公开(公告)号：CN118177807B

公开(公告)日：2024-09-17

申请号：CN202410614016.5

申请日：2024-05-17

Applicant: 苏州大学

Inventor： 文震 ,  吕洋旸 ,  谢凌婕 ,  孙旭辉

IPC: A61B5/16 ,  A61B5/18 ,  A61B5/0205 ,  A61B5/02 ,  A61B5/11 ,  A61B5/00 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/213 ,  G06F18/15 ,  G06F18/241

Abstract: 本发明提供一种基于压力传感器的疲劳监测控制方法和控制系统，涉及疲劳监测技术领域。疲劳监测控制方法包括利用第一压力传感器控制采集脉搏信号，并将其转换为第一电信号；利用第二压力传感器控制采集眨眼信号，并将其转换为第二电信号，第一压力传感器和第二压力传感器的灵敏度为1.37‑8.5 V/kPa中任一值；对第一电信号和第二电信号进行预处理，得到脉搏波和眨眼波；将脉搏波和眨眼波输入至预先构建的深度学习网络模型，得到疲劳状态等级；根据疲劳状态等级发出相应等级的预警信号，提高疲劳状态的识别速度和疲劳状态监测的准确度。

公开(公告)号：CN118633905A

公开(公告)日：2024-09-13

申请号：CN202410582885.4

申请日：2024-05-11

Applicant: 中国科学院软件研究所

Inventor： 田丰 ,  闻天阳 ,  孙伟 ,  彭晓兰 ,  强薇 ,  吴杰宬 ,  李信金 ,  柳天滋 ,  江怡聪

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/16 ,  A61B5/18 ,  A61B5/11 ,  G16H50/20 ,  G16H50/70 ,  G06F18/27

Abstract: 本发明提供一种基于汽车驾驶环境的神经系统疾病预警与监测方法及装置，属于信息处理技术领域。所述方法包括：在训练数据集上训练异常驾驶行为预警模型；采集目标车辆行驶过程中的目标驾驶员状态数据、目标车辆行驶数据、目标车辆行驶状态和目标车辆环境；结合目标车辆行驶状态和目标车辆环境，对目标驾驶员状态数据以及目标车辆行驶数据进行关键特征提取，并通过将该特征应用于所述异常驾驶行为预警模型，得到预警与监测结果。本发明能够在汽车驾驶舱环境内实现神经疾病的预警和监测，从而可以更好地保护使用人的隐私。

公开(公告)号：CN118557177A

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202310215313.8

申请日：2023-02-28

Applicant: 福思(杭州)智能科技有限公司

Inventor： 林益辉 ,  胡加辰 ,  李壮

IPC: A61B5/11 ,  A61B5/18

Abstract: 本申请公开了一种驾驶员监测系统的故障检测方法和装置、存储介质及电子装置，该方法包括：对测试车辆上部署的驾驶员监测系统进行测试；在测试出驾驶员监测系统存在故障的情况下，获取在测试过程中被驾驶员监测系统采集到的目标驾驶信号，以及参考驾驶信号，其中，目标驾驶信号用于表征采集到的测试车辆上驾驶员的驾驶姿态，参考驾驶信号用于表征测试车辆上驾驶员在测试过程中的实际驾驶姿态；从目标驾驶信号中筛选所表征的驾驶姿态与参考驾驶信号所表征的实际驾驶姿态不匹配的异常驾驶信号；根据异常驾驶信号对驾驶员监测系统上的第一故障位置进行定位，采用上述技术方案，解决了相关技术中对驾驶员监测系统的故障检测效率较低等问题。

公开(公告)号：CN118551294A

公开(公告)日：2024-08-27

申请号：CN202410603448.6

申请日：2024-05-15

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 王亚辉 ,  何月 ,  梁洲硕 ,  钱成 ,  李晓琼

IPC: G06F18/243 ,  B60W40/08 ,  B60W50/08 ,  B60W60/00 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/2134 ,  G06F18/25 ,  G06N5/01 ,  A61B5/18 ,  A61B5/16 ,  A61B5/369 ,  A61B5/372 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明公开一种驾驶员接管能力预测方法、装置、介质及产品，涉及自动驾驶领域，通过获取待预测驾驶员的脑电图信号和眼动信息；对脑电图信号进行第一预处理，得到预处理后的脑电图信号；对眼动信息进行第二预处理，得到眼动热点图；对预处理后的脑电图信号进行特征提取，得到脑电图信号特征；根据眼动热点图，确定待预测驾驶员的眼动熵；根据脑电图信号特征和眼动熵，利用驾驶员接管能力预测模型，确定待预测驾驶员的接管能力；驾驶员接管能力预测模型是利用训练数据集对决策树模型进行训练得到的；训练数据集包括训练用驾驶员的脑电图信号和眼动信息以及对应的接管能力标签。本发明结合脑电图信号和眼动信息，实现了对驾驶员接管能力的准确预测。

公开(公告)号：CN113365556B

公开(公告)日：2024-08-27

申请号：CN201980090218.1

申请日：2019-02-04

Applicant: 三菱电机株式会社

Inventor： 高本周作

IPC: A61B5/18 ,  A61B5/16 ,  B60W40/08

Abstract: 脸部信息检测部(13)检测与车辆的驾驶员的脸部的特征有关的脸部信息。身体信息检测部(14)检测与驾驶员的身体的特征有关的身体信息。可驾驶程度推定部(15)基于脸部信息和身体信息来推定驾驶员的可驾驶程度。表情推定部(16)基于脸部信息来推定驾驶员的表情。情绪推定部(17)基于驾驶员的可驾驶程度与驾驶员的表情的时间变化，来推定由舒适程度和活跃程度来表示的驾驶员的情绪。

