一種基于多信息融合的疲勞駕駛檢測(cè)方法
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多信息融合的疲勞駕駛檢測(cè)方法，本方法采用的疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)包括：信號(hào)采集模塊，信號(hào)處理模塊和報(bào)警模塊。本方法由信號(hào)采集、疲勞等級(jí)量化及信號(hào)處理、特征參數(shù)提取、疲勞判定與報(bào)警若干環(huán)節(jié)構(gòu)成。信號(hào)采集模塊采集與疲勞相關(guān)信號(hào)，對(duì)駕駛員的疲勞等級(jí)進(jìn)行量化，提取能夠反映駕駛員疲勞狀態(tài)的特征參數(shù)，對(duì)特征參數(shù)進(jìn)行模糊聚類，實(shí)時(shí)檢測(cè)駕駛員的疲勞狀況，當(dāng)判定駕駛員疲勞駕駛時(shí)，及時(shí)報(bào)警。本方法所采用的疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了車載，具有非強(qiáng)迫性，能夠?qū)崟r(shí)判定且判定的準(zhǔn)確率高。
【專利說(shuō)明】一種基于多信息融合的疲勞駕駛檢測(cè)方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種機(jī)動(dòng)車駕駛員疲勞駕駛檢測(cè)方法，特別是一種基于多信息融合的 疲勞駕駛檢測(cè)方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 由于疲勞駕駛導(dǎo)致的交通事故頻發(fā)，給人民的生命和財(cái)產(chǎn)帶來(lái)了巨大的危害，因 此，疲勞駕駛預(yù)警系統(tǒng)的研發(fā)具有重要意義。目前，對(duì)疲勞駕駛檢測(cè)技術(shù)的研究較多，主要 采取的方法包括利用駕駛員的腦電和心電信號(hào)判定疲勞狀況，采用視頻和圖像處理技術(shù)， 還有一些產(chǎn)品通過(guò)檢測(cè)駕駛員的身體姿態(tài)來(lái)判斷疲勞，這些研究取得了一定成果，但是還 存在以下不足：采集腦電和心電信號(hào)的設(shè)備非常復(fù)雜，不適合車載，且需要在駕駛員身體上 粘貼電極，必然給駕駛員的駕駛帶來(lái)不適。不能實(shí)時(shí)判定疲勞狀況，需要在實(shí)驗(yàn)室或其它特 定場(chǎng)所處理采集到的數(shù)據(jù)。采用單一信號(hào)作為疲勞判定的標(biāo)準(zhǔn)，判定的準(zhǔn)確率低，可靠性 差；很多產(chǎn)品采用視頻和圖像處理技術(shù)，這類產(chǎn)品受環(huán)境影響較大，穩(wěn)定性差。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明目的在于提供一種基于多信息融合的疲勞駕駛檢測(cè)方法，解決現(xiàn)有的疲勞 駕駛檢測(cè)方法所用的疲勞預(yù)警系統(tǒng)不能夠車載，實(shí)時(shí)檢測(cè)，判定的可靠性低且受環(huán)境影響 大的問(wèn)題。
[0004] 一種基于多信息融合的疲勞駕駛檢測(cè)方法的具體步驟如下： 第一步搭建疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng) 疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)，包括：信號(hào)采集模塊、信號(hào)處理模塊以及報(bào)警模塊。
[0005] 信號(hào)采集模塊的功能是采集反映駕駛員疲勞狀況的信號(hào)。反映駕駛員疲勞狀況的 信號(hào)包括呼吸信號(hào)、脈搏信號(hào)、體溫信號(hào)、手握方向盤壓力信號(hào)以及方向盤轉(zhuǎn)角信號(hào)。
[0006] 信號(hào)處理模塊的功能為實(shí)時(shí)處理信號(hào)采集模塊采集到的和駕駛員疲勞狀態(tài)相關(guān) 的信號(hào)，并對(duì)當(dāng)前的狀態(tài)進(jìn)行判定，達(dá)到實(shí)時(shí)檢測(cè)的目的。
[0007] 報(bào)警模塊的功能是采用聲音和顯示屏報(bào)警方式，當(dāng)判定駕駛員疲勞時(shí)，給出報(bào)警 信息。
[0008] 第二步信號(hào)處理模塊處理疲勞相關(guān)信號(hào) 在對(duì)信號(hào)處理之前，首先進(jìn)行疲勞等級(jí)量化。利用駕駛員的主觀評(píng)定，他人的客觀評(píng)定 以及對(duì)駕駛員的PVT測(cè)試，來(lái)對(duì)駕駛員的疲勞等級(jí)進(jìn)行量化。
