[实用新型]基于脑电信号的车载嵌入式路怒驾驶状态检测装置有效
申请号: | 201120443675.5 | 申请日: | 2011-11-10 |
公开(公告)号: | CN202355417U | 公开(公告)日: | 2012-08-01 |
发明(设计)人: | 叶柠;孙宇舸 | 申请(专利权)人: | 东北大学 |
主分类号: | A61B5/18 | 分类号: | A61B5/18 |
代理公司: | 沈阳东大专利代理有限公司 21109 | 代理人: | 梁焱 |
地址: | 110819 辽宁*** | 国省代码: | 辽宁;21 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 电信号 车载 嵌入式 驾驶 状态 检测 装置 | ||
技术领域
本实用新型涉及嵌入式信号处理技术领域,具体涉及基于脑电信号的车载嵌入式路怒驾驶状态检测装置。
背景技术
愤怒是人们生活中常见的一种消极情绪,愤怒情绪发生时,人容易冲动冒险,做出对他人不利的事来。驾驶人在开车中也会产生愤怒情绪,心理学上把带着愤怒情绪开车称为“路怒症”,用以形容在交通阻塞情况下开车压力与挫折所导致的愤怒情绪。“路怒症”现已成为了汽车时代的通病。随着汽车数量的剧增与道路拥挤等矛盾的存在,加上我国现在驾驶人员构成复杂,素质高低不一,进一步加剧了“路怒症”的表现,我国有60.72%的车主有路怒症,情绪失控的“路怒症”容易引起“驾驶愤怒”,除了骂人、动粗、野蛮开车外,还会引起超速行驶,危险超车,恶意变道等危险行为,这种情绪激化导致的失控时间长度虽然未达到焦虑抑郁的精神疾病诊断标准,但是开车时哪怕是几秒钟的情绪失控,也足以导致车毁人亡,更严重者甚至会引起“驾驶暴力”,故意开车袭击行人或者其他车辆,马路杀手中有相当一部分人是“路怒症”造成的。这种攻击性驾驶行为已经与醉酒驾驶和疲劳驾驶一样,成为交通事故的重要影响因素之一。
目前针对驾驶人驾驶情绪的检测方法主要是基于外部行为检测法是无接触测量,安装如摄像头进行信息采集,采用受试者的外部表现如面部表情判断驾驶情绪,该方法具有评分标准不易统一、受记忆或其它个人行为、光线、图像采集角度等条件的影响,对于戴眼镜的驾驶员,或者被测人头部在自由转动的情况下,图像很难准确跟踪到,这会导致检测系统不能始终如一正确地报告驾驶员状态。脑电信号来自大脑皮层的电信号,与人的生理状态和心理状态密切相关,特别是当人处于愤怒情绪时,脑电信号会发生显著的变化,本实用新型通过对驾驶人的脑电信号进行实时监测,并提取其特征作为判断是否路怒驾驶的标准。
发明内容
本实用新型提供一种基于脑电信号的车载嵌入式路怒驾驶状态检测装置,当检测到驾驶人处于路怒驾驶情绪时,自动启动语音警示系统,提醒驾驶人注意情绪控制,减小由于驾驶人情绪波动造成的交通事故的可能。
基于脑电信号的车载嵌入式路怒驾驶状态检测装置,包括脑电信号采集单元、信号处理单元和语音提示单元;
所述的脑电信号采集单元包括电极和放大电路,电极安置在驾驶人头皮表面,通过电极帽固定;放大电路包括前置放大电路和后级放大电路,电极接至前置放大电路输入端,前置放大电路输出端连接后级放大电路输入端,后级放大电路输出端连接信号处理单元;
所述的信号处理单元,包括处理器和存储器,存储器外接于处理器端口。接收从脑电信号采集装置得到的数字信号,通过对多导联脑电信号进行基于小波包子带的共空间模式分解,得到脑电信号的特征;
所述的语音提示单元包括语音解码器和扬声器,语音解码器输出端接至扬声器,事先录制好不同类型的语音提示,检测到驾驶人处于路怒驾驶状态时,驱动语音提示单元播放提示语音。
所述脑电信号采集单元的输出端和语音提出单元的输入端均接至处理器端口。
采用上述车载嵌入式路怒驾驶状态检测装置进行检测,脑电信号特征提取是利用基于小波包分解和共空间模式的特征提取,利用神经元网络对提取的特征进行分类,给出路怒驾驶状态的识别结果,具体包括如下步骤:
步骤1:电极实时采集脑电信号,经放大处理后输出至处理器;
步骤2:进行脑电信号特征提取;
步骤2.1:分别对每个导联数据进行小波包分解;
步骤2.2:选择与愤怒情绪相关的小波包子带,分别进行子带数据的共空间模式分解;
步骤2.3:每个小波包子带提取若干特征点,组成特征向量;
步骤3:利用神经网络对提取的特征向量进行分类;
利用事先采集到的离线数据对分类器进行训练,具体步骤如下:
步骤3.1:对LVQ神经网络参数初始化;
步骤3.2:从路怒驾驶状态对应的特征向量中选取一组,输入到神经网络的输入层,输出层对应的输出向量设定为[10],根据输入输出结果自动调整神经网络权值;输入下一个样本,重复进行权值调整,直到达到预设的训练次数;
步骤3.3:从平静驾驶状态对应的特征向量中选取一组,输入到神经网络的输入层,输出层对应的输出向量设定为[01],根据输入输出结果自动调整神经网络权值;输入下一个样本,重复进行权值调整,直到达到预设的训练次数;
步骤3.4:将训练结果作为神经网络的最优参数;
步骤3.5:利用训练好的神经网络对驾驶人的驾驶脑电信号进行实时的分类;
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