本發(fā)明涉及行車安全技術領域，特別涉及一種駕駛員疲勞監(jiān)測系統(tǒng)的控制方法。

背景技術：

全球每年約有120萬人死于交通事故，通過研究表明，疲勞駕駛是引發(fā)道路交通事故的重要原因之一，為了避免疲勞駕駛帶來的危害，很多人開發(fā)出駕駛員疲勞監(jiān)測系統(tǒng)，總結(jié)來說，駕駛員疲勞監(jiān)測方法一般分為主觀疲勞監(jiān)測和客觀疲勞監(jiān)測。目前，基于駕駛疲勞的檢測方法主要集中于客觀疲勞的監(jiān)測預警，客觀疲勞監(jiān)測主要是借助各種檢測儀器對駕駛員身體指標或駕駛行為狀態(tài)的特異性進行實時監(jiān)測、客觀評價并進行提示預警的方法。

現(xiàn)有的這些監(jiān)測系統(tǒng)存在諸多不足：其一，目前國內(nèi)外對駕駛員疲勞程度特征提取的方法尚在研究之中，對采集得到的信號通過時域或頻率域方法提取疲勞特征，存在不足之處，針對結(jié)合中醫(yī)理論的呼吸、脈搏及心率等人體生理醫(yī)學信號與駕駛員疲勞特征相關性問題，目前尚未存在有效的特征識別方法，因而難以對駕駛員疲勞程度進行準確的劃分歸類；其二，由于大部分疲勞監(jiān)測傳感器為接觸性的，在行車過程中的信號采集容易受到駕駛員與環(huán)境的影響，易于造成駕駛員不適，影響其駕駛操作，因而難以實現(xiàn)對駕駛員疲勞的準確識別，而通過車載攝像頭和雷達等非接觸性儀器進行監(jiān)測的方法往往對外界環(huán)境的依賴性較大，易因環(huán)境變化導致監(jiān)測準確率不高；其三，現(xiàn)有的一些監(jiān)測方法尚未對駕駛員的疲勞程度和監(jiān)測指標之間關系進行很好的量化，對疲勞的分級不夠準確；其四，由于駕駛員的個體差異和環(huán)境的影響，單一監(jiān)測指標的監(jiān)測手段存在局限性。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提供一種能夠精確監(jiān)測駕駛員疲勞狀態(tài)的駕駛員疲勞監(jiān)測系統(tǒng)的控制方法。

為實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明采用的技術方案為：一種駕駛員疲勞監(jiān)測系統(tǒng)的控制方法，包括如下步驟：(A)信號采集模塊采集駕駛員清醒狀態(tài)下的心率、呼吸、脈搏、方向盤握力以及車輛變線頻率信息并輸出至控制模塊；(B)控制模塊對步驟A輸出的信息進行處理后得到各參數(shù)權值和標準疲勞特征標定向量；(C)信號采集模塊采集駕駛員行車時的心率、呼吸、脈搏、方向盤握力以及車輛變線頻率信息并輸出至控制模塊；(D)控制模塊對步驟C輸出的信息進行預處理得到駕駛員疲勞特征向量，并根據(jù)各參數(shù)權值和標準疲勞特征標定向量對駕駛員疲勞特征向量進行處理得到疲勞等級；(E)控制模塊根據(jù)疲勞等級輸出相應的控制信號至警示模塊驅(qū)動警示模塊動作；(F)重復步驟C、D、E持續(xù)監(jiān)測駕駛員疲勞狀態(tài)并進行相應的警示。

與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明存在以下技術效果：駕駛員心率、呼吸、脈搏、方向盤握力以及車輛變線頻率這些參數(shù)最能反映出駕駛員的疲勞狀態(tài)，通過對這些信息的監(jiān)測和處理，能夠更為可靠地、精確地獲知駕駛員的疲勞狀態(tài)；通過采集駕駛員清醒狀態(tài)的數(shù)據(jù)作為基準，因而該方法對于不同的駕駛員，都能夠進行準確的監(jiān)測。

附圖說明

圖1是本發(fā)明的原理框圖；

圖2是本發(fā)明的流程圖。

具體實施方式

下面結(jié)合圖1至圖2，對本發(fā)明做進一步詳細敘述。

參閱圖2，一種駕駛員疲勞監(jiān)測系統(tǒng)的控制方法，包括如下步驟：(A)信號采集模塊10采集駕駛員清醒狀態(tài)下的心率、呼吸、脈搏、方向盤握力以及車輛變線頻率信息并輸出至控制模塊20；(B)控制模塊20對步驟A輸出的信息進行處理后得到各參數(shù)權值和標準疲勞特征標定向量；(C)信號采集模塊10采集駕駛員行車時的心率、呼吸、脈搏、方向盤握力以及車輛變線頻率信息并輸出至控制模塊20；(D)控制模塊20對步驟C輸出的信息進行預處理得到駕駛員疲勞特征向量，并根據(jù)各參數(shù)權值和標準疲勞特征標定向量對駕駛員疲勞特征向量進行處理得到疲勞等級；(E)控制模塊20根據(jù)疲勞等級輸出相應的控制信號至警示模塊30驅(qū)動警示模塊30動作；(F)重復步驟C、D、E持續(xù)監(jiān)測駕駛員疲勞狀態(tài)并進行相應的警示。駕駛員心率、呼吸、脈搏、方向盤握力以及車輛變線頻率這些參數(shù)最能反映出駕駛員的疲勞狀態(tài)，通過對這些信息的監(jiān)測和處理，能夠更為可靠地、精確地獲知駕駛員的疲勞狀態(tài)；通過采集駕駛員清醒狀態(tài)的數(shù)據(jù)作為基準，因而該方法對于不同的駕駛員，都能夠進行準確的監(jiān)測。