[0009] 其中，主觀評(píng)定包括駕駛員主觀自評(píng)以及根據(jù)自己的狀態(tài)填寫疲勞評(píng)定量表來(lái)評(píng) 定疲勞狀況。他人客觀評(píng)定指根據(jù)駕駛員面部表情、車輛行駛狀況以及操作行為，身體姿勢(shì) 來(lái)判定疲勞。PVT測(cè)試是一種檢測(cè)人體精神反應(yīng)速度的標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試，反應(yīng)時(shí)間越長(zhǎng)則表明測(cè)試 者越疲勞，駕駛員在疲勞時(shí)反應(yīng)速度明顯降低。
[0010] 通過(guò)對(duì)駕駛員的疲勞等級(jí)進(jìn)行量化，得到駕駛員的兩種不同狀態(tài)的信號(hào)。對(duì)呼吸 信號(hào)采用時(shí)域頻域相結(jié)合的方式，首先對(duì)呼吸信號(hào)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，將得到的呼吸信號(hào)在頻 率域自動(dòng)劃分，從劃分的結(jié)果中取出干擾信號(hào)。其次，對(duì)去除了干擾信號(hào)的呼吸信號(hào)進(jìn)行時(shí) 域分析。對(duì)脈搏信號(hào)采用改進(jìn)的快速傅里葉變換，得到脈搏信號(hào)的頻譜圖。根據(jù)脈搏信號(hào) 的頻譜的第一主峰代表著心臟的搏動(dòng)情況，因此可知脈搏信號(hào)的頻率即為第一主峰所對(duì)應(yīng) 的頻率。體溫、手握方向盤壓力信號(hào)和轉(zhuǎn)角信號(hào)需要對(duì)得到的信號(hào)進(jìn)行濾波處理，去除干擾 信號(hào)。
[0011] 第三步信號(hào)處理模塊提取特征參數(shù) 信號(hào)處理模塊對(duì)經(jīng)過(guò)初步處理的與駕駛員疲勞狀態(tài)相關(guān)的信號(hào)進(jìn)行分析，提取駕駛員 不同狀態(tài)信息的特征，選定作為劃分不同狀態(tài)的特征參數(shù)。
[0012] 第四步信號(hào)處理模塊判定疲勞狀態(tài) 對(duì)疲勞駕駛判定的過(guò)程是一個(gè)多信息融合的過(guò)程。疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)采用模糊聚類分 析作為疲勞判定的方式。信號(hào)處理模塊采用模糊聚類算法，將通過(guò)信號(hào)采集模塊采集到的 多路能夠反映駕駛員疲勞狀態(tài)的信號(hào)進(jìn)行模糊聚類。首先，確定特征參數(shù)，并將特征參數(shù)向 量化。其次，確定聚類的數(shù)目并初始化聚類中心。最后，進(jìn)行迭代，當(dāng)?shù)諗繒r(shí)，根據(jù)得到 的隸屬度函數(shù)確定不同樣本的隸屬度值，根據(jù)最大隸屬度原則確定樣本種類。
[0013] 啟動(dòng)疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)，對(duì)駕駛員當(dāng)前的疲勞等級(jí)進(jìn)行量化，判定駕駛員當(dāng)前的 疲勞狀態(tài)，若為清醒狀態(tài)，則啟動(dòng)清醒狀態(tài)數(shù)據(jù)采集。當(dāng)判定駕駛員的狀態(tài)為疲勞時(shí)，開(kāi)始 采集疲勞狀態(tài)的參數(shù)，采集結(jié)束，利用模糊聚類得到清醒和疲勞兩種狀態(tài)特征參數(shù)的聚類 中心。兩組數(shù)據(jù)分別記錄在控制芯片中，然后開(kāi)始疲勞檢測(cè)。疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)隨時(shí)采集 駕駛員的駕駛信息，將采集得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，當(dāng)判定為疲勞時(shí)，啟動(dòng)報(bào)警系統(tǒng)。
[0014] 第五步報(bào)警模塊報(bào)警 當(dāng)疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)判定駕駛員處于疲勞駕駛狀態(tài)時(shí)，報(bào)警模塊報(bào)警，提醒駕駛員小 心駕駛。
[0015] 至此完成基于多信息融合的疲勞駕駛檢測(cè)。
