一种驾驶员疲劳状态水平检测系统及其分级方法

本发明属于检测，具体为一种驾驶员疲劳状态水平检测系统及其分级方法。

背景技术：

1、疲劳驾驶是指驾驶人在长时间连续行车后，产生生理机能和心理机能的失调，而在客观上出现驾驶技能下降的现象，驾驶人睡眠质量差或不足，长时间驾驶车辆，容易出现疲劳，根据《道路交通安全法》的规定，驾驶机动车不得有连续驾驶机动车超过4小时未停车休息或者停车休息时间少于20分钟的行为，若违反此规定，则属于疲劳驾驶。疲劳驾驶会影响到驾驶人的注意、感觉、知觉、思维、判断、意志、决定和运动等诸方面，容易导致交通事故，针对疲劳驾驶，也出现了许多疲劳驾驶的检测装置，疲劳驾驶检测主要是基于驾驶员的生理参数特征或者视觉特征，结合驾驶员疲劳时的行为特征，实时检测驾驶员疲劳的指标，从而检测到是否有疲劳产生，现有技术中，通过对驾驶员的面部神情进行识别判断，但是这样方式容易受到光线、天气等外界环境影响，而且驾驶员不能戴墨镜、口罩等遮挡物，仅仅是采用面部神情判断方式不够可靠，对此，我们提出了一种驾驶员疲劳状态水平检测系统及其分级方法。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种驾驶员疲劳状态水平检测系统及其分级方法，以解决以上技术问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种驾驶员疲劳状态水平检测系统，水平检测系统包括有心率检测表、眼球检测眼镜、检测分析模块、分级模块与ai车机互动模块，心率检测表与眼球检测眼镜之间通过蓝牙进行连接，心率检测表与检测分析模块通过车联网进行连接，眼球检测眼镜与检测分析模块通过车联网进行连接，检测分析模块与ai车机互动模块之间连接。

3、优先地，心率检测表形状为手表状，心率检测表检测步骤为心率检测表包括有红外发射器，通过红外发生器发射光束回路与接收反射回路，每次心跳时，血管的收缩和扩张都会影响照射光线的透射或是光的反射，当光经过身体往复过程产生的衰减进行度量脉搏变化时，传感器把往复的光转换成电信号，进行测量，将测量结果传递至检测分析模块内部进行分析。

4、优先地，眼球检测眼镜形状为眼镜状，眼球检测眼镜检测步骤为通过对眼球产生红外光源，照射进眼镜的角膜后被角膜进行反射，对反射的光线进行步骤，并计算出眼球的位置与运动轨迹，传递至检测分析模块内进行分析；

5、红外光线能够检测到眼球在二维平面上的运动，并以xy坐标进行展现；运动轨迹计算公式为：p＝(x，y)，p＝(x1，y1)，(x2，y2)……

6、其中p为运动轨迹，x为x轴坐标，y为y轴坐标；

7、其中红外线的产生不会影响到驾驶员的正常行驶。

8、优先地，检测分析模块与车机导航进行连接，检测分析模块内部建立有随机森林训练模型对传递的数据进行预测与警报，在车机导航检测到行驶距离过远时，发出电信号至ai车机互动模块，ai车机互动模块发出语音播报提示驾驶员佩戴好心率检测表与眼球检测眼镜，检测分析模块检测到驾驶员眼球位置变化迅速，时而检测不到眼球时，则判断驾驶员处于疲劳状态，检测到驾驶员心率过快、过慢或不规律时，则判断驾驶员处于疲劳状态。

9、优先地，随机森林训练模型通过以下公式进行表示：

10、y＝∑w1*f(x1)

11、其中y为最终的输出结果，w1为决策树的权重，f(x1)为决策树的输出结果；

12、随机森林训练过程为：随机选择部分样本的特征，构建出决策树，对最佳的判断条件对样本进行划分，在每个节点处，随机选择一个特征进行分裂，选择最佳的分裂点，来得到多个森林树，对各个的森林树预测结果进行组合，来得到最终的预测结果，其中判断的条件为眼球运动不规律与心率不规律，并将结果传递至分级模块内，当判断出驾驶员呈现疲累状态时，则将结果传递至分级模块内部对当前驾驶员状态进行分类，当未判断出驾驶员呈现出疲累状态时，则继续进行实时检测。

