lowalpha的比较：
[0112] 如果AfXal ·Cal，则lowalpha的疲劳参数S1 = 2。（Xal= 0· 7)
[0113] (2)highalpha的比较：
[0114] 如果Ah<Xah ·Cah，则highalpha的疲劳参数S2 = 2。（Xah= 0· 6)
[0115] (3)theta的比较：
[0116] 如果T<Xt ·Ct，则theta的疲劳参数S3 = 2。（Xt= 0· 7)
[0117] 步骤七，根据眨眼频率和脑电疲劳特征联和判断驾驶员疲劳程度：如图5所示。
[0118] 将三种疲劳参数按权重相加，得出疲劳程度。公式如下：
[0119] S=Si· 2+S2+S3
[0120] 分以下几种情况讨论：
[0121] (1)、如果E〈 = 7,或者E> = 20,直接向驾驶员发出表2中警告3严重疲劳警告；
[0122] (2)、如果7〈E〈20且S> = 4,则根据表2中脑电特征的疲劳判断标准向驾驶员发出 对于的警告；
[0123] (3)、如果7〈E〈20且S〈4,不发出警告，转至上述步骤二。
[0124] 表2脑电疲劳程度判断
[0125]
[0126] 警告等级：警告3>警告2>警告1。
[0127] 本发明基于消费级的可穿戴脑电耳机设备进行开发，克服了现有关于驾驶疲劳检 测研究中，大型脑机接口设备体积大，费用高，不能广泛应用于实际的缺点，具有体积小，成 本低，使用简单，携带方便等优点。同时，利用脑电变化判断眨眼行为，不会受到光线变化， 个体眼睛大小的差异等因素的影响。联合脑电波和眨眼两种方法进行驾驶疲劳检测，可增 强系统检测的精度和鲁棒性。算法上通过使用每个人的清醒状态作为判断标准，避免了个 体的差异性。
[0128] 本发明的效果是能对驾驶员的精神状态进行实时监测，在驾驶员出现疲劳特征的 后及时警告，降低发生交通事故的风险。
[0129] 以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人 员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应 视为本发明的保护范围。
【主权项】
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，low alpha,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(wk)是x[n]w(n-m)的短时傅里叶变化结果； R表不窗口长度； wk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，high alpha:12-14Hz各自的频率段，将固定中心频率wk分别设为w 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Xt (Wl)，Xal (w2)，Xah (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，结合本使仵的米样频率，L= 1024。 即可得到时域中theta，lowalpha，highalpha的实时变化值T，ApAh。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Ah，T各取30个值，求平均值，作为正常状态的标准值，用Cal，Cah，Ct分别表示lowalpha，highalpha，theta的标准值。5. 根据权利要求4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，所述第五步包括以下步骤： 将之后读到的实时脑电数据Ah，T与标准值Cal，Cah，Ct分别进行比较，得出三种疲劳 参数： (1) lowalpha的比较： 如果AfXal ·Cal，则lowalpha的疲劳参数SI= 2 ;Xal= 0. 7 (2) highalpha的比较： 如果Ah<Xah ·Cah，则highalpha的疲劳参数S2 = 2 ;Xah= 0. 6 (3) theta的比较： 如果T<Xt ·Ct，则theta的疲劳参数S3 = 2 ;Xt= 0· 7。6. 根据权利要求5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，所述第六步包括以下步骤： 将三种疲劳参数按权重相加，得出疲劳程度值；公式如下： S=Si· 2+S2+S3 根据眨眼频率和脑电疲劳特征联和判断驾驶员疲劳程度；分以下情况： (1) 、如果E〈 = 7,或者E> = 20,直接向驾驶员发出警告3严重疲劳警告； (2) 、如果7〈E〈20且S> = 4,则根据三种疲劳参数判断驾驶员疲劳程度值：S= 4,发出 警告1疲劳信号警告；S= 6,发出警告2较疲劳信号警告；S= 8,发出警告3严重疲劳信号 警告； (3) 、如果7〈E〈20且S〈4,不发出警告； 警告等级：警告3>警告2>警告1。
【专利摘要】本发明公开了一种检测疲劳状态的方法，通过采集驾驶员的脑电信号和眨眼信号，联合判断驾驶员精神状态并将疲劳警告信号反馈给驾驶员。其过程为：使用Mindwave蓝牙脑电耳机采集脑电波和眨眼信号，利用离散短时傅里叶变化对原始脑电信号Rawdata进行特征提取和去除伪迹。将处理得到的Low？alpha，High？alpha和theta波与正常状态下的脑电信号进行比较，得出三种脑电疲劳参数。结合驾驶员的眨眼频率，将脑电疲劳参数按权值相加，根据结果得出正常，轻微，疲劳，较疲劳，严重疲劳五种精神特征，并通过智能手机实时将疲劳警告信号反馈给驾驶员，提醒驾驶员及时休息。本发明联合脑电和眨眼频率进行疲劳检测，可增强系统检测的精度和鲁棒性，具有佩戴方便，效率高等特点。<!-- 2 -->
【IPC分类】G06K9/00, A61B5/0476, A61B5/00
【公开号】CN105249961
【申请号】CN201510730549
【发明人】曾洪, 赵维政, 焦越, 王乙, 李敬, 王玲, 宋爱国
【申请人】东南大学
【公开日】2016年1月20日
【申请日】2015年11月2日