[0016] 本方法的硬件系統(tǒng)簡(jiǎn)單，設(shè)備體積小可以實(shí)現(xiàn)車載。所使用的信號(hào)采集傳感器具 有非強(qiáng)迫性，對(duì)外界環(huán)境依賴度低。不會(huì)對(duì)駕駛員的正常駕駛產(chǎn)生干擾。以DSP作為核心 處理芯片，運(yùn)算的速度快，能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)對(duì)駕駛員的疲勞狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)。使用的疲勞等級(jí)量 化方法，判定的可靠性高。選定的特征參數(shù)對(duì)疲勞狀態(tài)的區(qū)分度高。采用多信息融合技術(shù)， 提高了系統(tǒng)判定的準(zhǔn)確率與可靠性。

【具體實(shí)施方式】
[0017] 一種基于多信息融合的疲勞駕駛檢測(cè)方法的實(shí)施步驟如下： 第一步搭建疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng) 疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)的組成包括信號(hào)采集模塊、信號(hào)處理模塊以及報(bào)警模塊。
[0018] 信號(hào)采集模塊主要實(shí)現(xiàn)的功能是采集能夠反映駕駛員疲勞狀況的信號(hào)。反映駕駛 員疲勞狀況的信號(hào)包括呼吸信號(hào)、脈搏信號(hào)、體溫信號(hào)、手握方向盤壓力信號(hào)以及方向盤轉(zhuǎn) 角信號(hào)。
[0019] 信號(hào)采集模塊所采集的信號(hào)包括與駕駛員疲勞狀態(tài)相關(guān)的呼吸信號(hào)、脈搏信號(hào)、 體溫信號(hào)、手握方向盤壓力信號(hào)以及方向盤轉(zhuǎn)角信號(hào)。
[0020] 呼吸信號(hào)的提取采用變極矩式電容傳感器檢測(cè)人體呼吸時(shí)引起的胸腹腔的變化， 脈搏信號(hào)的提取利用光電式脈搏傳感器，體溫信號(hào)使用分辨率高的溫度傳感器，手握方向 盤壓力信號(hào)利用RC震蕩電路與施密特觸發(fā)器組成的傳感器。轉(zhuǎn)角信號(hào)是通過(guò)在方向盤上 安裝轉(zhuǎn)角傳感器進(jìn)行測(cè)量。其中，呼吸信號(hào)傳感器安裝在安全帶上，脈搏信號(hào)、體溫信號(hào)，壓 力信號(hào)以及轉(zhuǎn)角傳感器都安裝在方向盤上，這樣就避免了信號(hào)檢測(cè)過(guò)程中給駕駛員帶來(lái)的 不適。
[0021] 信號(hào)處理模塊對(duì)信號(hào)采集模塊采集到的和駕駛員疲勞狀態(tài)相關(guān)的信號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí) 處理，并對(duì)當(dāng)前的狀態(tài)進(jìn)行判定，達(dá)到實(shí)時(shí)檢測(cè)的目的。
[0022] 報(bào)警模塊采用聲音和顯示屏報(bào)警方法。其中聲音報(bào)警是利用小喇叭報(bào)警，當(dāng)判定 疲勞時(shí)，小喇叭發(fā)出報(bào)警聲音。顯示屏報(bào)警是指在車輛內(nèi)部按照液晶顯示屏，當(dāng)判定駕駛員 疲勞時(shí)，顯示屏閃爍，顯示駕駛員已疲勞駕駛信息。
[0023] 第二步信號(hào)處理模塊處理疲勞相關(guān)信號(hào) 利用駕駛員的主觀評(píng)定，他人的客觀評(píng)定以及對(duì)駕駛員的PVT測(cè)試來(lái)對(duì)駕駛員的疲勞 等級(jí)進(jìn)行量化。
[0024] 其中，主觀評(píng)定包括駕駛員主觀自評(píng)以及根據(jù)自己的狀態(tài)填寫疲勞量表來(lái)評(píng)定疲 勞狀況。他人客觀評(píng)定指根據(jù)駕駛員面部表情、車輛行駛狀況以及操作行為，身體姿勢(shì)等來(lái) 判定疲勞。PVT測(cè)試是一種檢測(cè)人體精神反應(yīng)速度的標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試，反應(yīng)時(shí)間越長(zhǎng)則表明測(cè)試者 越疲勞，駕駛員在疲勞時(shí)反應(yīng)速度明顯降低。
