[发明专利]一种基于腕部加速度信号的驾驶疲劳识别方法

说明书

本发明提供了一种基于腕部加速度信号的驾驶疲劳识别方法，包括：采集驾驶员腕部的三个轴向加速度信号，得到三个轴向的加速度值；根据三个轴向的加速度值计算合加速度值；分别计算Y轴向加速度值以及合加速度值的功率谱密度；根据功率谱密度分别计算Y轴向加速度以及合加速度在分段时间长度的0‑4hz频段范围内的功率；根据Y轴向加速度的功率，以及合加速度的功率，结合驾驶疲劳阈值对驾驶疲劳进行识别和预警。本发明可以避免驾驶员个人驾驶习惯和路况对驾驶疲劳的识别产生影响，仅仅使用腕部加速度信号即能实现对驾驶疲劳的识别，分析计算过程简单、便于实施。

技术领域

本发明涉及运动信号处理技术领域，具体涉及一种基于腕部加速度信号的驾驶疲劳识别方法。

背景技术

驾驶疲劳是诱发道路交通事故的重要因素，在驾驶疲劳发生早期，及时发现和预警能够预防事故的发生，对道路交通安全有重要的现实意义。

目前，针对驾驶疲劳的研究非常广泛，包括间接通过车道偏移量、方向盘转动角度，以及直接测量驾驶员生理信号和行为特征，来对驾驶员是否疲劳进行判断。其中，间接测量法易受到道路环境及驾驶员个人驾驶习惯的影响，在实际应用中存在限制，直接测量法可以对驾驶员的生理或肢体运动状态进行直接监测，能在驾驶疲劳发生时及时进行识别并预警，效果更好。

腕部活动的加速度信号可以反映出驾驶员的行为学改变，驾驶疲劳会影响驾驶员的腕部活动特征；通过对腕部加速度信号的分析，可以对驾驶员的疲劳状态进行识别。但是，在使用腕部加速度信号识别驾驶员的疲劳状态时，驾驶员的个人驾驶习惯(如转动方向盘的幅度和时间等特征)以及路况，可能对驾驶疲劳的识别产生影响。

发明内容

针对现有技术存在的不足，为避免驾驶员个人驾驶习惯和路况对驾驶疲劳的识别产生影响，本发明提出一种对腕部加速度信号进行频域分析用于驾驶疲劳识别的方法。

本发明采用的技术方案如下

第一方面，提供了一种基于腕部加速度信号的驾驶疲劳识别方法，包括：

采集驾驶员腕部的三个轴向加速度信号，得到三个轴向的加速度值；

根据三个轴向的加速度值计算合加速度值；

分别计算Y轴向加速度值以及合加速度值的功率谱密度；

根据功率谱密度分别计算Y轴向加速度以及合加速度在分段时间长度的0-4hz频段范围内的功率；

根据Y轴向加速度的功率，以及合加速度的功率，结合驾驶疲劳阈值对驾驶疲劳进行识别和预警。

进一步的，驾驶疲劳阈值包括：

当Y轴加速度的功率值大于37.9，驾驶员处于疲劳状态；

当Y轴加速度的功率值大于或等于33.2且小于或等于37.9，驾驶员处于过渡期；

当Y轴加速度的功率值为小于33.2时，驾驶员处于清醒状态。

进一步的，当合加速度的功率值连续2min内均小于10时，预警启动，提醒驾驶员注意疲劳。

进一步的，三个轴向包括：人体整体坐标轴中的正中横轴、正中矢状轴和正中垂直轴三个方向。

进一步的，根据加速度值使用多窗口法计算功率谱密度。

进一步的，根据功率谱密度使用复合辛卜生算法计算在分段时间长度的0-4hz频段范围内的功率。

进一步的，分段时间长度大于或等于15秒且小于或等于60秒。

进一步的，计算三个轴向的加速度值之前，对三个轴向加速度信号进行滤波降噪处理。

第二方面，提供了一种基于腕部加速度信号的驾驶疲劳识别装置，包括：