本發(fā)明涉及司機(jī)防疲勞智能監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于腦電的穿戴式司機(jī)防疲勞智能監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

眾所周知，當(dāng)司機(jī)開(kāi)車疲勞時(shí)極其容易發(fā)生交通事故，尤其在高速公路等行駛條件好的路段，汽車駕駛員容易產(chǎn)生單調(diào)而疲勞瞌睡，且一般駕駛車速高，極易釀成嚴(yán)重車禍。某些長(zhǎng)途汽車司機(jī)會(huì)連續(xù)行駛很多小時(shí)，因睡眠不足而導(dǎo)致車禍，以至家破人亡。全世界每年因駕駛員疲勞駕駛而導(dǎo)致的死亡人數(shù)占交通災(zāi)難性事故的57％，疲勞駕駛已然成為交通事故的重要原因之一。

駕駛疲勞監(jiān)測(cè)方法分為主觀和客觀兩種方法。主觀檢測(cè)方法有在駕駛前后填寫(xiě)主觀調(diào)查表、駕駛?cè)俗晕矣涗洝⑺吡?xí)慣調(diào)查表和斯坦福睡眠尺度表等方法。但是這種自我約束性的檢測(cè)方法主要依靠駕駛員的主觀因素，填寫(xiě)準(zhǔn)確度與真實(shí)度難以保證，因此不能作為疲勞駕駛的尺度標(biāo)準(zhǔn)。

比較流行的客觀疲勞檢測(cè)方法大概可以分為以下四類。

一：基于駕駛車輛的行為分析，即通過(guò)駕駛員轉(zhuǎn)動(dòng)方向盤轉(zhuǎn)動(dòng)情況、行車速度，車道偏離等行為特征，判別駕駛員是否疲勞。但是這種檢測(cè)方法受駕駛員本身的駕駛技術(shù)和駕駛習(xí)慣影響極大，因此不能作為疲勞駕駛的尺度標(biāo)準(zhǔn)。

二：基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別方法：通過(guò)高清照相機(jī)，紅外線等手段采集駕駛員視線方向、眨眼頻率、瞳孔大小、嘴部狀態(tài)等面部特征及頭部位置，從而進(jìn)行圖像處理及模式識(shí)別來(lái)評(píng)估疲勞程度。但是這種檢測(cè)方法受光照條件、照相機(jī)分辨率、檢測(cè)角度和身體位置及影響較大，精確度不高，因此不能作為疲勞駕駛的尺度標(biāo)準(zhǔn)。

三：基于駕駛員心電、肌電，脈搏、呼吸頻率等生理信息。但是這種測(cè)量方式受接觸的限制，且時(shí)效性差，敏感性不高，不能實(shí)時(shí)反應(yīng)駕駛員疲勞的瞬時(shí)變化，需要較長(zhǎng)時(shí)間的統(tǒng)計(jì)，而交通事故的發(fā)生往往只需要幾秒內(nèi)。

四：基于駕駛員的腦電信息。腦電信號(hào)一直被譽(yù)為監(jiān)測(cè)疲勞的“金標(biāo)準(zhǔn)”，腦電信號(hào)頻率變化直接反應(yīng)疲勞程度。這種方法精確度高，時(shí)效性好。但是，目前的方案存在如下問(wèn)題：①一般的腦電儀體積大、攜帶不便、價(jià)格昂貴；②大多數(shù)情況下腦電檢測(cè)裝置需要粘貼很多電極，侵入性高，佩戴者舒適度體驗(yàn)較差且影響駕駛操作；③產(chǎn)品一般以耳垂為參考電壓，佩戴者需要在耳朵上夾一個(gè)耳夾，這樣時(shí)間久了，耳朵血液容易不循環(huán)且有明顯的疼痛感；④疲勞算法單一，可靠性差，容易造成誤報(bào)警、漏報(bào)警。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是提供一種基于腦電的穿戴式司機(jī)防疲勞智能監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)，在司機(jī)駕駛過(guò)程中，通過(guò)自主開(kāi)發(fā)的穿戴式腦電檢測(cè)設(shè)備檢測(cè)司機(jī)的腦電波特征，并通過(guò)特有的大數(shù)據(jù)與個(gè)性化參數(shù)模型相結(jié)合的疲勞算法對(duì)腦電波實(shí)時(shí)分析與處理，實(shí)時(shí)精確地監(jiān)測(cè)司機(jī)是否處于疲勞狀態(tài)或者有疲勞的趨勢(shì)，并及時(shí)預(yù)警，可以有效地防止司機(jī)由于疲勞駕駛導(dǎo)致的交通事故。

