[发明专利]一种基于脑电信号分析的疲劳驾驶预警系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于脑电信号分析的疲劳驾驶预警系统，属于预警系统的技术领域。

背景技术

我国每年因疲劳驾驶造成的死亡人数约为三万人，受伤人数超过四十万。所谓疲劳驾驶， 是指驾驶者在单调环境(例如在高速公路上或夜间)中长时间行驶时，出现的四肢无力， 注意力分散，判断能力下降等现象。若驾驶者出现上述现象却仍驾驶车辆，则极易造成交 通事故。而疲劳驾驶预警系统就是对驾驶者的驾驶状态进行准确的实时显示，当驾驶员感 到疲倦时予以提醒，以避免交通事故的发生，降低交通事故发生概率。因此，发明一种基 于脑电信号分析的疲劳驾驶预警系统显得十分必要。

近年来，随着脑机接口(BCI)领域技术的飞速发展，使得仅仅通过人脑的思维活动实 现对外部环境的控制成为可能。大量文献指出，脑电信号(EEG)各节律波(δ波、θ波、α 波、β波)与人脑所处的诸如警觉、疲劳等状态具有紧密的联系。当人体处于警觉状态时， 脑电信号中的β波在前额区的活动明显强于其他波段；而当人体处于疲劳状态时，β波将 受到抑制，而θ波在颞叶区域的活动变得最为显著。因此，利用脑电信号节律波的变化情 况来判断驾驶者所处状态已成为可能。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术的不足，提供一种基于脑电信号分析的 疲劳驾驶预警系统，解决现有技术中无法利用脑电信号节律波的变化情况来判断驾驶者所 处状态和预警的问题，以基于脑电信号分析来检测驾驶员的疲劳程度，旨在当分类识别判 断驾驶员疲劳时系统予以预警提醒。

本发明具体采用以下技术方案解决上述技术问题：

一种基于脑电信号分析的疲劳驾驶预警系统，包括：

脑电采集子系统，用于采集获得脑电模拟信号，及根据设置的采样频率对脑电模拟信 号预处理获得和传输脑电数字信号；

脑电分析子系统，用于对接收的脑电数字信号进行特征提取和分析，并将分析所得脑 电数字信号进行时域波形显示；利用SVM多分类识别算法对分析所得脑电数字信号进行识 别，获得和传输由驾驶员所处的驾驶状态分散等级组成的分类结果；

驾驶预警子装置，包括智能预警手环和车载监视装置；所述智能预警手环，用于根据 所接收的分类结果中驾驶员所处的驾驶状态分散等级进行预警控制；所述车载监视装置， 用于根据所接收的分类结果中驾驶员所处的驾驶状态分散等级进行预警控制。

进一步地，作为本发明的一种优选技术方案：所述脑电采集子系统包括采集设置于不 同位置的采集点的脑电模拟信号。

进一步地，作为本发明的一种优选技术方案：所述脑电采集子系统设置于头套上。

进一步地，作为本发明的一种优选技术方案：所述脑电采集子系统对脑电模拟信号预 处理包括过压保护以及无源高频滤波处理。

进一步地，作为本发明的一种优选技术方案：所述脑电采集子系统采用蓝牙传输方式 将脑电数字信号传输。

进一步地，作为本发明的一种优选技术方案：所述脑电分析子系统利用SVM多分类识 别算法对脑电数字信号进行识别，具体包括：

对脑电数字信号中的单个导联信号进行小波分解，获得各波的功率及计算各波在总功率 中的比重；根据获得的不同导联信号之间的比重差异确定特征参数，并将其作为SVM多分 类识别算法的输入向量；

建立SVM多分类识别算法并选取RBF核函数作为该算法的核函数，对作为低维样本空间 输入向量的特征参数转换得到高维特征空间的内积值，及根据所得高维特征空间的内积值 得到线性的分类平面并进行分类识别，获得驾驶员所处的驾驶状态分散等级。

进一步地，作为本发明的一种优选技术方案：所述脑电分析子系统所得驾驶员所处的 驾驶状态分散等级包括三个分散等级。

进一步地，作为本发明的一种优选技术方案：所述智能预警手环采用振动或指示灯方 式进行预警。

进一步地，作为本发明的一种优选技术方案：所述车载监视装置采用显示或语音方式 进行预警。

本发明采用上述技术方案，能产生如下技术效果：

本发明提供的基于脑电信号分析的疲劳驾驶预警系统，其中涉及到了三个子系统：脑 电采集子系统、脑电分析子系统以及驾驶预警子系统。各个子系统相互独立又相辅相成， 依据特定的协议进行全双工数据交互。