[发明专利]基于蓝牙脑电耳机的实时驾驶疲劳检测系统及检测方法

权利要求书

1.基于蓝牙脑电耳机的实时驾驶疲劳检测系统，其特征在于：包括脑电耳机和智能终端，所述脑电耳机一个输入端与使用者前额的脑电传感器连接，另一个输入端与使用者耳部电极连接，通过干电极获得使用者FP1和A1信道的脑电波电压变化，所述脑电耳机将反映脑电强度的数字信号输出至智能终端进行疲劳驾驶检测。

2.基于蓝牙脑电耳机的实时驾驶疲劳检测系统的检测方法，其特征在于，首先系统提示驾驶员将脑电耳机正确佩戴，将前额传感器贴于左前额，将耳套圈的耳夹夹在耳垂上，确保传感器与额头、耳夹与耳垂完全接触，并建立脑电耳机与智能终端的连接配对；

包括以下步骤：

第一步：读取脑电耳机数据并传至智能终端，脑电耳机数据中包含原始脑电信号Rawdata和眨眼信息；

第二步，智能终端对第一步收到的原始脑电信号Rawdata通过离散短时傅里叶变换的方法，进行特征提取和去除其中的干扰信号，分离出三种需要的脑电信号theta，lowalpha，highalpha；

第三步，利用脑电耳机提供的眨眼数据接口，记录每分钟眨眼次数，得到眨眼频率E；

第四步，利用第二步处理得到的脑电信号Rawdata，求取不疲劳时三种脑电特征信号的正常值，设定其为疲劳检测判断的标准值；

第五步，将之后读到的三种实时脑电信号数据与第四步得到的标准值分别进行比较，得出三种疲劳参数；

第六步，根据眨眼频率E和三种疲劳参数判断驾驶员疲劳程度值，并将疲劳程度值通过智能终端反馈给驾驶员，从而实现基于蓝牙脑电耳机的实时驾驶疲劳检测系统。

3.根据权利要求2所述基于蓝牙脑电耳机的实时驾驶疲劳检测系统的检测方法，其特征在于：

所述第二步包括以下过程：

利用离散短时傅里叶变换，将脑电信号Rawdata从时域变换到频域，进行特征提取，将脑电中theta，lowalpha，highalpha三种脑电信号提取出来，同时将原始脑电信号Rawdata中高频眨眼肌肉抖动或低频眼动伪迹去除；离散短时傅里叶变换公式如下：

x[n]是输入的离散信号，即原始脑电信号Rawdata；

X(w_k)是x[n]w(n-m)的短时傅里叶变化结果；

R表示窗口长度；

w_k是固定的中心频率；

w[n]表示窗函数，此发明中用到海明窗，可以抵消高频信号的干扰，函数表达式如下：

将上面两式合并，即可得到窗函数为海明窗的离散短时傅里叶变换公式：

将窗口长度R设为2s，每次采样1024个点；根据theta：4-7Hz，lowalpha：8-9Hz，highalpha：12-14Hz各自的频率段，将固定中心频率w_k分别设为w₁＝5.5Hz，w₂＝8.5Hz，w₃＝13Hz，带入上面的变换公式，即可频域中提取分离得到theta，lowalpha，highalpha各自的频率谱，分别表示为X_t(w₁)，X_al(w₂)，X_ah(w₃)，利用短时傅里叶反变换，公式如下：

L为频率采样点数，因为窗口长度为2s，结合本硬件的采样频率，L＝1024。

即可得到时域中theta，lowalpha，highalpha的实时变化值T，A_l，A_h。

4.根据权利要求2或3所述基于蓝牙脑电耳机的实时驾驶疲劳检测系统的检测方法，其特征在于：所述第四步包括以下过程：

第一次读取数据时，首先A_l，A_h，T各取30个值，求平均值，作为正常状态的标准值，用C_al，C_ah，C_t分别表示lowalpha，highalpha，theta的标准值。