本發(fā)明的目的是通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：

一種基于腦電的穿戴式司機(jī)防疲勞智能監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)，包括：腦電探測(cè)模塊、腦電處理模塊、傳輸定位模塊、預(yù)警模塊和移動(dòng)設(shè)備；其中：

所述腦電探測(cè)模塊，用于采集司機(jī)開(kāi)車時(shí)的原始腦電波；

腦電處理模塊，用于對(duì)原始腦電波進(jìn)行預(yù)處理后通過(guò)傳輸定位模塊傳輸給移動(dòng)設(shè)備，并接收移動(dòng)設(shè)備返回的司機(jī)疲勞駕駛狀態(tài)的檢測(cè)結(jié)果；若檢測(cè)結(jié)果為司機(jī)有疲勞駕駛的趨勢(shì)或者輕度疲勞駕駛狀態(tài)，則通過(guò)傳輸定位模塊發(fā)送預(yù)警指令至預(yù)警模塊；若檢測(cè)結(jié)果為重度疲勞駕駛狀態(tài)，則通過(guò)傳輸定位模塊發(fā)送預(yù)警指令至預(yù)警模塊，并由傳輸定位模塊定位將攜帶司機(jī)當(dāng)前位置信息的短信發(fā)送指令發(fā)送至移動(dòng)設(shè)備；

所述傳輸定位模塊，具有無(wú)線傳輸與定位功能，用于實(shí)現(xiàn)定位，以及腦電處理模塊與預(yù)警模塊和移動(dòng)設(shè)備之間的數(shù)據(jù)通信；

所述預(yù)警模塊，用于根據(jù)接收到的預(yù)警指令產(chǎn)生振動(dòng)與語(yǔ)音預(yù)警；

所述移動(dòng)設(shè)備，用于根據(jù)腦電處理模塊傳輸?shù)臄?shù)據(jù)并結(jié)合疲勞算法檢測(cè)司機(jī)當(dāng)前是否為疲勞駕駛狀態(tài)或者有疲勞駕駛的趨勢(shì)，并將檢測(cè)結(jié)果通過(guò)傳輸定位模塊反饋給腦電處理模塊，還用于根據(jù)接收到的短信發(fā)送指令向指定號(hào)碼發(fā)送帶有司機(jī)當(dāng)前位置信息的短信。

所述腦電探測(cè)模塊包括：分別放置在右顳葉、額葉和左顳葉的三個(gè)干電極；采集司機(jī)開(kāi)車時(shí)的原始腦電波時(shí)，以三個(gè)干電極的平均電壓作為參考電壓。

該系統(tǒng)還包括：用于為腦電探測(cè)模塊、腦電處理模塊以及傳輸定位模塊供電的電源模塊。

所述腦電探測(cè)模塊、腦電處理模塊、傳輸定位模塊與電源模塊固定設(shè)置在同一結(jié)構(gòu)中，該結(jié)構(gòu)為運(yùn)動(dòng)頭戴結(jié)構(gòu)或者帽式結(jié)構(gòu)。

