；所述摄像头，用于采集驾驶员视野前方的图像数据信息；所述脑电波传感器，用于检测驾驶员的脑电波数据；所述光强传感器，用于检测驾驶员用眼环境的光强信号；所述姿态传感器，用于检测驾驶员头部的姿态；所述触摸传感器，用于检测驾驶员是否佩戴该设备；所述温度和湿度传感器，用于检测驾驶室的环境温度和环境湿度；所述传感器插件接口，用于扩展插接其他各种传感器模块；所述音频模块，用于音频报警；所述震动器，用于震动报警；所述LED指示灯，用于闪烁报警；所述可充电电池，用于对智能设备的各个模块提供电能；所述无线充电模块，采用电磁共振或电磁感应技术进行无线充电；所述有线充电模块，采用有线充电技术进行充电；所述微处理器的信号端分别与摄像头、脑电波传感器、光强传感器、姿态传感器、触摸传感器、温度和湿度传感器以及传感器插件接口的信号端相连，微处理器的信号端还分别与无线通信模块、无线通讯模块、音频模块、震动器以及LED指示灯的信号端相连，微处理器还与存储器相连，可充电电池为上述各模块提供电能，所述有线充电模块和无线充电模块分别与可充电电池相连。
[0012]优选地，还包括定位模块，该定位模块包括GPS定位芯片和北斗定位芯片。
[0013]—种预防疲劳驾驶的车载系统，包括智能设备、个人移动终端、云服务器和授权者移动终端，所述智能设备设于眼镜框上，且摄像头的方向与眼镜框的镜片垂直方向一致，智能设备通过无线网络分别与个人移动终端和云服务器相连，云服务器通过无线网络与授权者移动终端相连，个人移动终端还通过移动网络与授权者移动终端相连。
[0014]优选地，所述智能设备外表面还设有磁性介质，智能设备通过磁性介质或挂钩式结构或卡口式或粘贴介质与眼镜框黏结在一起。
[0015]优选地，所述智能设备设于套在头部的半圆形耳机支架或架于耳朵上的耳机支架。
[0016]优选地，还包括一键泊车控制器，一键泊车控制器通过无线网络分别与智能设备以及授权者移动终端相连。
[0017]本发明的有益效果是:
(1)本发明不仅采集驾驶员五官状态、脑电图等内部生理信息，还结合外部环境信息和历史疲劳驾驶数据进行综合分析，获取驾驶员疲劳状态的精准度更高；
(2)本发明不仅可以本地报警，还可以通过云服务器或驾驶员个人移动终端向授权移动终端进行远程报警，驾驶员的家人或执法者可通过报警信息呼叫驾驶员进行停车休息，防止驾驶员明知已疲劳状态还继续驾驶的情况发生；
(3)云服务器进行大数据分析，对驾驶员疲劳驾驶的历史数据进行统计和分析，预测驾驶员未来疲劳驾驶的可能性；
(4)在驾驶员持续疲劳驾驶时，可通过一键泊车控制器强制停车，停车前进行GPS或北斗定位，判定停车路况和停车周围环境情况，停车通过缓慢减速停车，安全性能高；
(5)设有无线通信模块，该无线通信模块包括多种协议，可以支持多个外界移动终端；
(6)设有无线充电模块和有线充电模块，多种充电模块可供选择，使用便捷性更高；
(7)设有传感器插件接口，可扩展插接其他各种传感器的模块。
【附图说明】
[0018]图1为本发明实施例的预防疲劳驾驶的智能设备结构示意图；
图2为本发明实施例的预防疲劳驾驶的系统的结构示意图；
图3为本发明实施例分析和计算综合驾驶疲劳度的流程图；
图4为本发明实施例预防驾驶疲劳报警的流程图；
图中，10-微处理器，20-存储器，30-电源管理模块，40-可充电电池，50-无线通信模块，60-眼镜框，70-个人移动终端，80-授权者移动终端，101-脑电波传感器，102-姿态传感器，103-触摸传感器，104-摄像头，105-光强传感器，106-温度和湿度传感器，107-定位模块，108-传感器插件接口，201-无线通讯模块，202-LED指示灯，203-警报器，204-震动器，205-音频模块，401-无线充电模块，402-有线充电模块。
【具体实施方式】
[0019]这里将详细地对示例性实施例进行说明，其实例表示在附图中，下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的数字表示相同或相似的要素，以下示例性实施例中所描述的实施例方法并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的，本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
[0020]在本公开使用的术语是仅仅处于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本公开。在本公开和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其含义，还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的例出项目的任何或所有可能的组合。
[0021]实施例1:
一种预防疲劳驾驶的方法，如图4所示，该方法应用于预防疲劳驾驶的智能设备上，预防疲驾驶的车载系统用于承载该智能设备在所述车载系统上应用，所述方法包括以下步骤:
步骤1、智能设备实时采集驾驶员的个人数据信息，并将采集到的数据信息分别上传到个人移动终端70和云服务器90，驾驶员通过个人移动终端70实时查看相关数据信息，授权者通过授权者移动终端80与云服务器90数据互通，从而查看驾驶员的相关数据信息；步骤2、智能设备或云服务器对采集到的个人数据信息进行分析和处理，并通过疲劳算法判定驾驶员是否处于疲劳驾驶状态；
步骤3、当判定驾驶员处于疲劳驾驶状态，则通过智能设备的LED指示灯202、震动器204和警报器203进行报警；
步骤4、若智能设备的报警信息持续设定时间值，且未消除，则将报警信息上传到云服务器90，由云服务器90分别向个人移动终端70和授权者移动终端80发送报警信息，或由个人移动终端70直接向授权者移动终端80发送报警信息，所述授权者移动终端80包括驾驶员主动授权的驾驶员家人移动终端和执法者移动终端；
步骤5、驾驶员家人或执法者远程呼叫驾驶员停车休息；
步骤6、每间隔设定时间段，云服务器90采集驾驶员在该时间段内的驾驶数据信息，并进行大数据分析，对驾驶员的驾驶行为进行预测和行为指导。
[0022]本实施例1不仅采集驾驶员的五官状态、脑电图等内部生理信息，还实时检测驾驶员环境的各种情况，例如温度、湿度、亮度、行车视觉前方景象、GPS和北斗定位采集的路况等多种外部信息，对驾驶员的内部信息和驾驶环境的外部信息同时进行综合数据分析，更能精确获取驾驶员的疲劳状态。
[0023]实施例2:
本实施例在实施例1的基础上，如图3所示，增添了疲劳指数综合分析的步骤，其具体如下:
步骤bl、采集驾驶员行驶前方图像数据信息、GPS或北斗定位信息、环境光线数据信息以及驾驶室内环境温度和环境湿度数据信息；
步骤b2、采集驾驶员脑电波数据信息、五官活动数据信息和头部姿态数据信息；
步骤b3、分别对驾驶员行驶前方图像数据信息、GPS或北斗定位信息、环境光线数据信息以及温度和湿度数据信息进行数据分析，得到驾驶员的外部环境疲劳程度分析结果，再分别对驾驶员