[发明专利]基于Android平台的疲劳驾驶实时监控与预警方法

说明书

技术领域

本发明涉及车载疲劳检测及监控。

背景技术

为了减少和防止驾驶员疲劳驾驶，《中华人民共和国道路交通安全法实施条例》第六十二条第七款规定：驾驶机动车不得连续驾驶超过4小时不停车休息或者停车休息时间少于20分钟。但由于缺乏有效监管手段，难以起到减少疲劳驾驶的实际效果。车载疲劳预警系统由于可以对驾驶员或车辆运行状态进行实时监控，并择机进行干预，被视为一种重要且有效的防疲劳驾驶主动安全手段。根据英国独立交通研究机构“交通研究实验室”一份回顾车载疲劳检测设别的报告，目前世界范围内的车载疲劳检测设备达49种之多。车载疲劳防治设备已经成为目前相关行业(汽车企业、科研机构)的研究热点。

目前车载疲劳检测设备的原理主要有：

一是利用人脸识别技术，通过视频检测驾驶员的眼部运动规律来判定驾驶员是否疲劳驾驶。这种技术的缺点主要是普通视频设备检测易受光线、灰尘的影响造成误判，而利用红外视频设备监控人脸特别是眼部，长期照射存在诱发眼部疾病的危险。

二是利用多普勒雷达等生理检测设备，非接触的采集驾驶员驾驶过程中心跳、呼吸等数据，来判定驾驶员的精神状态。这种车载疲劳检测方法的缺点主要是成本太高，对市场的大量应用产生了制约。

三是利用传感设备，检测驾驶员的动作和速度，如头部位置、方向盘运动等设计疲劳识别指标。这种技术的缺点主要是涉及到车辆改装，系统生产成本较高；驾驶员车辆操作容易受道路既有线形、道路交通环境等外在因素影响，利用单一指标检测往往识别率不高；相关疲劳判定指标阈值选取无充分科学实验验证，对个体差异性考虑不到位。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，公开一种基于Android平台的适用于驾驶疲劳实时监控与预警方法，系统设计实现成本低，可靠性高，容易实现市场推广，系统实现不涉及车辆改装，以广泛普及的智能手机为载体，借助智能手机自带的定位功能和传感设备，实现驾驶状态的实时监控。

本发明给出的技术方案：

一种基于Android平台的适用于驾驶疲劳实时监控与预警方法，其特征在于，系统设计以搭载Android操作平台的智能手机为载体，首先将智能手机固定在方向盘中央后，利用智能手机自带的GPS定位及陀螺仪传感器，每隔1s计算并存储车辆驾驶过程中的加速度及方向盘转角数据，然后每隔10s利用小波变换(Wavelet transform)从存储数据中提取加速度的db5小波尺度1归一化能量、方向盘转向角速度标准差、方向盘转向db5小波尺度4归一化能量作为疲劳程度判定指标，接下来将指标带入计数模型(Data Count Model)确定疲劳程度，预警系统将疲劳程度分为：清醒、轻度疲劳、中度疲劳、深度疲劳四级。最后根据计数模型判定结果，对不同的疲劳程度采取不同的预警措施。

与现有技术相比，本发明的优点

1.实现成本低，可靠性高，容易实现市场推广。本系统不涉及车辆改装，以广泛普及的智能手机为载体，借助智能手机自带的定位功能和传感设备，实现驾驶状态的实时监控。

2.系统所采用疲劳检测算法运算速度快，识别精度高。检测算法采用计数模型算法，可实现疲劳判定的快速性要求；算法同时对车辆加速度及方向盘修正进行监控，利用小波变换分析数据可实现较高精度的识别率，实验显示平均精度可达93.6％。

3.系统能根据疲劳程度的不同有针对性的采取不同的预警措施，缓解驾驶员疲劳。

附图说明

图1为本发明的结构框图。

图2为本发明的软件流程图。

图3.小波变换二通道滤波器组实现原理图。

具体实施方式

基于Android平台的适用于驾驶疲劳实时监控与预警系统设计实现方法，该系统以搭载Android操作平台的智能手机为载体，首先将智能手机固定在方向盘中央后，利用智能手机自带的GPS定位及陀螺仪传感器，每隔1s计算并存储车辆驾驶过程中的加速度及方向盘转角数据，然后每隔10s利用小波变换(Wavelet transform)从存储数据中提取加速度的db5小波尺度1归一化能量、方向盘转向角速度标准差、方向盘转向db5小波尺度4归一化能量作为疲劳程度判定指标，接下来将指标带入计数模型(Data Count Model)确定疲劳程度，预警系统将疲劳程度分为：清醒、轻度疲劳、中度疲劳、深度疲劳四级。最后根据计数模型判定结果，对不同的疲劳程度采取不同的预警措施。驾驶疲劳实时监控与预警系统工作具体包括以下步骤：

a)开始驾驶，将智能手机固定在方向盘中央，启动驾驶疲劳实时监控与缓解的预警系统；