腦電處理模塊對(duì)原始腦電波進(jìn)行預(yù)處理包括：

對(duì)原始腦電波進(jìn)行濾波處理，以過(guò)濾掉包含周圍環(huán)境、電器、肌電以及眼電的噪聲干擾，并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)時(shí)域-頻域轉(zhuǎn)換，再計(jì)算出不同頻率的波的功率譜密度，從而建立關(guān)注度函數(shù)N、能量比函數(shù)P與功率比函數(shù)Q；并且，利用腦電探測(cè)模塊在檢測(cè)腦電波的同時(shí)檢測(cè)眼電信號(hào)，從而建立眨眼函數(shù)；上述四個(gè)函數(shù)具體如下：

關(guān)注度函數(shù)N(A,M)；其中，A為關(guān)注值，關(guān)注值越大表示此刻司機(jī)的思想集中度越高，即越不疲勞；M為放松值，放松值越大代表此刻司機(jī)精神越不集中，即越可能處于疲勞狀態(tài)；其中的參數(shù)A與M均由不同頻率的波的功率譜密度計(jì)算得到；

能量比函數(shù)P＝E(低α)/E(高β)；其中，E(低α)為低α波的功率譜密度，E(高β)為高β波的功率譜密度；

功率比函數(shù)Q＝E(δ)/E(高β)；其中，E(δ)為δ波的功率譜密度，E(高β)為高β波的功率譜密度；

眨眼函數(shù)L(T,K)；其中，T為單位時(shí)間內(nèi)總閉眼時(shí)間，K為單位時(shí)間內(nèi)眨眼次數(shù)。

移動(dòng)設(shè)備根據(jù)腦電處理模塊傳輸?shù)臄?shù)據(jù)并結(jié)合疲勞算法檢測(cè)司機(jī)當(dāng)前是否為疲勞駕駛狀態(tài)或者有疲勞駕駛的趨勢(shì)包括：

當(dāng)能量比函數(shù)P達(dá)到閾值P₀，并且關(guān)注度函數(shù)和眨眼函數(shù)任一個(gè)達(dá)到相應(yīng)的閾值N₀、L₀時(shí)，即判定司機(jī)達(dá)到疲勞駕駛狀態(tài)或者有疲勞駕駛的趨勢(shì)，否則判定未達(dá)到疲勞駕駛狀態(tài)；

當(dāng)功率比函數(shù)Q達(dá)到閾值Q₀，并且關(guān)注度函數(shù)與眨眼函數(shù)均達(dá)到相應(yīng)的閾值N₀、L₀，即判定司機(jī)處于重度疲勞駕駛狀態(tài)，否則處于輕度疲勞駕駛狀態(tài)或者有疲勞駕駛的趨勢(shì)。

移動(dòng)設(shè)備檢測(cè)司機(jī)當(dāng)前是否為疲勞駕駛狀態(tài)或者有疲勞駕駛的趨勢(shì)之前還包括：確定各函數(shù)的閾值，其步驟如下：

首先，采集不同司機(jī)在開(kāi)車時(shí)不同腦電波并提取腦波多參數(shù)，然后利用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)各參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化提取共性特征向量，建立基本的特征參數(shù)模型；

然后，對(duì)不同個(gè)體數(shù)據(jù)分析并提取腦波多參數(shù)，利用自適應(yīng)算法對(duì)各參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化并提取個(gè)性特征向量，完善特征參數(shù)模型；

最后，利用支持向量機(jī)對(duì)完善后的特征參數(shù)模型進(jìn)行評(píng)估，獲得各函數(shù)的閾值，包括：關(guān)注度函數(shù)閾值N₀，能量比函數(shù)閾值P₀，功率比函數(shù)閾值Q₀，眨眼函數(shù)閾值L₀。