[0025] 通過(guò)對(duì)駕駛員的疲勞等級(jí)進(jìn)行量化，得到駕駛員的兩種不同狀態(tài)的信號(hào)，信號(hào)處 理模塊對(duì)不同狀態(tài)的信號(hào)進(jìn)行信號(hào)處理，采用不同的信號(hào)處理方法。對(duì)呼吸信號(hào)采用時(shí)域 頻域相結(jié)合的方法，首先對(duì)呼吸信號(hào)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，將得到的呼吸信號(hào)在頻率域自動(dòng)劃分， 從劃分的結(jié)果中取出干擾信號(hào)。其次，對(duì)去除了干擾信號(hào)的呼吸信號(hào)進(jìn)行時(shí)域分析。對(duì)脈 搏信號(hào)采用改進(jìn)的快速傅里葉變換，得到脈搏信號(hào)的頻譜圖。根據(jù)脈搏信號(hào)的頻譜的第一 主峰代表著心臟的搏動(dòng)情況，因此可知脈搏信號(hào)的頻率即為第一珠峰所對(duì)應(yīng)的頻率。體溫、 手握方向盤壓力信號(hào)和轉(zhuǎn)角信號(hào)需要對(duì)得到的信號(hào)進(jìn)行濾波處理，去除干擾信號(hào)。
[0026] 第三步信號(hào)處理模塊提取特征參數(shù) 信號(hào)處理模塊對(duì)經(jīng)過(guò)初步處理的能夠反映駕駛員疲勞狀況的信號(hào)進(jìn)行分析，提取駕駛 員不同狀態(tài)信息的特征，選定作為劃分不同狀態(tài)的特征參數(shù)。
[0027] 第四步信號(hào)處理模塊判定疲勞狀態(tài) 對(duì)疲勞駕駛判定的過(guò)程是一個(gè)多信息融合的過(guò)程。本疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)采用模糊聚類 分析作為疲勞判定的方法。
[0028] 信號(hào)處理模塊采用模糊聚類算法，將通過(guò)信號(hào)采集系統(tǒng)采集到的多路能夠反映駕 駛員疲勞狀態(tài)的信號(hào)進(jìn)行模糊聚類。首先，確定特征參數(shù)，并將特征參數(shù)向量化。其次，確 定聚類的數(shù)目并初始化聚類中心。最后，進(jìn)行迭代，當(dāng)?shù)諗繒r(shí)，根據(jù)得到的隸屬度函數(shù) 確定不同樣本的隸屬度值，根據(jù)最大隸屬度原則確定樣本種類。
[0029] 啟動(dòng)疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)，對(duì)駕駛員當(dāng)前的疲勞等級(jí)進(jìn)行量化，判定駕駛員當(dāng)前的 疲勞狀態(tài)，若為清醒狀態(tài)，則啟動(dòng)清醒狀態(tài)數(shù)據(jù)采集。當(dāng)判定駕駛員的狀態(tài)為疲勞時(shí)，開(kāi)始 采集疲勞狀態(tài)的參數(shù)，采集結(jié)束，利用模糊聚類得到清醒和疲勞兩種狀態(tài)特征參數(shù)的聚類 中心。兩組數(shù)據(jù)分別記錄在控制芯片中，接下來(lái)開(kāi)始疲勞檢測(cè)。疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)隨時(shí)采 集駕駛員的駕駛信息，將采集得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，當(dāng)判定為疲勞時(shí)，啟動(dòng)報(bào)警系統(tǒng)。
【權(quán)利要求】
1. 一種基于多信息融合的疲勞駕駛檢測(cè)方法，其特征在于具體步驟如下： 第一步搭建疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng) 疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)，包括：信號(hào)采集模塊、信號(hào)處理模塊以及報(bào)警模塊； 信號(hào)采集模塊的功能是采集反映駕駛員疲勞狀況的信號(hào)；反映駕駛員疲勞狀況的信號(hào) 包括呼吸信號(hào)、脈搏信號(hào)、體溫信號(hào)、手握方向盤壓力信號(hào)以及方向盤轉(zhuǎn)角信號(hào)； 信號(hào)處理模塊的功能是實(shí)時(shí)處理信號(hào)采集模塊采集到的和駕駛員疲勞狀態(tài)相關(guān)的信 號(hào)，并對(duì)當(dāng)前的狀態(tài)進(jìn)行判定，達(dá)到實(shí)時(shí)檢測(cè)的目的； 報(bào)警模塊的功能是采用聲音和顯示屏報(bào)警方式，當(dāng)判定駕駛員疲勞時(shí)，給出報(bào)警信 息； 第二步信號(hào)處理模塊處理疲勞相關(guān)信號(hào) 在對(duì)信號(hào)處理之前，首先進(jìn)行疲勞等級(jí)量化；利用駕駛員的主觀評(píng)定，他人的客觀評(píng)定 以及對(duì)駕駛員的PVT測(cè)試，來(lái)對(duì)駕駛員的疲勞等級(jí)進(jìn)行量化； 