[发明专利]一种基于软集合的疲劳驾驶检测方法

权利要求书

1.一种基于软集合的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，采集驾驶者的预设肌肉部位在预设时刻的表面肌电信号；

S2，提取并分析所述表面肌电信号的肌肉状态特征；

S3，根据提取出来的肌电信号建立基于软集合的疲劳量化模型；

S4，根据所述基于软集合的疲劳量化模型计算得出疲劳驾驶判定值；其中，所述步骤S3包括：设定第一软集合(F，E)表征驾驶者的疲劳状态，其中，论域U是驾驶者在不同时刻的肌肉状态特征的集合，即U＝{h₁,h₂,h₃,h₄...h₂₅}，其中，h₁～h₂₅代表了不同时刻的肌肉状态特征，E是参数集，参数为所述表面肌电信号的模糊近似熵值；所述步骤S3还包括：根据E中各参数与人体状态的相关度分别设置各参数的权重，根据所述各参数的权重和所述第一软集合得到第二软集合(T，E)。

2.根据权利要求1所述的一种基于软集合的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述预设肌肉部位包括颈部上斜方肌、肩部三角肌、背部背阔肌、下肢股直肌、股外侧肌和腓肠肌。

3.根据权利要求1或2所述的一种基于软集合的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，所述步骤S1中，采用小波去噪方法和经验模态分解阈值去噪方法对采集到的所述表面肌电信号进行预处理。

4.根据权利要求3所述的一种基于软集合的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，所述步骤S2包括：采用均方根法、中位频率法或者模糊近似熵算法对所述表面肌电信号进行分析，得到表面肌电信号的肌肉状态特征。

5.根据权利要求1所述的一种基于软集合的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，采用直线拟合方法计算E中各参数与人体状态的相关度。

6.根据权利要求1或5所述的一种基于软集合的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，所述步骤S3还包括：判定所述第二软集合(T，E)中的异常数据，其判定公式具体为：并对所述异常数据进行处理，令所述异常数据h_ij＝*，得到第三软集合{T,E^*}。

7.根据权利要求6所述的一种基于软集合的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，将所述第三软集合{T,E^*}中的异常数据采用前后两组数据的平均值进行替换，得出第四软集合{G,E}，其计算方法为*_ij＝(h_i-1,j+h_i+1,j)/2，并利用软集合决策方法根据第四软集合{G,E}，得到最终的判定值。

8.根据权利要求7所述的一种基于软集合的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，所述步骤S4中，判定值的具体计算方法为：d_i＝e₁′+e₂′+e₃′+e₄′+e₅′+e₆′，根据所述判定值设置疲劳预警阈值，当判定值达到所述疲劳预警阈值时，输出报警信息。