[发明专利]一种基于眨眼频率识别的疲劳驾驶脑电监测方法

说明书

本发明公开了一种基于眨眼频率识别的疲劳驾驶脑电监测方法，包括步骤：一、脑电波信号采集：对驾驶员脑电波信号进行采集及预处理，并将脑电波信号同步传送至脑电信号监测装置；二、脑电波信号分析处理：按照预先设定的分析处理频率且按照时间先后顺序，对各分析处理周期内接收到的脑电波信号进行分析处理，过程如下：前n个分析处理周期内所接收脑电波信号分析处理、眨眼判断阈值确定、前n个分析处理周期内驾驶员眨眼次数统计、第n+1个分析处理周期内所接收脑电波信号分析处理和下一个分析处理周期内所接收脑电波信号分析处理。本发明方法步骤简单、设计合理且实现方便、使用效果好，能简便、快速对驾驶员的疲劳驾驶状态进行准确监测。

技术领域

本发明属于脑电波监测技术领域，尤其是涉及一种基于眨眼频率识别的疲劳驾驶脑电监测方法。

背景技术

近年来，随着汽车保有量的增加和公路建设规模的扩大，交通事故等问题日益突出。中国是世界上人口最多的国家，道路交通事故死亡人数也是全世界最高的国家，连续数年一直居世界第一位。司机冒险疲劳驾驶，无疑会对自己和乘客的安全带来隐患。驾驶疲劳的研究分为主观和客观两种方法，主观的研究方法有主观调查表、驾驶员自我记录、睡眠习惯调查表、斯坦福睡眠尺度表四种。客观的研究方法有脑电图、眼电图、肌电图、呼吸气流、呼吸效果、动脉血液氧饱和时的温度和心电图等测量方法。尽管上述方法的驾驶疲劳判定结果是比较准确的，但由于上述方法一般是在驾驶前或驾驶后进行测量的，因而是超前或滞后的，而非实时的，况且在驾驶室有限的空间内安置复杂的检测仪器也是十分困难的；而且，驾驶员脱离驾驶室或未进入驾驶室的精神状态是不同的，再精确的仪器的测量结果也会大受影响。

眨眼是人的正常生理特征，人除去睡眠时间眨眼无时不在。眨眼却不是一成不变，不同的情况会有不同的表现，人在疲劳时眨眼会有很明显的变化，人会感到眼睛很困，不停地想闭眼睛。每个人正常的眨眼频率也不一样，但是疲劳时的眨眼频率有显著的提升。眼睛不仅人体得到外界视觉信息的唯一输入通道，还同时反映了人的生理与精神状况；当人很疲倦的时候，眨眼的频率和眨眼的时间都会增加，因此，可以利用侦测人眼睛的闭合情况去判断实验人员是否疲劳。在机动车辆的行驶过程中，驾驶员是否处于疲劳驾驶的状态可以从其眼睛的闭合状态观察出来。当驾驶员注意力集中的时候，眨眼的频率以及眼睛张开的大小都有一个统计值；当驾驶员疲倦，注意力分散的时候，眨眼的频率以及眼睛张开的大小都会有所减小。所以，利用驾驶员眨眼的信息来判断驾驶员是否处于疲劳状况是一种可行的方法。以往眨眼检测都是要看摄像头去捕捉画面，再进行图像分析去识别眨眼，这样识别有一定的延迟性，因为捕捉图画再到处理有一定的时间。

脑电波控制技术在生物医学，计算机等领域成为近年来的热点研究之一。传统的皮下脑波采集方法，既复杂，又不方便，因此很难推广到其它领域。目前，在国内脑机接口技术正处于发展起步阶段，相关的研究还比较少。TGAM(ThinkGear AM)模块是美国NeuroSky(神念科技)公司为大众市场应用所设计的脑波传感器ASIC模块，也称TGAM脑电模块(简称TGAM模块)。此TGAM(ThinkGear AM)模块可以处理并输出脑波频率谱、脑电信号质量、原始脑电波和三个Neurosky的eSense参数：专注度，冥想度(也称放松度)和眨眼侦测。由于NreuoSky公司的TGAM模块可检测到眨眼，它本身提供眨眼判别函数，但是现在给出的接口只有PC端和ios端。因此，需开发一种方法步骤简单、设计合理且实现方便、使用效果好的基于眨眼频率识别的疲劳驾驶脑电监测方法，能简便、快速对驾驶员的疲劳驾驶状态进行准确监测。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种基于眨眼频率识别的疲劳驾驶脑电监测方法，其方法步骤简单、设计合理且实现方便、使用效果好，能简便、快速对驾驶员的疲劳驾驶状态进行准确监测。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于眨眼频率识别的疲劳驾驶脑电监测方法，其特征在于该方法包括以下步骤：