公开(公告)号：CN115836868B

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202211488681.1

申请日：2022-11-25

Applicant: 燕山大学

Inventor： 付荣荣 ,  侯启恩

IPC: A61B5/374 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  A61B5/18 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明公开了基于多尺度卷积核尺寸CNN的驾驶员疲劳状态识别方法，包括如下步骤：S1、数据准备：将采集到的脑电信号进行预处理，得到标准格式数据；S2、数据增强：采用频率掩蔽和频域重组算法对原数据进行数据增强；S3：模型训练，采用多尺度卷积核尺寸混合CNN模型对原始数据和增强数据构成的数据集进行训练，得到分类器；S4、状态识别：把预处理后的脑电数据输入到分类器模型中，得到样本的状态标签以及可解释的模型分类依据；本发明提高了模型分类性能，在持续注意力驾驶任务数据集识别疲劳状态任务中，实现了较高的准确率；并设计了添加频率噪声和频率掩蔽两种数据增强方法与CNN模型集成，进一步提高模型的泛化能力。

公开(公告)号：CN118277835B

公开(公告)日：2024-08-20

申请号：CN202410676289.2

申请日：2024-05-29

Applicant: 惠州华阳通用电子有限公司

Inventor： 李海荣 ,  卜俊吉

IPC: G06F18/24 ,  G06V20/59 ,  G06F17/11 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  A61B5/18 ,  A61B5/16 ,  A61B5/00 ,  A61B5/0205 ,  A61B5/08

Abstract: 本发明涉及智能辅助驾驶技术领域，提供一种基于大模型的驾驶疲劳识别方法及系统，利用机器学习模型（疲劳识别模型）对动作反射、呼吸频率进行识别提前，结合其他传感器感知的心率、体温数据等生理数据，将驾驶员的差异化数据进行多维空间下参数映射，将训练得到的模型参数作为约束，进行分割曲线拟合划分疲劳空间、非疲劳空间，得到本驾驶员的个体情况估计，实现针对性的精准疲劳识别，进而提高驾驶员疲劳识别精度。

公开(公告)号：CN118490236A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410576551.6

申请日：2024-05-10

Applicant: 中国标准化研究院

Inventor： 张运红 ,  司峰 ,  杨毅 ,  刘国利 ,  胡悦琳

IPC: A61B5/18 ,  A61B5/00 ,  G01J5/00 ,  G06F18/22 ,  G06F18/10 ,  G06V40/18 ,  A61B5/16

Abstract: 本发明公开了基于红外传感技术的视疲劳智能监测方法和系统，所述方法通过连续捕捉驾驶员正常状态下的红外辐射变化数据集，获得眼部区域数据的横纵坐标进而提取眼部特征点坐标，得到驾驶员的EAR值和眼部疲劳阈值T1，基于正常状态下的眼部红外辐射变化数据集，提取驾驶员的眼部闭合时间占比，根据驾驶员的眨眼频率计算驾驶员的眼部疲劳阈值T2，连续监测驾驶员的红外辐射变化数据，实时计算驾驶员的EAR平均值以及眼部闭合时间占比，将计算值与阈值进行比较，判断驾驶员的眼疲劳状态；本发明的视疲劳监测方法具有自适应性，能够提高判定的准确性。

公开(公告)号：CN118490223A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410526101.6

申请日：2024-04-28

Applicant: 嘉兴驭光光电科技有限公司

Inventor： 韦美丽 ,  翁芳 ,  刘金胜 ,  苑京立

IPC: A61B5/16 ,  A61B5/18 ,  A61B5/00 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08 ,  G06T17/00

Abstract: 本公开提供了一种眼部图像的生成方法、电子设备和存储介质，所述方法包括：获取表示人眼的目标注视方向的眼动数据；根据所述眼动数据，确定表示人眼在所述目标注视方向下的形态的眼形数据；根据所述眼形数据，生成人眼在所述目标注视方向下的眼部图像。

公开(公告)号：CN118356176B

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410790867.5

申请日：2024-06-19

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 王洁 ,  王俊康 ,  高庆华 ,  刘晓凯

IPC: A61B5/05 ,  A61B5/11 ,  A61B5/08 ,  A61B5/18 ,  A61B5/00 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/2433 ,  G06F18/26 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种适用于非接触式疲劳检测的无线体征挖掘方法，涉及数据处理技术领域，包括：通过无线收发设备接收目标的回波信号；无线收发设备斜置于目标上方；基于回波信号检测头部和胸部所在的候选区域；基于头部和胸部所在的候选区域确定头部和胸部的准确距离仓，并基于头部和胸部的准确距离仓，进行头部区域和胸部区域信号分离及增强；基于头部区域信号进行行为特征监测，判断目标的点头动作；基于胸部区域信号进行生理特征监测，判断目标的呼吸速率；基于目标的点头动作和呼吸速率，判定目标的疲劳状态。本发明实现了提高疲劳检测算法准确率、降低虚警率的目标。