由上述本發(fā)明提供的技術(shù)方案可以看出，1)在外觀上，采用運(yùn)動(dòng)頭戴和帽式結(jié)構(gòu)兩種結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，運(yùn)動(dòng)頭戴適合室內(nèi)監(jiān)護(hù)佩戴，帽式結(jié)構(gòu)適合室外監(jiān)護(hù)佩戴，體積小，攜帶方便，價(jià)格低廉；2)自主研發(fā)的腦電采集設(shè)備包括腦電探測(cè)模塊、腦電處理模塊、傳輸定位模塊和預(yù)警模塊，其中腦電探測(cè)模塊只需3個(gè)電極，且為干電極，不需涂抹導(dǎo)電膏，侵入性小，佩戴舒適，幾乎不影響司機(jī)的日常駕駛操作；同時(shí)，以三個(gè)電極的平均電壓作為參考電壓，不需要以耳垂為參考電壓，不需要佩戴者在耳朵上夾一個(gè)耳夾，無(wú)不適感；3)特有的疲勞算法，綜合考慮司機(jī)駕駛時(shí)的腦電功率譜、單位時(shí)間內(nèi)的眨眼次數(shù)和閉眼時(shí)間，并進(jìn)行分級(jí)預(yù)警，有效減少誤報(bào)警、漏報(bào)警的情況；4)精確度高，時(shí)效性好，不僅能夠在司機(jī)疲勞瞌睡時(shí)預(yù)警，也能根據(jù)腦波特征在司機(jī)有疲勞的趨勢(shì)時(shí)預(yù)警，防患于未然；5)數(shù)據(jù)采集和分析過(guò)程既有對(duì)司機(jī)群體的大數(shù)據(jù)分析，具有統(tǒng)計(jì)意義，也有對(duì)司機(jī)個(gè)體的數(shù)據(jù)分析，建立個(gè)性化參數(shù)模型，通過(guò)深度學(xué)習(xí)和自適應(yīng)算法，自主反饋調(diào)節(jié)各種參數(shù)，具有現(xiàn)實(shí)意義。

附圖說(shuō)明

為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見(jiàn)地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他附圖。

圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種基于腦電的穿戴式司機(jī)防疲勞智能監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的三個(gè)干電極放置示意圖；

圖3為本發(fā)明實(shí)施例提供的運(yùn)動(dòng)頭戴結(jié)構(gòu)的示意圖；

圖4為本發(fā)明實(shí)施例提供的帽式結(jié)構(gòu)的示意圖；

圖5為本發(fā)明實(shí)施例提供的支持向量機(jī)閾值算法框圖；

圖6為本發(fā)明實(shí)施例提供的結(jié)合四個(gè)函數(shù)來(lái)進(jìn)行疲勞檢測(cè)算法的流程圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。

本發(fā)明實(shí)施例提供一種基于腦電的穿戴式司機(jī)防疲勞智能監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)，如圖1所示，其主要包括：腦電探測(cè)模塊、腦電處理模塊、傳輸定位模塊、預(yù)警模塊和移動(dòng)設(shè)備；其中：

所述腦電探測(cè)模塊，用于采集司機(jī)開(kāi)車時(shí)的原始腦電波；

腦電處理模塊，用于對(duì)原始腦電波進(jìn)行預(yù)處理后通過(guò)傳輸定位模塊傳輸給移動(dòng)設(shè)備，并接收移動(dòng)設(shè)備返回的司機(jī)疲勞駕駛狀態(tài)的檢測(cè)結(jié)果；若檢測(cè)結(jié)果為司機(jī)有疲勞駕駛的趨勢(shì)或者輕度疲勞駕駛狀態(tài)，則通過(guò)傳輸定位模塊發(fā)送預(yù)警指令至預(yù)警模塊；若檢測(cè)結(jié)果為重度疲勞駕駛狀態(tài)，則通過(guò)傳輸定位模塊發(fā)送預(yù)警指令至預(yù)警模塊，并由傳輸定位模塊定位將攜帶司機(jī)當(dāng)前位置信息的短信發(fā)送指令發(fā)送至移動(dòng)設(shè)備；

所述傳輸定位模塊，具有無(wú)線傳輸與定位功能，用于實(shí)現(xiàn)定位，以及腦電處理模塊與預(yù)警模塊和移動(dòng)設(shè)備之間的數(shù)據(jù)通信；

