驾驶疲劳数据。
[0027]优选地，在步骤d中，智能设备的报警信息持续设定时间值，且未消除时，还可以由个人移动终端(70)直接向授权者移动终端(80)发送报警信息。
[0028]优选地，当智能设备采集到驾驶员的生理环境疲劳程度超过设定阈值，且驾驶员无视报警信息持续开车，则通过GPS或北斗定位驾驶员的行驶路况，若判定路况风险较低，则通过一键泊车控制器开启停车警示灯，缓慢减速后，自动停车。
[0029]本实用新型的有益效果是：
[0030](I)本实用新型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；
[0031](2)本实用新型不仅可以本地报警，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；
[0032](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；
[0033](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；
[0034](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；
[0035](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，使用便捷性更尚;
[0036](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】
[0037]图I为本实用新型实施例的预防疲劳驾驶的智能设备结构示意图；
[0038]图2为本实用新型实施例的预防疲劳驾驶的系统的结构示意图；
[0039]图3为本实用新型实施例分析和计算综合驾驶疲劳度的流程图；
[0040]图4为本实用新型实施例预防驾驶疲劳报警的流程图；
[0041 ]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】
[0042]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。
[0043]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。
[0044]实施例I:
[0045]—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：
[0046]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；
[0047]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；
[0048]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；
[0049]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；
[0050]步骤5、驾驶员家人或执法者远程呼叫驾驶员停车休息；
[0051]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。
[0052]本实施例I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。
[0053]实施例2:
[0054]本实施例在实施例I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：
[0055]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；
[0056]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；
[0057]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，再分别对驾驶员的脑电波数据信息、五官活动数据信息以及头部姿态数据信息进行分析，得到驾驶员的生理环境疲劳程度分析结果；
[0058]步骤b4、对驾驶员的历史驾驶数据进行分析和预测，得到驾驶员的历史驾驶数据分析结果；
[0059]步骤b5、综合驾驶员的外部环境疲劳程度分析结果、驾驶员的生理环境疲劳程度分析结果和驾驶员的历史驾驶数据分析结果，得到驾驶员的综合驾驶疲劳数据。
[0060]本实施例提出了综合驾驶疲劳度的分析判定方法，将驾驶员周围的环境参数和可变因素，包括前方图像数据信息、GPS或北斗定位获得的路况信息、环境光线数据信息以及驾驶室内环境温度和环境湿度的数据信息，再将这些外部环境信息与驾驶员的脑电波数据信息、五官活动数据信息以及头部姿态数据信息结合起来，并与历史驾驶疲劳度综合分析得出综合用眼疲劳度数值，这种驾驶疲劳度的分析判定方法，比传统的仅针对外部环境条件进行分析可靠、准确得多。
[0061 ] 实施例3:
[0062]本实施例与上述实施例的不同之处在于，当驾驶员接收到疲劳驾驶报警信息后，持续设定时间段仍不停车休息时，或当智能设备采集到驾驶员的生理环境疲劳程度超过设定阈值，且驾驶员无视报警信息持续开车，则通过GPS或北斗定位驾驶员的行驶路况，若判定路况风险较低，则通过一键泊车控制器开启停车警示灯，缓慢减速后，自动停车。
[0063]该方法具有强制停车功能，能强迫驾驶员驻车休息，但令高速行驶的汽车停止下来，具有一定的风险性，本方法通过GPS或北斗定位当前行车的路况信息，若判定当前路况的停车风险较低，则通过一键泊车控制器自动停车，其安全性高。
[0064]实施例4:
[0065]本实施例提出了一种预防疲劳驾驶的智能设备，如图I所示，该智能设备应用于预防疲劳驾驶的车载系统中，其包括微处理器10、存储器20、无线通信模块50、无线通讯模块201、摄像头104、脑电波传感器101、光强传感器105、姿态传感器102、触摸传感器103、温度和湿度传感器106、传感器插件接口 108、音频模块205、震动器204、LED指示灯202、电源管理模块30、可充电电池40、无线充电模块401和有线充电模块402 ；所述微处理器IO，用于智能设备的数据分析、处理和控制;所述存储器20，用于存储各类数据信息;所述无线通信模块50，用于与外部移动终端实现数据交互，其实现数据交互的通信协议包括WiFi协议、蓝牙协议、ZigBee协议和NFC协议;所述无线通讯模块201，用于2G/3G/4G/5G的远程无线数据传输；所述摄像头104，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101，用于检测驾驶员的脑电波数据;所述光强传感器105，用于检测驾驶员用眼环境的光强信号;所述姿态传感器102，用于检测驾驶员头部的姿态;所述触摸传感器103，用于检测驾驶员是否