2:初始化以及匹配處理模塊，其用于初始化系統(tǒng)參數(shù)，所述參數(shù) 根據(jù)駕駛員進(jìn)行特定的設(shè)置(這可以包括一個(gè)連續(xù)的匹配處理過(guò)程)； 箭頭E:當(dāng)初始化已經(jīng)結(jié)束時(shí)啟動(dòng)困倦計(jì)算； 箭頭D:干擾信號(hào)的輸入(例如加速度計(jì)的信號(hào))； 3:探測(cè)觸發(fā)器和/或駕駛員的簡(jiǎn)單參考模型。所決定的是哪種干 擾足夠大(并超過(guò)一預(yù)定值)，以至可以使用，其被輸入比較部分5。 同樣，部分3包括一個(gè)駕駛員的簡(jiǎn)單參考模型(例如如上所述的力學(xué) 模型)。干擾D被輸入模型，其輸出(模擬的頭部運(yùn)動(dòng))然后被送入比
較部分5;
箭頭P:觸發(fā)信號(hào)，其表示何時(shí)比較和/或計(jì)算測(cè)量情況；
4:對(duì)最后的預(yù)定的X分鐘駕駛過(guò)程進(jìn)行連續(xù)的頭部運(yùn)動(dòng)量(包括 頭部運(yùn)動(dòng)分布)計(jì)算；
5:比較當(dāng)前的頭部運(yùn)動(dòng)量和模型化的頭部運(yùn)動(dòng)分布。此部分包含 確定駕駛員何時(shí)將被認(rèn)為處于困倦狀態(tài)的標(biāo)準(zhǔn)和/或閾值，其基于這種 比較以及頭部運(yùn)動(dòng)量和干擾量的值；
箭頭O:連續(xù)或離散的困倦值的輸出。
權(quán)利要求
1.通過(guò)檢測(cè)和評(píng)估人的頭部運(yùn)動(dòng)來(lái)識(shí)別和/或檢測(cè)人的工作負(fù)荷的方法，其中，基于包括前后擺動(dòng)，左右擺動(dòng)，轉(zhuǎn)動(dòng)在內(nèi)的三個(gè)頭部轉(zhuǎn)動(dòng)分量和/或分別位于三個(gè)垂直方向之一的三個(gè)頭部移動(dòng)分量中的至少一個(gè)的數(shù)量和/或其對(duì)時(shí)間的導(dǎo)數(shù)來(lái)檢測(cè)和評(píng)估人的頭部運(yùn)動(dòng)。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1的方法，包括下列步驟計(jì)算至少一個(gè)分量的 標(biāo)準(zhǔn)偏差和均方根值和/或其在活動(dòng)式時(shí)間間隔內(nèi)對(duì)時(shí)間的導(dǎo)數(shù)，以產(chǎn) 生對(duì)人的工作負(fù)載的連續(xù)量化。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2的方法，在所述計(jì)算步驟之后，包括下列步驟 將量化的工作負(fù)載與至少一個(gè)閾值進(jìn)行比較，如果其差值超過(guò)了至少 一個(gè)閾值，則輸出信號(hào)。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3的方法，其中，采用一個(gè)閾值用來(lái)確定工作負(fù)荷的高或低。
5. 根據(jù)權(quán)利要求3的方法，其中，采用多個(gè)閾值用來(lái)獲得工作負(fù) 荷的多個(gè)級(jí)別。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1-5中任一項(xiàng)的方法，其中，單個(gè)特定的數(shù)據(jù)被 單獨(dú)地保存在駕駛員識(shí)別芯片上。
7. 根據(jù)權(quán)利要求6的方法，其中，所述駕駛員識(shí)別芯片為智能卡。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種通過(guò)檢測(cè)和評(píng)估人的頭部運(yùn)動(dòng)來(lái)識(shí)別和/或檢測(cè)人的工作負(fù)荷的方法，其中，基于包括前后擺動(dòng)，左右擺動(dòng)，轉(zhuǎn)動(dòng)在內(nèi)的三個(gè)頭部轉(zhuǎn)動(dòng)分量和/或分別位于三個(gè)垂直方向之一的三個(gè)頭部移動(dòng)分量中的至少一個(gè)的數(shù)量和/或其對(duì)時(shí)間的導(dǎo)數(shù)來(lái)檢測(cè)和評(píng)估人的頭部運(yùn)動(dòng)。
文檔編號(hào)A61B5/11GK101658423SQ200910173519
公開日2010年3月3日 申請(qǐng)日期2003年11月30日 優(yōu)先權(quán)日2003年11月30日
發(fā)明者彼得·拉松, 特倫特·維克托 申請(qǐng)人:沃爾沃技術(shù)公司