所述預(yù)警模塊，用于根據(jù)接收到的預(yù)警指令產(chǎn)生振動(dòng)與語(yǔ)音預(yù)警；

所述移動(dòng)設(shè)備，用于腦電處理模塊傳輸?shù)臄?shù)據(jù)并結(jié)合疲勞算法檢測(cè)司機(jī)當(dāng)前是否為疲勞駕駛狀態(tài)或者有疲勞駕駛的趨勢(shì)，并將檢測(cè)結(jié)果通過(guò)傳輸定位模塊反饋給腦電處理模塊，還用于根據(jù)接收到的短信發(fā)送指令向指定號(hào)碼發(fā)送帶有司機(jī)當(dāng)前位置信息的短信。

本發(fā)明實(shí)施例中，移動(dòng)設(shè)備可以是智能手機(jī)端、電腦端、平板電腦端等；可以開(kāi)發(fā)相關(guān)的app進(jìn)行司機(jī)的疲勞狀態(tài)檢測(cè)以及發(fā)送短信；此外，還可以存儲(chǔ)接收到以及處理獲得的相關(guān)數(shù)據(jù)，用于司機(jī)腦電波數(shù)據(jù)的日常管理。

本發(fā)明實(shí)施例中，傳輸定位模塊中的無(wú)線傳輸可以采用通用的且相對(duì)成熟的藍(lán)牙4.0模塊實(shí)現(xiàn)，定位可以采用GPS定位方式。

本發(fā)明實(shí)施例所提供的上述系統(tǒng)還包括，用于為腦電探測(cè)模塊、腦電處理模塊以及傳輸定位模塊供電的電源模塊。所述電源模塊可以采用安全環(huán)保的聚合物理鋰電池，其壽命長(zhǎng)、充電能力好，持續(xù)放電時(shí)間長(zhǎng)。

本發(fā)明實(shí)施例中，腦電探測(cè)模塊、腦電處理模塊、傳輸定位模塊與電源模塊固定設(shè)置在同一結(jié)構(gòu)中，該結(jié)構(gòu)可以為運(yùn)動(dòng)頭戴結(jié)構(gòu)或者帽式結(jié)構(gòu)。其中，運(yùn)動(dòng)頭戴適合室內(nèi)監(jiān)護(hù)佩戴，帽式結(jié)構(gòu)適合室外監(jiān)護(hù)佩戴，體積小，攜帶方便，價(jià)格低廉。

這兩種結(jié)構(gòu)的電極放置標(biāo)準(zhǔn)采用國(guó)際通用的10-20標(biāo)準(zhǔn)，腦電探測(cè)模塊為三個(gè)干電極。如圖2所示，分別放置于右顳葉，額葉和左顳葉；相應(yīng)位置上的干電極對(duì)應(yīng)的記為1～3。優(yōu)點(diǎn)在于：1)不需要耳垂處作為參考電壓，而采用上述三個(gè)電極的平均電壓作為參考電壓，免去了佩戴耳夾的疼痛感；2)只需三個(gè)電極，且為干電極，不需涂抹導(dǎo)電膏，侵入性小，佩戴舒適。

運(yùn)動(dòng)頭戴結(jié)構(gòu)與者帽式結(jié)構(gòu)的示意圖可參見(jiàn)圖3～4。其中，圖3為運(yùn)動(dòng)頭戴結(jié)構(gòu)的示意圖，圖3中1表示外層為運(yùn)動(dòng)帆布帽，2表示干電極，3表示內(nèi)層為柔軟松緊帶，4表示夾層內(nèi)的芯片區(qū)(設(shè)有腦電處理模塊、傳輸定位模塊與電源模塊)，5表示夾層區(qū)。圖4為帽式結(jié)構(gòu)的示意圖，其中示出了帽式結(jié)構(gòu)四個(gè)視角圖，圖中的3個(gè)圓環(huán)表示三個(gè)干電極，側(cè)面的突起部分為芯片區(qū)(設(shè)有腦電處理模塊、傳輸定位模塊與電源模塊)。上述兩種結(jié)構(gòu)中各個(gè)器件的連線均采用夾層走線方式。

