[发明专利]基于概率统计方法的管制员疲劳检测方法及系统

摘要

本发明提供了一种基于概率统计方法的管制员疲劳检测方法。方法为：获取管制员的脑电波，脑电波包括慢α波、α波、β波和θ波；计算得到慢α波功率百分比，α波和β波的功率比值、θ波和慢α波的功率比值；获取基于概率统计方法的疲劳检测模型，将慢α波功率百分比，α波和β波的功率比值、θ波和慢α波的功率比值输入疲劳检测模型，得到PERCLOS值仿真结果；根据PERCLOS值仿真结果，进行管制员的疲劳检测。本发明基于概率统计方法的管制员疲劳检测方法及系统，采用将脑电波参数输入基于概率统计方法建立的疲劳检测模型，得到PERCLOS值仿真结果进行疲劳检测。利用脑电波间接反映人的疲劳程度，脑电波获取方法简单，易于实现，成本低。

主权项

1.基于概率统计方法的管制员疲劳检测方法，其特征在于，包括：步骤S1，获取管制员的脑电波，所述脑电波包括慢α波、α波、β波和θ波；步骤S2，根据所述脑电波，计算得到慢α波功率百分比，α波和β波的功率比值、θ波和慢α波的功率比值；步骤S3，获取预先基于概率统计方法的疲劳检测模型，将所述慢α波功率百分比，α波和β波的功率比值、θ波和慢α波的功率比值输入所述疲劳检测模型，得到PERCLOS值仿真结果；建立所述疲劳检测模型，包括：获得多个管制员的眼睑闭合程度数据，计算得到PERCLOS值测量结果；根据所述慢α波功率百分比，α波和β波的功率比值、θ波和慢α波的功率比值，结合所述PERCLOS值测量结果，计算联合分布函数；根据所述联合分布函数，计算条件概率分布函数；根据所述条件概率分布函数，结合疲劳状态下的阈值，计算得到疲劳条件概率；具体地，计算PERCLOS值测量结果的过程为：进行人眼定位；完成定位后，利用动态模板匹配的方法跟踪眼睛；计算PERCLOS值测量结果；步骤S4，根据所述PERCLOS值仿真结果，进行所述管制员的疲劳检测：所述PERCLOS值仿真结果大于实验确定的阈值，判定所述管制员处于疲劳状态。