[發明專利]一種基于語義網絡的人類疲勞監測系統

在審

• 申請號: 201810169659.8
• 申請日: 2018-03-01
• 公開（公告）號: CN108280314A
• 公開（公告）日: 2018-07-13
• 發明（設計）人: 于冬梅;李玎
• 申請（專利權）人: 江蘇理工學院
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50;G06F17/18
• 代理公司: 常州佰業騰飛專利代理事務所(普通合伙) 32231
• 代理人: 常瑩瑩

本發明公開一種基于語義網絡的人類疲勞監測系統，在該系統中包括引起人類疲勞的各個直接影響因素和間接影響因素，假定引起人類疲勞的各個直接和間接影響因素已經通過各種傳感器獲得，先對引起人類疲勞的各個直接因素和間接因素進行歸類，歸類后的各個因素之間的關系應用人工智能中表示知識的語義網絡進行建模，再通過語義網絡中的聯合概率分布函數和貝葉斯方程進行求解，最后監測出人類疲勞程度。該系統具有魯棒性和通用性。

技術領域

本發明涉及一種疲勞監測系統，尤其是一種基于語義網絡的人類疲勞監測系統。

背景技術

語義網絡(Semantic Network)是Quilian在1968年研究人類聯想記憶時提出的數學模型，是知識表示的一種方法。Quilian認為記憶是由概念間的聯系來實現的。1972年，人工智能專家西蒙(Simmon)和斯樂康(Slocum)首先將語義網絡應用于自然語言理解系統中。語義網絡是通過概念及其語義關系來表達知識的一種有向網絡圖。其中，有向圖的結點表示各種事物、概念及屬性等；弧表示結點之間各種語義關系，指明它所連接的結點之間的某種語義關系。語義網絡可以用來表示復雜的概念、事物以及語義聯系，即關系或聯系型的知識都可以用語義網絡來表示。構建語義網絡的目的是為一些應用能夠獲取和處理相關知識，并能夠在此基礎上進行知識推理。語義網絡由于其強大的表達能力和靈活性，使之能通過多種機制來表達概念、規則及其之間的關聯知識。因而在各個領域都得到了廣泛的應用。

隨著社會的不斷進步和經濟的高速發展，人們在迎接各種機遇和挑戰的過程中，精神和身體時刻處于緊張和疲乏狀態，極易產生疲勞現象。疲勞是一種復雜的生理和心理現象，當人在持續一段時間的體力和腦力勞動以后，由于勞動機能失調和衰退、身體功能與精神狀態下降而導致工作能力與工作效率降低，為避免機體過于衰竭，防止能量過度消耗而人體會產生一種保護性反應。人體疲勞以后，經常會出現意志力減弱、注意力分散、反應遲鈍、對信息的選擇能力降低、行為混亂、動作協調性差、工作能力下降、身心俱累等現象，并伴有煩躁、惱怒、厭倦等諸多負面情緒。國內外研究表明，在疲勞時不僅會降低工作效率，而且會引發人的不安全行為，容易釀成事故。

在過去的幾十年中，關于人類疲勞問題的研究更多地集中在對避免出現疲勞的方面。即使有些研究也涉及到疲勞監測問題，但大部分監測的對象都是行車中的駕駛員。這樣的疲勞監測手段和方法通用性不強。

發明內容

為解決現有的疲勞監測手段和方法通用性不強的缺陷，本發明提供一種基于語義網絡的人類疲勞監測系統。

為實現上述目的，本發明采用下述技術方案：

一種基于語義網絡的人類疲勞監測系統，它包括多源信息一模塊、多源信息二模塊、多源信息三模塊、多源信息四模塊、多源信息五模塊、語義網絡和疲勞程度預測，多源信息一模塊、多源信息二模塊、多源信息三模塊、多源信息四模塊和多源信息五模塊分別接收來自各種傳感器的影響睡眠質量、工作環境、工作條件、身體條件和生理節奏的信號，并通過語義網絡構建的聯合概率分布函數和貝葉斯方程進行求解，并通過疲勞程度預測對求解結果進行計算，得出人類疲勞程度。

進一步地，語義網絡(2)以V＝{V₁,V₂,...,V_J}作為直接影響人類疲勞的直接或者間接因素，且V_j＝v_j，其中，V_j為布爾變量，v_j為變量的值，并根據以下貝葉斯方程：

來估算人類疲勞程度，其中，P(A_i)為先驗概率，且i＝1,2,...,n。

進一步地，多源信息一模塊中影響睡眠質量的因素包括睡眠環境中的噪音、光亮、溫度及濕度、睡眠時間中的24點前睡覺及24點后睡覺、睡眠狀態中的負面情緒和小睡中的淺睡眠。