本發(fā)明實(shí)施例中，移動(dòng)設(shè)備在進(jìn)行司機(jī)的疲勞狀態(tài)檢測(cè)之前，還需要采集不同司機(jī)的大量腦電信號(hào)，以確定各函數(shù)的閾值。如圖5所示，主要采用大數(shù)據(jù)分析和個(gè)體數(shù)據(jù)分析兩種方式進(jìn)行采集，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析可以得到司機(jī)開(kāi)車時(shí)腦電信號(hào)的共性特征向量，個(gè)體數(shù)據(jù)分析主要對(duì)共性特征向量進(jìn)行參數(shù)調(diào)整以得到不同司機(jī)個(gè)體腦電的個(gè)性特征向量，使參數(shù)模型更完善合理。具體步驟如下：首先，采集不同司機(jī)在開(kāi)車時(shí)不同腦電波并提取腦波多參數(shù)，然后利用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)各參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化提取共性特征向量，建立基本的特征參數(shù)模型；然后，對(duì)不同個(gè)體數(shù)據(jù)分析并提取腦波多參數(shù)，利用自適應(yīng)算法對(duì)各參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化并提取個(gè)性特征向量，完善特征參數(shù)模型；最后，利用支持向量機(jī)對(duì)完善后的特征參數(shù)模型進(jìn)行評(píng)估，獲得各函數(shù)的閾值，包括：關(guān)注度函數(shù)閾值為N₀，能量比函數(shù)閾值為P₀，功率比函數(shù)閾值為Q₀，眨眼函數(shù)閾值為L(zhǎng)₀，這四個(gè)函數(shù)將在后文進(jìn)行詳細(xì)介紹。在上述過(guò)程中，司機(jī)腦電波數(shù)據(jù)的采集可以通過(guò)腦電探測(cè)模塊實(shí)現(xiàn)，其可以采集不同司機(jī)在真實(shí)路面開(kāi)車時(shí)不同腦電波，如果真實(shí)路面采集司機(jī)腦電波不方便時(shí)也可在3D駕車模擬器上模擬真實(shí)道路場(chǎng)景進(jìn)行采集。

之后，則可根據(jù)確定的各函數(shù)閾值進(jìn)行防疲勞智能監(jiān)測(cè)預(yù)警。

為了便于理解，先介紹有關(guān)腦電波的常規(guī)知識(shí)，腦電波是反映大腦活動(dòng)的一個(gè)重要工具，疲倦與否在腦電波圖譜中應(yīng)當(dāng)有所反映。腦電波是大腦在活動(dòng)時(shí)，大量神經(jīng)元同步發(fā)生的突觸后電位經(jīng)總和后形成的。腦電波各頻段大致可以分為以下5種：δ波(1-3Hz)、θ波(3-8Hz)、α波(8-13Hz)、β波(13-30Hz)、γ波(30-50HZ)，其中α波又可細(xì)分為低α波(8-10HZ)、高α波(10-13HZ)，β又可細(xì)分為低β波(13-17HZ)、高β波(17-30HZ)。根據(jù)這些不同頻率的波我們?nèi)菀子?jì)算出不同波的功率譜密度E(δ)、E(θ)、E(α)、E(β)、E(γ)、E(低α)、E(高α)、E(低β)、E(高β)。