標定的方法有很多，本實施例中優(yōu)選地，所述的步驟B中，按如下步驟進行處理得到各參數(shù)權值和標準疲勞特征標定向量：(B1)根據(jù)信號采集模塊10采集到的信息獲得車源信號樣本和駕駛員人體生理信號樣本；(B2)根據(jù)所有采集到的車源信號樣本和駕駛員人體生理信號樣本，以樣本中各參數(shù)為橫坐標、樣本編號為縱坐標建立駕駛員疲勞標定參數(shù)矩陣；(B3)對駕駛員疲勞標定參數(shù)矩陣進行獨立成分分析確定各參數(shù)權值；(B4)根據(jù)各參數(shù)權值建立標準疲勞特征標定向量。通過對駕駛員情形狀態(tài)下各項參數(shù)的處理，以及以往其他駕駛員的數(shù)據(jù)進行分析，可以得到可供參考的基準值，即各參數(shù)權值以及標準疲勞特征標定向量。這樣，對于駕駛員在行車過程中是否處于疲勞狀態(tài)，只需要與基準值進行比較就可以得到較為精準的結(jié)果。

優(yōu)選地，所述的步驟D中，具體包括如下步驟：(D1)根據(jù)信號采集模塊10采集到的信息獲得車源信號樣本和駕駛員人體生理信號樣本；(D2)根據(jù)所有采集到的車源信號樣本和駕駛員人體生理信號樣本，以樣本中各參數(shù)建立駕駛員疲勞特征向量；(D3)將步驟B3中得到的各參數(shù)權值加成至駕駛員疲勞特征向量；(D4)將步驟B4中的標準疲勞特征標定向量與步驟D3中加成后的駕駛員疲勞特征向量進行D-S信息融合；(D5)根據(jù)步驟D4中所得到的各信息源按照預先設定好的分級規(guī)則進行分級得到駕駛員疲勞等級。這里所說的D-S信息融合，也即通過基于D-S證據(jù)理論的算法對數(shù)據(jù)進行處理，D-S證據(jù)理論是Dempster于1967年首先提出，由他的學生Shafer于1976年進一步發(fā)展起來的一種不精確推理理論，屬于人工智能范疇，最早應用于專家系統(tǒng)中，具有處理不確定信息的能力。作為一種不確定推理方法，證據(jù)理論的主要特點是：滿足比貝葉斯概率論更弱的條件；具有直接表達“不確定”和“不知道”的能力。這里通過基于D-S證據(jù)理論的算法對數(shù)據(jù)進行處理，得到疲勞等級，非常的方便。

圖2所示的是駕駛員疲勞監(jiān)測系統(tǒng)的原理框圖，駕駛員疲勞監(jiān)測系統(tǒng)包括信號采集模塊10、控制模塊20以及警示模塊30，所述的信號采集模塊10用于采集駕駛員的心率、呼吸、脈搏、方向盤握力以及車輛變線頻率；控制模塊20對信號采集模塊20采集到的信號進行分析處理后得到駕駛員的疲勞等級，并根據(jù)疲勞等級發(fā)出相應的控制信號至警示模塊30驅(qū)動警示模塊30動作。駕駛員心率、呼吸、脈搏、方向盤握力以及車輛變線頻率這些參數(shù)最能反映出駕駛員的疲勞狀態(tài)，通過對這些信息的監(jiān)測和處理，能夠更為可靠地、精確地獲知駕駛員的疲勞狀態(tài)，同時，該系統(tǒng)對于不同的駕駛員，都能夠進行準確的監(jiān)測。

具體地，為了采集上述信息，所述的信號采集模塊10包括用于采集駕駛員心率和呼吸信息的心率呼吸傳感器11、用于采集駕駛員脈搏信號的脈搏傳感器12、用于采集駕駛員方向盤握力的握力傳感器13以及用于采集車輛變線頻率的CCD傳感器14。心率呼吸傳感器11、脈搏傳感器12和握力傳感器13都是比較成熟的傳感器，可以直接采購來進行使用，CCD傳感器14本身也是可以直接采購的，這里的CCD傳感器主要采集車輛前方路況信息并對圖像信息進行處理，從而得到車輛變線頻率信息，車輛變線頻率也即車輛在行駛時發(fā)生變道行為的頻率，這里之所以引入這個參數(shù)，是因為駕駛員在清醒狀態(tài)下，車輛一般都是在車道內(nèi)行駛的，除非有變道需求，否則不會輕易發(fā)生變道，但是，處于疲勞狀態(tài)的駕駛員則不同，由于其注意力不夠集中，常常不能維持在同一道路內(nèi)，經(jīng)常發(fā)生變道現(xiàn)象。因此，這里為了更為精準的判斷出駕駛員的疲勞狀態(tài)，除了監(jiān)測駕駛員本身的心率、呼吸、脈搏以及握力信息之外，還對車輛變線頻率進行監(jiān)測，大大提高了監(jiān)測、判斷的準確性。