13、优先地，分级模块内部建立有决策树分类模型，决策树分类模型分类步骤为对特征数据进行划分，划分的类型为三种，包括有轻度疲累、中度疲累与重度疲累状态，将当前的数据代入决策树模型根据当前的特征来归类划分为三种类型的其中一种，三种类型包括有三组不同的处理方式对驾驶员当前状态进行处理，传递不同的信息至ai车机互动模块内与驾驶员进行互动。

14、轻度疲累划分的标准为：驾驶员眼球位置变化不明显，心率过快或过慢；

15、中度疲累划分的标准为：驾驶员眼球位置变化忽上忽下，心率开始不规律变化；

16、重度疲累划分的标准为：驾驶员眼球位置变化明显，时而难以检测到眼球，心率不规律变化，变化明显加快。

17、优先地，ai车机互动模块包括有三种运行状态，在系统检测为轻度疲累划分标准时，ai车机互动模块会自动进行广播的播放，来对驾驶员进行放松与提神处理，在系统检测为中度疲累划分时，ai车机互动模块会自动进行音乐的播放，其中播放的音乐类型为让人兴奋的歌曲，来对驾驶员进行提神，在系统检测为重度疲累时，ai车机互动模块则会自动的为驾驶员进行ai聊天，在聊天的间隙中会不断的发出疲惫警报，对驾驶员进行警示，并让车机导航进最近的服务区内进行休息。

18、优先地，ai车机互通模块通过pid控制算法对驾驶员作出相应的行为模式，pid控制算法通过结合比例、积分和微分三种环节于一体，基本公式表示为：

19、

20、其中，u表示控制变量，e(t)表示误差信号即设定值与实际值之间的差别，kp是比例系数，ti为积分时间，td为微分时间。

21、优先地，其中pid为反映控制系统的偏差信号，pid控制作用的大小除与偏差e(t)有关之外，还取决于比例系数kp的大小，比例系数kp越小，控制作用越小，系统响应越慢，反之，比例系数kp越大，控制作用也越强，则系统响应越快；

22、积分作用的强弱，取决于积分时间常数ti，ti越大积分作用越弱，反之则越强；

23、积分控制作用的存在与偏差e(t)的存在时间有关，只要系统存在着偏差，积分环节就会不断起作用；

24、微分在偏差刚出现或变化的瞬间，不仅根据偏差量作出及时反应，还根据偏差量的变化趋势提前给出较大的控制作用。

25、一种驾驶员疲劳状态水平检测系统的分级方法，分级步骤为：

26、s1、驾驶员使用车机导航进行地点位置的导航，车机导航检测行驶距离过远时，让ai车机互动模块提示驾驶员佩戴心率检测表与眼球检测眼镜；

27、s2、心率检测表与眼球检测眼镜实时对驾驶员的心率与眼球活动位置进行检测，并将检测结果上传至检测分析模块内进行分析；

28、s3、检测分析模块对检测结果分析，对驾驶员疲劳驾驶状态进行判断；

29、s4、在检测到驾驶员疲劳驾驶时，通过分级模块对疲劳的状态进行等级的划分，分为轻度疲累、中度疲累与重度疲累状态；

30、s5、ai车机互动模块自动根据驾驶员的疲劳等级来做出与之对应的处理，降低安全隐患。

31、与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

32、本发明通过设置的心率检测表与眼球检测眼镜实时对驾驶员的心率与眼球活动位置进行检测，判断分析驾驶员是否处于疲劳状态，并通过分级模块对疲劳等级进行划分，上传至ai车机互动模块内来与驾驶员进行互动，减缓驾驶员的疲劳状态，抛弃了对面部检测方式，能够大大的提高检测效率，对驾驶员的安全提供保障。