[發明專利]一種駕駛員警覺度狀態檢測方法

有效

• 申請號: 201610066988.0
• 申請日: 2016-01-29
• 公開（公告）號: CN105726046B
• 公開（公告）日: 2018-06-19
• 發明（設計）人: 張祖濤;張效良;羅典媛;劉昱崗;王富斌;李晏君
• 申請（專利權）人: 西南交通大學
• 主分類號: A61B5/18
• 分類號: A61B5/18;A61B5/0476
• 代理公司: 成都點睛專利代理事務所(普通合伙) 51232
• 代理人: 葛啟函

1.一種駕駛員警覺度狀態檢測方法，包括以下步驟：

第一步、構建功能模塊

利用包括具有無線傳輸功能的DSP芯片TMS320F28335的開發板，構建腦電信號處理模塊；

第二步、駕駛員腦電信號的采集

首先，駕駛員的頭部佩戴一個腦電信號采集頭帶，對駕駛員處于清醒或疲勞狀態的腦電信號數據進行采集，將采集到的數據編輯冗余字典，并存在儲腦電信號處理模塊中；其次，對駕駛員行車途中不同時段的腦電信號進行實時采集，采集到的駕駛員腦電信號通過無線傳輸技術傳輸到腦電信號處理模塊；

第三步、腦電信號的去噪

腦電信號處理模塊對采集到的駕駛員的腦電信號運用離散小波變換(DWT)算法對原始腦電信號進行一個5dB小波的6層分解，得到子帶小波細節系數(D_i，i＝1,2,3,4,5,6)和近似系數(A_i，i＝1,2,3,4,5,6)；通過重建分解系數D₃，D₄，D₅，D₆除去原始信號中的低頻和高頻干擾從而得到有用的腦電信號；

第四步、腦電信號的下采樣

腦電信號處理模塊對經過去噪之后的駕駛員的腦電信號進行下采樣處理，采樣頻率為128Hz；

第五步、腦電信號的特征提取

腦電信號處理模塊對經過下采樣處理之后的腦電信號進行基于快速傅里葉變換(FFT)算法的特征提取，快速傅里葉變換算法為128點；

第六步、駕駛員警覺度狀態的模式分類

腦電信號處理模塊對經過特征提取的駕駛員的腦電信號進行基于K-SVD的稀疏分類表示算法的模式分類，得到駕駛員的警覺度狀態class(y)；

class(y)＝argmin_i||y-Dα'_i||₂

其中y為待分類的數據D＝[D_a,D_d]為駕駛員警覺度狀態的冗余字典，D_a為駕駛員處于清醒狀態的冗余字典，D_d為駕駛員處于疲勞狀態的冗余字典，α為待分類數據y的稀疏系數；

第七步、報警提醒

腦電信號處理模塊傳來的駕駛員警覺度狀態，若判斷是駕駛員存在疲勞駕駛情況，則輸出控制信號，控制位于駕駛員座椅上的警示裝置對駕駛員進行震動或蜂鳴提醒。