[发明专利]一种基于脑电波分析的施工安全监测方法和装置

说明书

本公开提供一种基于脑电波分析的施工安全监测方法和装置，所述方法包括：采集施工人员的脑电波信号；根据所述脑电波信号，用预设的稀疏表示分类器进行分类，根据分类结果得到所述施工人员的疲劳程度；根据所述疲劳程度构建安全监测模型；将获取的危险处理信息输入所述安全监测模型，得到施工安全信息；根据所述施工安全信息判断所述施工人员是否存在施工安全隐患。本公开提供的方法和装置中，通过对施工人员的脑电波信号判断施工人员的疲劳程度，进而建立能够体现施工人员疲劳程度的安全监测模型，并利用所述模型监测施工人员是否存在安全隐患，利用脑电波技术对人的行为进行安全监管，极大程度可以避免安全事故的发生。

技术领域

本公开属于施工安全监测技术领域，具体涉及一种基于脑电波分析的施工安全监测方法和一种基于脑电波分析的施工安全监测装置。

背景技术

基于现有的文献搜索及施工现场实际状况，针对施工安全管理，目前最多的是对施工自身设备进行改进或者安全监管，例如针对塔吊，传统的施工安全监测技术包括黑匣子技术、吊钩定位技术等，设备最终都需要人的操作，很少有研究将人作为研究对象，但人的操作对于吊装作业安全来说是至关重要的，安全的操作需要施工人员有清楚的认知能力和较快的反应能力，所以需要对施工人员，例如塔司等操作人员的疲劳度进行监测。

发明内容

本公开旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提供一种基于脑电波分析的施工安全监测方法和一种基于脑电波分析的施工安全监测装置。

本公开的一个方面，提供一种基于脑电波分析的施工安全监测方法，包括：

采集施工人员的脑电波信号；

根据所述脑电波信号，用预设的稀疏表示分类器进行分类，根据分类结果得到所述施工人员的疲劳程度；

根据所述疲劳程度构建安全监测模型；

将获取的危险处理信息输入所述安全监测模型，得到施工安全信息；

根据所述施工安全信息判断所述施工人员是否存在施工安全隐患。

可选的，所述采集施工人员的脑电波信号后，还包括：

对所述脑电波信号进行分段处理，得到多个波段脑电波信号；

对所述多个波段脑电波信号进行傅里叶变换并计算对应的功率谱密度；

根据所述脑电波信号的频率分布和功率谱密度，分别计算所述多个波段脑电波信号的能量特征值。

可选的，采用下述关系式计算所述多个波段脑电波信号的能量特征值：

其中，E_α为α波段脑电波信号的能量特征值；E_β为β波段脑电波信号的能量特征值；E_θ为θ波段脑电波信号的能量特征值；E_δ为δ波段脑电波信号的能量特征值；freq为频率，单位为Hz；p_freq为在频率freq的波段的脑电波的功率谱密度。

可选的，所述根据所述脑电波信号，用预设的稀疏表示分类器进行分类，根据分类结果得到所述施工人员的疲劳程度，包括：

预先获取不同疲劳程度所对应的脑电特征矩阵，形成训练样本，并利用所述训练样本进行训练得到所述稀疏表示分类器；

根据所述多个波段脑电波信号的能量特征值，用所述稀疏表示分类器进行分类，根据分类结果，得到所述施工人员的疲劳程度。

可选的，所述根据所述疲劳程度构建安全监测模型，具体为：