[發明專利]疲勞狀態識別方法、系統、計算機及可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202210345016.0
• 申請日: 2022-04-02
• 公開（公告）號: CN114869283A
• 公開（公告）日: 2022-08-09
• 發明（設計）人: 辛增念
• 申請（專利權）人: 江西科技學院
• 主分類號: A61B5/18
• 分類號: A61B5/18;A61B5/374;A61B5/00;G06K9/00
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 何世磊

1.一種疲勞狀態識別方法，其特征在于，所述方法包括：

接收EEG數據采集儀按照預設采集通道采集并經過第一預處理的人體腦電波信號，并對所述人體腦電波信號進行特征提取，以識別出所述人體腦電波信號中的θ波、α波以及β波；

基于預設算法分別計算出所述θ波、所述α波以及所述β波在所述預設采集通道內對應的算術平均值θav、αav以及βav，并根據所述θav、所述αav、所述βav以及第一預設公式計算出腦電疲勞因子F；

獲取當前駕駛時長對應的駕駛時間系數ω，并根據所述腦電疲勞因子F、所述駕駛時間系數ω以及第二預設公式計算出駕駛員疲勞程度。

2.根據權利要求1所述的疲勞狀態識別方法，其特征在于：所述接收EEG數據采集儀按照預設采集通道采集并經過第一預處理的人體腦電波信號的步驟包括：

通過所述EEG數據采集儀采集駕駛員頭皮表面Fp1、Fp2、Fpz、T7以及T8處的腦電信號；

通過所述EEG數據采集儀對所述腦電信號進行放大以及濾波處理，并通過A/D采樣單元將濾波處理過后的腦電信號中的模擬信號轉換為數字信號，以將所述數字信號傳輸至無線發射模塊，所述數字信號包括所述人體腦電波信號；

通過無線接收模塊接收所述無線發射模塊發送的所述人體腦電波信號。

3.根據權利要求1所述的疲勞狀態識別方法，其特征在于：所述對所述人體腦電波信號進行特征提取，以識別出所述人體腦電波信號中的θ波、α波以及β波的步驟包括：

對所述人體腦電波信號進行二次濾波、去干擾以及漂移數據處理；

在所述漂移數據處理過后的人體腦電波信號中識別出所述所述θ波、所述α波以及所述β波。

4.根據權利要求2所述的疲勞狀態識別方法，其特征在于：所述基于預設算法分別計算出所述θ波、所述α波以及所述β波在所述預設采集通道內對應的算術平均值θav、αav以及βav的步驟包括：

計算出所述θ波、所述α波以及所述β波分別在所述Fp1、所述Fp2、所述Fpz、所述T7以及所述T8通道內的平均值，其中，θ波平均值為θFp1、θFp2、θFpz、θT7、θT8；α波平均值為αFp1、αFp2、αFpz、αT7、αT8、β波平均值為βFp1、βFp2、βFpz、βT7、βT8；

根據所述θ波平均值、所述α波平均值以及所述β波平均值分別計算出對應的算術平均值θav、αav以及βav。

5.根據權利要求1所述的疲勞狀態識別方法，其特征在于：所述第一預設公式為：

其中，F表示所述腦電疲勞因子，θav表示所述θ波的算術平均值，αav表示所述α波的算術平均值，βav表示所述β波的算術平均值。

6.根據權利要求1所述的疲勞狀態識別方法，其特征在于：所述獲取當前駕駛時長對應的駕駛時間系數ω，并根據所述腦電疲勞因子F、所述駕駛時間系數ω以及第二預設公式計算出駕駛員疲勞程度的步驟包括：

若判斷到所述當前駕駛時長落入第一時間閾值時，則將所述駕駛時間系數ω設定為第一參數；

若判斷到所述當前駕駛時長落入第二時間閾值時，則將所述駕駛時間系數ω設定為第二參數；

若判斷到所述當前駕駛時長落入第三時間閾值時，則將所述駕駛時間系數ω設定為第三參數；

其中，所述第三時間閾值大于所述第二時間閾值，所述第二時間閾值大于所述第一時間閾值，所述第三參數大于所述第二參數，所述第二參數大于所述第一參數。

7.根據權利要求1所述的疲勞狀態識別方法，其特征在于：所述第二公式為：

Y=F乘以ω

其中，Y表示所述駕駛員疲勞程度，F表示所述腦電疲勞因子，ω表示所述駕駛時間系數。