[发明专利]一种疲劳驾驶监测方法和终端

说明书

本发明提供了一种疲劳驾驶监测方法和终端，其方法包括：将脑电波信号序列μ划分为N组，每组包括ω个点，其中，第k组脑电波信号序列表示为μ(i,k)(0＜k≤N,0＜i≤ω)，相邻两组序列具有重合点，所述i为第k组脑电波信号序列中第i个点；对每一组脑电波信号序列的数据分别进行最小二乘法数据拟合，得到每一组脑电波信号序列对应的拟合序列w(i,k)；计算得到脑电波信号序列的均方根波动值F(ω)；计算log_aF(ω)和log_aω的线性回归直线的斜率α，若α在预设斜率阈值范围内，则为正常驾驶状态，否则为疲劳驾驶。本发明通过上述方法，能够有效地除去脑电波信号中强烈的背景噪声，提高了疲劳驾驶判断的稳定性和可靠性，间接保证了驾驶员及乘客的生命安全。

技术领域

本发明涉及疲劳检测技术领域，尤其涉及一种疲劳驾驶监测方法和终端。

背景技术

随着人们生活质量以及生活水平的提高，越来越多的人优先选择自驾汽车的方式出行。乘车人员最关心的人是驾驶员，因为驾驶员直接关乎到乘客的生命财产安全。驾驶员由于长时间驾驶、睡眠不足或质量差、生理节律、驾驶人因素等很容易造成疲劳驾驶，疲劳驾驶是造成交通事故的重要原因之一。如何及时判别出驾驶员的状态是否处于疲劳状态以及当驾驶员进入疲劳驾驶状态时进行预警已成为各国和各大汽车厂商重要的研究课题。

传统的判别的方法有基于驾驶行为的方法、基于眼动特征、基于眨眼次数、基于分析脑电波信号的平均功率谱方法等等。传统的方法不能很好反应出驾驶员的真实状态，判断的正确率不高，脑电信号能够很好的反应出驾驶员的状态，但脑电信号是一个复杂而且背景噪声比较强烈的信号，采用传统的处理方式很难提取出信号的主要特征。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：本发明提供了一种疲劳驾驶监测方法和终端，提高了疲劳驾驶监测的可靠性，间接保证了驾驶员及乘客的安全性。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种疲劳驾驶监测方法，包括以下步骤：

S1：将脑电波信号序列μ划分为N组，得到N组脑电波信号序列，每组电波信号序列包括ω个点，其中，第k组脑电波信号序列表示为μ(i,k)(0＜k≤N,0＜i≤ω)，相邻两组序列具有重合点，所述i为第k组脑电波信号序列中第i个点；

S2：对每一组脑电波信号序列的数据分别进行最小二乘法数据拟合，得到每一组脑电波信号序列对应的拟合序列，其中第k组脑电波信号序列对应的拟合序列为w(i,k)；

S3：计算得到脑电波信号序列的均方根波动值F(ω)，其中

S4：计算log_aF(ω)和log_aω(a＞0，且a≠1)的线性回归直线的斜率α，若α在预设斜率阈值范围内，则为正常驾驶状态，否则为疲劳驾驶。

本发明还提供了一种疲劳驾驶监测终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：

S1：将脑电波信号序列μ划分为N组，得到N组脑电波信号序列，每组电波信号序列包括ω个点，其中，第k组脑电波信号序列表示为μ(i,k)(0＜k≤N,0＜i≤ω)，相邻两组序列具有重合点，所述i为第k组脑电波信号序列中第i个点；

S2：对每一组脑电波信号序列的数据分别进行最小二乘法数据拟合，得到每一组脑电波信号序列对应的拟合序列，其中第k组脑电波信号序列对应的拟合序列为w(i,k)；

S3：计算得到脑电波信号序列的均方根波动值F(ω)，其中