在進(jìn)入防疲勞智能監(jiān)測(cè)預(yù)警時(shí)，由所述腦電探測(cè)模塊采集司機(jī)開(kāi)車時(shí)的原始腦電波，并發(fā)送給腦電處理模塊。腦電處理模塊則對(duì)原始腦電波進(jìn)行濾波處理，以過(guò)濾掉包含周圍環(huán)境、電器、肌電以及眼電的噪聲干擾，并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)時(shí)域-頻域轉(zhuǎn)換，再計(jì)算出不同頻率的波的功率譜密度，從而建立關(guān)注度函數(shù)N、能量比函數(shù)P與功率比函數(shù)Q；并且，利用腦電探測(cè)模塊在檢測(cè)腦電波的同時(shí)檢測(cè)眼電信號(hào)，從而建立眨眼函數(shù)L；四個(gè)函數(shù)用于特有疲勞算法的輸入?yún)?shù)，上述四個(gè)函數(shù)具體如下：

1)關(guān)注度函數(shù)N(A,M)，閾值為N0；其中，A為關(guān)注值，關(guān)注值代表著一種精神“集中度”水平或“注意度”水平的強(qiáng)烈程度，其數(shù)值的范圍是0到100，關(guān)注值越大表示此刻司機(jī)的思想集中度越高，即越不疲勞；M為放松值，放松值代表著一種精神“平靜度”水平或者“放松度”水平，其數(shù)值的范圍是0到100，放松值越大代表此刻司機(jī)精神越不集中，即越可能處于疲勞狀態(tài)；此處的參數(shù)A與M均由不同頻率的波的功率譜密度計(jì)算得到。

2)能量比函數(shù)P＝E(低α)/E(高β)，閾值為P₀；其中，E(低α)為低α波的功率譜密度，E(高β)為高β波的功率譜密度。研究發(fā)現(xiàn)低α波(8-10Hz)對(duì)疲勞初期狀態(tài)較為敏感，當(dāng)司機(jī)輕度疲倦時(shí)低α波會(huì)有明顯的增加，高β會(huì)有明顯的下降，因此可以將能量比函數(shù)P＝E(低α)/E(高β)作為疲勞初期的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)。

3)功率比函數(shù)Q＝E(δ)/E(高β)，閾值為Q₀；其中，E(δ)為δ波的功率譜密度，E(高β)為高β波的功率譜密度。研究發(fā)現(xiàn)δ波(1-3Hz)對(duì)疲勞后期狀態(tài)較為敏感，當(dāng)司機(jī)重度疲倦時(shí)δ波會(huì)有明顯的增加，高β會(huì)進(jìn)一步下降，因此可以將能量比函數(shù)E(δ)/E(高β)作為疲勞后期的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)。

4)眨眼函數(shù)L(T,K)，閾值為L(zhǎng)0；其中，T為單位時(shí)間內(nèi)總閉眼時(shí)間，K為單位時(shí)間內(nèi)眨眼次數(shù)。根據(jù)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)可以將不同疲勞狀態(tài)下瞳孔被眼瞼縱向遮住80％以上的時(shí)間作為閉眼時(shí)間。在疲勞初期，眨眼次數(shù)稍稍增加，這是由于在疲勞初期司機(jī)的精神較為緊張，在入睡和清醒之間掙扎，想睡而不敢睡，稍微清醒眼睛就睜開(kāi)，但隨著疲勞的加深，司機(jī)很可能出現(xiàn)打瞌睡、點(diǎn)頭等現(xiàn)象。眨眼次數(shù)大大降低同時(shí)單位時(shí)間內(nèi)總閉眼時(shí)間增加。檢測(cè)眼電信號(hào)與腦電信號(hào)的基本原理相同，都可利用干電極檢測(cè)產(chǎn)生的電壓變化，眨眼的時(shí)候眼電信號(hào)明顯大于腦電信號(hào)，檢測(cè)到的電壓明顯大于均值，即可判斷為眨眼，可以利用這個(gè)原理在檢測(cè)腦電的同時(shí)檢測(cè)眼電信號(hào)，從而計(jì)算出閉眼的時(shí)間和眨眼次數(shù)。

