[发明专利]一种驾驶疲劳的检测方法及系统

权利要求书

1.一种驾驶疲劳的检测方法，其中，所述方法包括：

获得第一用户的当前生理信号；

构建综合效能评估模型；

根据所述第一用户的当前生理信号和所述综合效能评估模型，获得第一疲劳指标；

构建实时疲劳模型；

根据所述第一用户的当前生理信号和所述实时疲劳模型，获得第二疲劳指标；

对比所述第一疲劳指标和所述第二疲劳指标，获得所述第一用户的驾驶疲劳等级信息。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述构建综合效能评估模型，包括：

获得多个眼动特性的样本信息；

根据所述多个眼动特性的样本信息，确定第三疲劳指标；

获得多个疲劳程度问卷量表的样本信息；

根据所述多个疲劳程度问卷量表的样本信息，确定第四疲劳指标；

获得多个脑电波信号的样本信息；

根据所述多个脑电波信号的样本信息，确定第五疲劳指标；

获得多个闪光融合频率的样本信息；

根据所述多个闪光融合频率的样本信息，确定第六疲劳指标；

融合所述第三疲劳指标、所述第四疲劳指标、所述第五疲劳指标、第六疲劳指标以及多模态生理信号，构建所述综合效能评估模型。

3.如权利要求1所述的方法，其中，所述构建实时疲劳模型，包括：

获得第一用户当前的眼动特性信息；

根据所述第一用户当前的眼动特性信息和多模态生理信号，构建所述实时疲劳模型。

4.如权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述第一用户的当前生理信号和所述综合效能评估模型，获得第一疲劳指标，包括：

将所述第三疲劳指标、所述第四疲劳指标、所述第五疲劳指标和所述第六疲劳指标分别转化为第一刻度上的指标得分信息；

根据所述指标得分信息，确定疲劳等级信息；

根据所述指标得分信息和所述疲劳等级信息，获得所述第一疲劳指标。

5.如权利要求3所述的方法，其中，所述根据所述第一用户的当前生理信号和所述实时疲劳模型，获得第二疲劳指标，包括：

将所述多模态生理信号和所述第一用户当前的眼动特性信息在单位时间上的特征值转化为第一刻度上的指标得分信息；

根据所述第一刻度上的指标得分信息，获得所述第二疲劳指标。

6.如权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述多个眼动特性的样本信息，确定第三疲劳指标，包括：

获得清醒状态和疲劳状态的多个眨眼特性指标信息；

获得清醒状态和疲劳状态的多个眼睑闭合时间百分比；

根据所述清醒状态和疲劳状态的多个眨眼特性指标信息和多个眼睑闭合时间百分比进行统计分析，确定所述第三疲劳指标。

7.如权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述多个脑电波信号的样本信息，确定第五疲劳指标，包括：

获得清醒状态和疲劳状态的多个脑电波信号；

通过比较分析清醒状态和疲劳状态的多个通道上脑电波信号各个频带上的能量功率谱，确定所述第五疲劳指标。

8.一种驾驶疲劳的检测系统，其中，所述系统包括：

第一获得单元，所述第一获得单元用于获得第一用户的当前生理信号；

第二获得单元，所述第二获得单元用于构建综合效能评估模型；

第三获得单元，所述第三获得单元用于根据所述第一用户的当前生理信号和所述综合效能评估模型，获得第一疲劳指标；

第四获得单元，所述第四获得单元用于构建实时疲劳模型；

第五获得单元，所述第五获得单元用于根据所述第一用户的当前生理信号和所述实时疲劳模型，获得第二疲劳指标；

第六获得单元，所述第六获得单元用于对比所述第一疲劳指标和所述第二疲劳指标，获得所述第一用户的驾驶疲劳等级信息。

9.一种驾驶疲劳的检测系统，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-7任一项所述方法的步骤。