[发明专利]一种层级式驾驶员认知分心检测系统

权利要求书

1.一种层级式驾驶员认知分心检测系统，其特征在于包括：信息采集子系统和信息处理子系统；

所述信息采集子系统包括车辆控制指标采集装置、脑电信息采集装置和无线发射器；

所述车辆控制指标采集装置用于实时采集车辆的速度、加速度和车头间距信息，所述脑电信息采集装置用于提取驾驶员脑电信息，所述无线发射器将车辆控制指标采集装置和脑电信息采集装置采集到的信息发送给信息处理子系统；

所述信息处理子系统包括无线接收器、车辆控制指标信息处理模块、脑电信息处理模块和认知分心等级判别模块；

所述无线接收器用于接收无线发射器发送的信息；所述车辆控制指标信息处理模块根据接收到的车辆的速度、加速度和车头间距信息采用K-means算法将驾驶员驾驶状态分为认知分心状态与正常驾驶状态；所述脑电信息处理模块利用随机森林算法对驾驶员脑电信息中的脑电特征量进行提取和选择，所述认知分心等级判别模块利用脑电特征量及脑电特征量对应的驾驶员驾驶状态构建训练集，并利用训练集训练KNN分类器，最后利用训练好的KNN分类器对驾驶员认知分心进行检测；

所述认知分心等级判别模块具体执行如下步骤：

所述认知分心等级判别模块根据贴上标签的脑电信息，即脑电信息中标签为1的脑电信息，然后将标签为1的脑电信息打上次标签，所述次标签分别为深度认知分心、中度认知分心和轻度认识分心，然后根据选择的三个关键脑电特征量及其对应的次标签作为训练数据集训练KNN，最后利用训练好的KNN分类器对驾驶员认知分心进行检测；

所述车辆控制指标信息处理模块具体执行如下步骤：

首先车辆控制指标信息处理模块接收到车辆的速度、加速度和车头间距信息后，按照3δ准则法剔除车辆的速度、加速度和车头间距信息中的异常数据，并使用Z-score标准化方法对剔除异常数据后的车辆的速度、加速度和车头间距信息数据进行归一化处理，

然后将包括车辆的速度、加速度和车头间距信息的三维车辆控制指标作为输入数据，并采用K-means算法标记认知状态；

所述采用K-means算法标记认知状态的具体步骤为：

首先K-means算法将驾驶员认知负荷状态分为：正常驾驶和认知分心驾驶，然后随机选择两个样本点作为初始质心μ₁和μ₂，所述初始质心μ₁对应正常驾驶，所述初始质心μ₂对应认知分心驾驶，之后计算输入样本X中各样本点到两个质心的距离d_ij：

其中，X_i表示样本点；

然后随机选择不同的初始质心重复运行K-means算法，然后选择误差平方和最小的结果给驾驶员分心贴标签，若误差平方和最小的结果与μ₁的距离小于误差平方和最小的结果与μ₂的距离，则对应的标签为0，对应的状态为正常驾驶；若误差平方和最小的结果与μ₁的距离大于误差平方和最小的结果与μ₂的距离，则对应的标签为1，对应的状态为认知分心驾驶；

最后将脑电信息中标签为0的脑电信息删除；

误差平方和的公式表示为：

其中，ω_i是簇C_i的质心，表达式为X表示车辆控制指标信息处理模块接收到的车辆的速度、加速度和车头间距信息。

2.根据权利要求1所述的一种层级式驾驶员认知分心检测系统，其特征在于所述Z-score标准化的转化函数表示为：

其中，μ为原始数据的平均值，σ为原始数据的标准差，X表示车辆控制指标信息处理模块接收到的车辆的速度、加速度和车头间距信息，X^*表示归一化处理后的车辆的速度、加速度和车头间距信息。