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公开(公告)号：CN116831581A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310712053.5
申请日：2023-06-15
Applicant: 中南大学 , 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
IPC: A61B5/18 , A61B5/0205 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于远程生理体征提取的驾驶员状态监测方法，包括以下步骤：S1、设计双径神经网络，训练得到驾驶员rPPG信号提取模型；S2、采集驾驶员面部图像序列信息，进行预处理，将预处理得到的局部信息和全局信息发送至远程生理体征提取装置；S3、远程生理体征提取装置将局部信息和全局信息输入驾驶员rPPG信号提取模型，得到驾驶员rPPG信号，对驾驶员rPPG信号进行去噪、变换处理得到驾驶员生理特征参数后，发送至驾驶员状态警示装置；S4、驾驶员状态警示装置根据驾驶员生理特征参数，计算驾驶员实时驾驶状态，判定驾驶风险程度。本发明还提供了一种基于远程生理体征提取的驾驶员状态监测装置。
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公开(公告)号：CN116831581B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202310712053.5
申请日：2023-06-15
Applicant: 中南大学 , 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
IPC: A61B5/18 , A61B5/0205 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于远程生理体征提取的驾驶员状态监测方法，包括以下步骤：S1、设计双径神经网络，训练得到驾驶员rPPG信号提取模型；S2、采集驾驶员面部图像序列信息，进行预处理，将预处理得到的局部信息和全局信息发送至远程生理体征提取装置；S3、远程生理体征提取装置将局部信息和全局信息输入驾驶员rPPG信号提取模型，得到驾驶员rPPG信号，对驾驶员rPPG信号进行去噪、变换处理得到驾驶员生理特征参数后，发送至驾驶员状态警示装置；S4、驾驶员状态警示装置根据驾驶员生理特征参数，计算驾驶员实时驾驶状态，判定驾驶风险程度。本发明还提供了一种基于远程生理体征提取的驾驶员状态监测装置。
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公开(公告)号：CN116746931A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310713014.7
申请日：2023-06-15
Applicant: 中南大学 , 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
Abstract: 本发明涉及生物医学工程技术领域，具体为一种基于脑电的增量式驾驶员不良状态检测方法，包括以下步骤：招募具有不同驾驶年限的驾驶员进行模拟驾驶实验，在不同时间进行驾驶试验以激发驾驶人的疲劳、分心和不良情绪状态，在实验过程中收集被试脑电信号作为训练数据；有益效果为：本发明提出的基于脑电的增量式驾驶员不良状态检测方法，采用脑电信号检测技术，实时准确地检测驾驶员的大脑活动，由于每个人的大脑活动都是独一无二的，因此这种技术具有很高的个性化和精准性；此外，它还根据驾驶员的情绪、注意力、疲劳等状态，以及环境因素如路况、天气等变化，及时发出警报，准确预测驾驶员是否处于不良状态，从而有效地提高了驾驶安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116746931B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202310713014.7
申请日：2023-06-15
Applicant: 中南大学 , 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
Abstract: 本发明涉及生物医学工程技术领域，具体为一种基于脑电的增量式驾驶员不良状态检测方法，包括以下步骤：招募具有不同驾驶年限的驾驶员进行模拟驾驶实验，在不同时间进行驾驶试验以激发驾驶人的疲劳、分心和不良情绪状态，在实验过程中收集被试脑电信号作为训练数据；有益效果为：本发明提出的基于脑电的增量式驾驶员不良状态检测方法，采用脑电信号检测技术，实时准确地检测驾驶员的大脑活动，由于每个人的大脑活动都是独一无二的，因此这种技术具有很高的个性化和精准性；此外，它还根据驾驶员的情绪、注意力、疲劳等状态，以及环境因素如路况、天气等变化，及时发出警报，准确预测驾驶员是否处于不良状态，从而有效地提高了驾驶安全性。
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公开(公告)号：CN118397689B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202410422482.3
申请日：2024-04-09
Applicant: 中南大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/40 , G06V10/62 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/94 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/096 , H04N7/18 , G08B21/00
Abstract: 本发明涉及铁路安全保障技术领域，具体为一种基于多尺度视觉的站内异常行为识别系统及方法，系统由图像采集和预处理模块、特征提取与融合模块、行为识别模块和报警模块组成；图像采集和预处理模块，用于负责从监控摄像头或其他图像获取设备中采集铁路站内的视频数据，包括数模转换器、图像采集卡、数据传输接口组件，用于将实时场景转换为数字图像信号进行处理；有益效果为：本发明提出的基于多尺度视觉的站内异常行为识别系统及方法，进一步解决了现有对复杂场景下多类别异常行为的识别精度和效率低下的问题；可以实现了从大范围异常行为到小范围异常行为的精准识别，为铁路站内安全监控提供了强有力的技术支持。
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公开(公告)号：CN117994767B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202311775687.1
申请日：2023-12-21
Applicant: 中南大学
IPC: G06V20/59 , G06V10/80 , G06V40/16 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及铁路交通管理技术领域，具体为一种基于视觉信号的高原列车乘员疏散引导智能调控系统，包括基于视觉信号的情绪感染模型、基于视觉信号的事故分类模型、多信号融合处理系统以及疏散引导调控系统；有益效果为：本发明提出的基于视觉信号的高原列车乘员疏散引导智能调控系统，结合了每个人员个体的视觉信号与人群整体的疏散特征信号，并融合了此时事故的相应类型，使用多信号融合输入的方法得到车厢内各个区域的疏散效率结果，考虑了情绪的复杂性与随机性，具有更高的精度。
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公开(公告)号：CN118397689A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410422482.3
申请日：2024-04-09
Applicant: 中南大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/40 , G06V10/62 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/94 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/096 , H04N7/18 , G08B21/00
Abstract: 本发明涉及铁路安全保障技术领域，具体为一种基于多尺度视觉的站内异常行为识别系统及方法，系统由图像采集和预处理模块、特征提取与融合模块、行为识别模块和报警模块组成；图像采集和预处理模块，用于负责从监控摄像头或其他图像获取设备中采集铁路站内的视频数据，包括数模转换器、图像采集卡、数据传输接口组件，用于将实时场景转换为数字图像信号进行处理；有益效果为：本发明提出的基于多尺度视觉的站内异常行为识别系统及方法，进一步解决了现有对复杂场景下多类别异常行为的识别精度和效率低下的问题；可以实现了从大范围异常行为到小范围异常行为的精准识别，为铁路站内安全监控提供了强有力的技术支持。
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公开(公告)号：CN117994767A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202311775687.1
申请日：2023-12-21
Applicant: 中南大学
IPC: G06V20/59 , G06V10/80 , G06V40/16 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及铁路交通管理技术领域，具体为一种基于视觉信号的高原列车乘员疏散引导智能调控系统，包括基于视觉信号的情绪感染模型、基于视觉信号的事故分类模型、多信号融合处理系统以及疏散引导调控系统；有益效果为：本发明提出的基于视觉信号的高原列车乘员疏散引导智能调控系统，结合了每个人员个体的视觉信号与人群整体的疏散特征信号，并融合了此时事故的相应类型，使用多信号融合输入的方法得到车厢内各个区域的疏散效率结果，考虑了情绪的复杂性与随机性，具有更高的精度。
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