其中，主觀評(píng)定包括駕駛員主觀自評(píng)以及根據(jù)自己的狀態(tài)填寫疲勞評(píng)定量表來(lái)評(píng)定疲 勞狀況；他人客觀評(píng)定指根據(jù)駕駛員面部表情、車輛行駛狀況以及操作行為，身體姿勢(shì)來(lái)判 定疲勞；PVT測(cè)試是一種檢測(cè)人體精神反應(yīng)速度的標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試，反應(yīng)時(shí)間越長(zhǎng)則表明測(cè)試者 越疲勞，駕駛員在疲勞時(shí)反應(yīng)速度明顯降低； 通過(guò)對(duì)駕駛員的疲勞等級(jí)進(jìn)行量化，得到駕駛員的兩種不同狀態(tài)的信號(hào)；對(duì)呼吸信號(hào) 采用時(shí)域頻域相結(jié)合的方式，首先對(duì)呼吸信號(hào)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，將得到的呼吸信號(hào)在頻率域 自動(dòng)劃分，從劃分的結(jié)果中取出干擾信號(hào)；其次，對(duì)去除了干擾信號(hào)的呼吸信號(hào)進(jìn)行時(shí)域分 析；對(duì)脈搏信號(hào)采用改進(jìn)的快速傅里葉變換，得到脈搏信號(hào)的頻譜圖；根據(jù)脈搏信號(hào)的頻 譜的第一主峰代表著心臟的搏動(dòng)情況，因此可知脈搏信號(hào)的頻率即為第一主峰所對(duì)應(yīng)的頻 率；體溫、手握方向盤壓力信號(hào)和轉(zhuǎn)角信號(hào)需要對(duì)得到的信號(hào)進(jìn)行濾波處理，去除干擾信 號(hào)； 第三步信號(hào)處理模塊提取特征參數(shù) 信號(hào)處理模塊對(duì)經(jīng)過(guò)初步處理的與駕駛員疲勞狀態(tài)相關(guān)的信號(hào)進(jìn)行分析，提取駕駛員 不同狀態(tài)信息的特征，選定作為劃分不同狀態(tài)的特征參數(shù)； 第四步信號(hào)處理模塊判定疲勞狀態(tài) 對(duì)疲勞駕駛判定的過(guò)程是一個(gè)多信息融合的過(guò)程；疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)采用模糊聚類分 析作為疲勞判定的方式；信號(hào)處理模塊采用模糊聚類算法，將通過(guò)信號(hào)采集模塊采集到的 多路能夠反映駕駛員疲勞狀態(tài)的信號(hào)進(jìn)行模糊聚類；首先，確定特征參數(shù)，并將特征參數(shù)向 量化；其次，確定聚類的數(shù)目并初始化聚類中心；最后，進(jìn)行迭代，當(dāng)?shù)諗繒r(shí)，根據(jù)得到 的隸屬度函數(shù)確定不同樣本的隸屬度值，根據(jù)最大隸屬度原則確定樣本種類； 啟動(dòng)疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)，對(duì)駕駛員當(dāng)前的疲勞等級(jí)進(jìn)行量化，判定駕駛員當(dāng)前的疲勞 狀態(tài)，若為清醒狀態(tài)，則啟動(dòng)清醒狀態(tài)數(shù)據(jù)采集；當(dāng)判定駕駛員的狀態(tài)為疲勞時(shí)，開(kāi)始采集 疲勞狀態(tài)的參數(shù)，采集結(jié)束，利用模糊聚類得到清醒和疲勞兩種狀態(tài)特征參數(shù)的聚類中心； 兩組數(shù)據(jù)分別記錄在控制芯片中，然后開(kāi)始疲勞檢測(cè)；疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)隨時(shí)采集駕駛員 的駕駛信息，將采集得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，當(dāng)判定為疲勞時(shí)，啟動(dòng)報(bào)警系統(tǒng)； 第五步報(bào)警模塊報(bào)警 當(dāng)疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)判定駕駛員處于疲勞駕駛狀態(tài)時(shí)，報(bào)警模塊報(bào)警，提醒駕駛員小 心駕駛； 至此完成基于多信息融合的疲勞駕駛檢測(cè)。
【文檔編號(hào)】G08B21/06GK104112335SQ201410359519
【公開(kāi)日】2014年10月22日 申請(qǐng)日期:2014年7月25日 優(yōu)先權(quán)日:2014年7月25日
【發(fā)明者】劉海平, 邸鵬, 徐軼軻, 鄭浩然, 馬赫, 張中楠, 楊挺 申請(qǐng)人:北京機(jī)械設(shè)備研究所