控制模塊20的結(jié)構有很多種，本實施例中優(yōu)選地，所述的控制模塊20包括信號預處理單元21、疲勞特征提取單元22、疲勞特征處理單元23以及疲勞等級判定單元24；信號預處理單元21接收心率呼吸傳感器11、脈搏傳感器12、握力傳感器13以及CCD傳感器14發(fā)出的信息并運用小波、wigner-ville等時頻域聯(lián)合分析處理技術對信號進行濾波降噪、預加重處理，建立表征駕駛員疲勞信息的時頻圖像；疲勞特征提取單元22用于提煉基于心率、呼吸以及脈搏的駕駛員敏感特征，建立與駕駛員疲勞程度緊密相關的疲勞特征向量；疲勞特征處理單元23通過D-S證據(jù)理論對疲勞特征向量進行分析處理得到量化的信息源；疲勞等級判定單元24用于量化各信息源與疲勞分級規(guī)則關系，對疲勞程度劃分為清醒、輕度疲勞、疲勞及重度疲勞四個等級，并根據(jù)不同的等級輸出相應的控制信號至警示模塊30。通過設置信號預處理單元21，對各傳感器輸出的信號進行預處理，使得數(shù)據(jù)更為統(tǒng)一，更方便后續(xù)進行處理。各傳感器所采集到的信息非常多，這里通過疲勞特征提取單元22對較為重要的一些特征信息進行提取，使得后續(xù)分析時速度更快，簡化分析處理的過程。同時，通過對駕駛員的疲勞程度進行量化，方便針對不同的疲勞程度作出不同的警示動作。

優(yōu)選地，所述的警示模塊30包括發(fā)聲單元31和發(fā)光單元32，步驟E包括如下步驟；(E1)判斷駕駛員疲勞等級，若駕駛員疲勞等級為清醒，執(zhí)行步驟E2；若駕駛員疲勞等級問輕度疲勞，執(zhí)行步驟E3；若駕駛員疲勞等級為疲勞，執(zhí)行步驟E4；若駕駛員疲勞等級為重度疲勞，執(zhí)行步驟E5；(E2)控制模塊20不發(fā)出控制信號至警示模塊；(E3)控制模塊20輸出控制信號至發(fā)聲單元31給予音樂提示，此時駕駛員不是非常的疲勞，只需要稍微提醒下就可以了；(E4)控制模塊20輸出控制信號至發(fā)聲單元31和發(fā)光單元32，給予聲音和燈光報警，此時，駕駛員具有一定的疲勞度，需要進行聲光刺激，使其保持清醒狀態(tài)；(E5)控制模塊20輸出控制信號至發(fā)聲單元31和發(fā)光單元32，給予急促的聲音報警和閃光報警。通過對不同疲勞程度的駕駛員進行不同程度的刺激，保證其處于清醒狀態(tài)，既能降低系統(tǒng)能耗，又能讓駕駛員的體驗更為舒適。

一般來說，越疲勞的時候，駕駛員的安全形勢速度越低，也即：當駕駛員清醒時，其可以以較快的速度行駛，當駕駛員非常疲勞時，其行駛速度越快就越危險，因此其安全行駛速度比清醒狀態(tài)下小很多。本實施例中優(yōu)選地，所述的信號采集模塊10包括用于采集車輛速度的車速傳感器15，警示模塊30包括剎車單元33，控制模塊20中存儲有與輕度疲勞、疲勞及重度疲勞相對應的車速上限閾值V1、V2、V3；所述的步驟E還包括如下步驟：(E6)控制模塊20將接收到的車速信息與當前駕駛員疲勞等級對應的車速上限閾值進行比較，若前者大于后者，則輸出控制信號至剎車單元33對車輛實施限速制動。通過設置車速上限閾值，使得駕駛員在不同的疲勞程度狀態(tài)下，都行駛在安全速度以下，大幅提高駕駛員的行車安全。

各傳感器的布置位置有很多，為了不影響駕駛員的駕駛舒適度，本實施例中優(yōu)選地，所述的心率呼吸傳感器11設置在安全帶上；脈搏傳感器12為手表式，穿戴在駕駛員的手臂上；握力傳感器13設置在方向盤上。這樣，駕駛員只需要穿戴手表式脈搏傳感器12、行車時系上安全帶、行駛時握住方向盤即可讓系統(tǒng)對相應的信息進行采集，使用起來非常方便和舒適。