专利汇可以提供司机注意力评价预警系统及其实施方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 揭示了一种单点采集的司机注意 力 评价及预警解决方案,实时监测司机的驾驶状态,以便当司机处于疲劳状态时予以可靠提醒。其主要包括脑电采集子系统、注意力评价子系统以及驾驶预警子系统。采用脑波 耳 机实时记录来自司机前额的EEG 信号 ,由蓝牙传输到注意力评价子系统予以分析;注意力评价子系统利用开始1分钟内采集到的θ、α节律波的数据构建各自的样本空间。将司机的驾驶疲劳状态分类并将分析结果传输到驾驶预警子系统,司机的智能手机对分析结果进行显示并自动实施相应地预警操作。应用本发明的司机注意力评价预警方案,设备结构简单、便于携带穿戴、预警及时,同时降低了 算法 复杂度,能降低因疲劳驾驶导致的交通事故率。,下面是司机注意力评价预警系统及其实施方法专利的具体信息内容。
1.司机注意力评价预警系统,与司机的智能手机相关联,其特征在于系统构成包括:
脑电采集子系统:用于实时记录驾驶状态中司机的EEG信号,并信号处理作为注意力评价的源数据;
注意力评价子系统:用于对源数据进行滤波、提取所需波段的时域波形并进行算法分析和分类识别,得到疲劳状态;
驾驶预警子系统:为基于智能手机硬件的APP,用于根据所得到的司机疲劳状态,并结合设定的驾驶模式通过智能手机反馈对应注意力弱集中状态的预警信息;
三个子系统逐次通信相联且数据交互。
2.根据权利要求1所述司机注意力评价预警系统,其特征在于:所述脑电采集子系统面向注意力评价子系统单向通信,所述注意力评价子系统面向驾驶预警子系统单向通信,且单向通信基于蓝牙设备实现。
3.根据权利要求1所述司机注意力评价预警系统,其特征在于:所述脑电采集子系统为针对EEG信号在正常范围内的波动趋势和个体差异动态补偿的单通道采集器,采集点设为司机的侧向前额、而参考点设为司机的一侧耳垂。
4.根据权利要求1所述司机注意力评价预警系统,其特征在于所述注意力评价子系统的构成包括:
提取特征信号模块,用于利用小波变换从EEG信号中提取出特征节律波θ和α;
特征样本模块,用于利用初始设定时段采集到的特征节律波θ和α构建特征样本空间;
距离计算加权模块,用于计算实时信号与特征样本空间的距离并加权求和;
模式匹配模块,用于比对所得的距离与预设阀值的关系,匹配得到从注意力集中到注意力涣散两种以上程度的疲劳状态判定结果。
5.根据权利要求1所述司机注意力评价预警系统,其特征在于:所述驾驶预警子系统基于智能手机设有驾驶模式输入接口及用于输出预警信号的声光单元、振动单元和自动导航单元。
6.司机注意力评价预警方法,与司机的智能手机关联实现,其特征在于包括步骤:
脑电采集:利用脑电采集子系统实时记录驾驶状态中司机的EEG信号,并信号处理作为注意力评价的源数据;
注意力评价:利用注意力评价子系统对源数据进行滤波、提取所需波段的时域波形并进行算法分析和分类识别,得到疲劳状态;
驾驶预警:利用驾驶预警子系统基于智能手机硬件的APP,根据所得到的司机疲劳状态,并结合设定的驾驶模式通过智能手机反馈对应注意力弱集中状态的预警信息;
三个子系统逐次通信相联且数据交互。
7.根据权利要求1所述司机注意力评价预警方法,其特征在于:所述脑电采集子系统面向注意力评价子系统单向通信,所述注意力评价子系统面向驾驶预警子系统单向通信,且单向通信采用蓝牙的方式实现。
8.根据权利要求1所述司机注意力评价预警方法,其特征在于:所述脑电采集针对EEG信号在正常范围内的波动趋势和个体差异动态补偿且采取头套方式将采集点设为司机的侧向前额、参考点设为司机的一侧耳垂,进行单通道采集EEG信号。
9.根据权利要求1所述司机注意力评价预警方法,其特征在于所述注意力评价包括步骤:
提取特征信号,利用小波变换从EEG信号中提取出特征节律波θ和α;
建立特征样本,利用初始设定时段采集到的特征节律波θ和α构建特征样本空间;
距离计算加权,计算实时信号与特征样本空间的距离并加权求和;
模式匹配,比对所得的距离与预设阀值的关系,匹配得到从注意力集中到注意力涣散两种以上程度的疲劳状态判定结果。
10.根据权利要求1所述司机注意力评价预警方法,其特征在于:驾驶预警中基于智能手机设置驾驶模式输入接口及声光单元、振动单元和自动导航单元,司机手动输入或智能手机智能识别驾驶模式,智能手机根据司机疲劳状态的判定结果响应输出语音提示、光色提醒、振动刺激或自动导航引导司机驶入最近的服务区休息。
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