本發(fā)明實(shí)施例中，由移動(dòng)設(shè)備基于上述四個(gè)函數(shù)來(lái)進(jìn)行疲勞檢測(cè)，其流程如圖6所示。當(dāng)能量比函數(shù)P達(dá)到閾值P₀，并且關(guān)注度函數(shù)和眨眼函數(shù)任一個(gè)達(dá)到相應(yīng)的閾值N₀、L₀時(shí)，即判定司機(jī)達(dá)到疲勞駕駛狀態(tài)或者有疲勞駕駛的趨勢(shì)，否則判定未達(dá)到疲勞駕駛狀態(tài)；當(dāng)功率比函數(shù)Q達(dá)到閾值Q₀，并且關(guān)注度函數(shù)與眨眼函數(shù)均達(dá)到相應(yīng)的閾值N₀、L₀，即判定司機(jī)處于重度疲勞駕駛狀態(tài)，否則處于輕度疲勞駕駛狀態(tài)或者有疲勞駕駛的趨勢(shì)。

對(duì)于輕度疲勞駕駛(或者有疲勞駕駛的趨勢(shì))和重度疲勞駕駛將采取不同的預(yù)警方式，預(yù)警裝置可以通過(guò)藍(lán)牙接收指令并產(chǎn)生相應(yīng)動(dòng)作。對(duì)于輕度疲勞駕駛(或者有疲勞駕駛的趨勢(shì))，可以利用語(yǔ)音提示裝置和震動(dòng)駕駛坐墊提醒司機(jī)注意休息，切勿疲勞駕駛，從聽(tīng)覺(jué)和觸覺(jué)上加以預(yù)警，語(yǔ)音提示裝置可以?shī)A在安全帶上，此裝置體積小，不會(huì)影響司機(jī)正常駕駛且可以減輕帽子的重量，達(dá)到真正的可穿戴，震動(dòng)駕駛坐墊裝置安裝在司機(jī)的駕駛坐墊下。

對(duì)于重度疲勞駕駛，僅僅是對(duì)司機(jī)本人預(yù)警是不夠的，這時(shí)司機(jī)很難自控，也很難自覺(jué)從疲勞時(shí)清醒過(guò)來(lái)。這時(shí)我們不僅要利用語(yǔ)音提醒和震動(dòng)駕駛坐墊方式，還要對(duì)該司機(jī)所處的地理位置加以定位并給該司機(jī)家屬發(fā)短信提醒，起到更好的預(yù)警效果。未來(lái)，還可以將司機(jī)位置、車牌號(hào)和疲勞駕駛等信息接入交警網(wǎng)，從而實(shí)現(xiàn)一個(gè)全方位、多覆蓋的司機(jī)個(gè)人檔案，當(dāng)執(zhí)勤交警發(fā)現(xiàn)這輛車時(shí)也可以及時(shí)提醒。

本發(fā)明實(shí)施例的上述方案，精確度高，時(shí)效性好，可以有效地防止司機(jī)由于疲勞駕駛導(dǎo)致的交通事故，實(shí)用性高，前景廣泛。同時(shí)采用可穿戴的帽式結(jié)構(gòu)體積小，容易佩戴，對(duì)司機(jī)日常駕駛操作無(wú)影響，采用的電極結(jié)構(gòu)，不需要以耳垂為參考電壓，不需要佩戴者在耳朵上夾一個(gè)耳夾，無(wú)不適感并且特有的疲勞算法有效減少誤報(bào)警、漏報(bào)警的情況。

所屬領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到，為描述的方便和簡(jiǎn)潔，僅以上述各功能模塊的劃分進(jìn)行舉例說(shuō)明，實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)需要而將上述功能分配由不同的功能模塊完成，即將裝置的內(nèi)部結(jié)構(gòu)劃分成不同的功能模塊，以完成以上描述的全部或者部分功能。

以上所述，僅為本發(fā)明較佳的具體實(shí)施方式，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明披露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到的變化或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)該以權(quán)利要求書(shū)的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。