[发明专利]司机注意力评价预警系统及其实施方法

说明书

本发明揭示了一种单点采集的司机注意力评价及预警解决方案，实时监测司机的驾驶状态，以便当司机处于疲劳状态时予以可靠提醒。其主要包括脑电采集子系统、注意力评价子系统以及驾驶预警子系统。采用脑波耳机实时记录来自司机前额的EEG信号，由蓝牙传输到注意力评价子系统予以分析；注意力评价子系统利用开始1分钟内采集到的θ、α节律波的数据构建各自的样本空间。将司机的驾驶疲劳状态分类并将分析结果传输到驾驶预警子系统，司机的智能手机对分析结果进行显示并自动实施相应地预警操作。应用本发明的司机注意力评价预警方案，设备结构简单、便于携带穿戴、预警及时，同时降低了算法复杂度，能降低因疲劳驾驶导致的交通事故率。

技术领域

本发明涉及一种基于脑电信号分析的疲劳驾驶预警系统，属于机电与通信的结合领域。

背景技术

调查研究显示，疲劳是影响司机安全驾驶的一个重要因素。司机疲劳时，会出现视线模糊、腰酸背疼、动作呆板、手脚发胀或有精力不集中、反应迟钝、思考不周全、精神涣散、焦虑、急躁等现象。如果仍勉强驾驶车辆，则很可能导致交通事故的发生。据不完全统计全世界每年发生的交通事故高达10多亿次，而由于司机的疲劳驾驶引起的事故约占总事故件数的20% ～30%，且疲劳驾驶造成的事故死亡率占所有交通事故死亡率的70%左右。故近年来，司机疲劳驾驶问题已受到世界各国越来越多研究人员的关注，其中针对疲劳驾驶检测方法而进行的研究更具重要的现实意义。为了控制机动车驾驶事故，疲劳驾驶的解决成为了重中之重。

近年来，随着脑机接口（BCI）领域技术的飞速发展，使得仅仅通过人脑的思维活动实现对外部环境的控制成为可能。大量文献指出，脑电信号（英文简称EEG）各节律波（δ波、θ波、α波、β波）与人脑所处的诸如警觉、疲劳等状态具有紧密的联系。当人体处于警觉状态时，脑电信号中的α波在前额区的活动明显强于其他波段；而当人体处于疲劳状态时，α波将受到抑制，而θ波在颞叶区域的活动变得最为显著。因此，利用脑电信号节律波的变化情况来判断驾驶者所处状态已成为可能。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的旨在提出一种单点采集的司机注意力评价及预警方案，基于脑电信号的注意力分析来检测驾驶员的疲劳程度，解决当司机感到疲劳时系统予以自动及时提醒的问题。

本发明实现上述目的的一种技术解决方案是，司机注意力评价预警系统，与司机的智能手机相关联，其特征在于系统构成包括：

脑电采集子系统：用于实时记录驾驶状态中司机的EEG信号，并信号处理作为注意力评价的源数据；

注意力评价子系统：用于对源数据进行滤波、提取所需波段的时域波形并进行算法分析和分类识别，得到疲劳状态；

驾驶预警子系统：为基于智能手机硬件的APP，用于根据所得到的司机疲劳状态，并结合设定的驾驶模式通过智能手机反馈对应注意力弱集中状态的预警信息；

三个子系统逐次通信相联且数据交互。

进一步地，所述脑电采集子系统面向注意力评价子系统单向通信，所述注意力评价子系统面向驾驶预警子系统单向通信，且单向通信基于蓝牙设备实现。

进一步地，所述脑电采集子系统为针对EEG信号在正常范围内的波动趋势和个体差异动态补偿的单通道采集器，采集点设为司机的侧向前额、而参考点设为司机的一侧耳垂。

进一步地，所述注意力评价子系统的构成包括：

提取特征信号模块，用于利用小波变换从EEG信号中提取出特征节律波θ和α；

特征样本模块，用于利用初始设定时段采集到的特征节律波θ和α构建特征样本空间；

距离计算加权模块，用于计算实时信号与特征样本空间的距离并加权求和；

模式匹配模块，用于比对所得的距离与预设阀值的关系，匹配得到从注意力集中到注意力涣散两种以上程度的疲劳状态判定结果。