公开(公告)号：CN116842475A

公开(公告)日：2023-10-03

申请号：CN202310800807.2

申请日：2023-06-30

Applicant: 东航技术应用研发中心有限公司

Inventor： 李炎 ,  何吉波 ,  李福娟 ,  郑佳杰 ,  公超 ,  郑智颖 ,  周玉豪 ,  毛金凤

IPC: G06F18/25 ,  A61B5/332 ,  A61B5/18 ,  A61B5/16 ,  A61B5/00 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/22 ,  G06V20/59 ,  G06V10/764 ,  G06V10/74 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G16H10/20 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明属于航空航天、驾驶状态检测技术领域，具体涉及一种基于多模态信息融合的疲劳驾驶检测方法，旨在解决现有疲劳驾驶检测方法检测精度、鲁棒性较差的问题。本方法包括：采集待疲劳驾驶检测的目标对象的多模态数据，作为输入数据；对输入数据进行预处理，得到预处理数据；构建目标对象当前状态下的广置矩阵，通过预构建的无监督神经网络模型对所述广置矩阵进行重新构建；基于重新构建后与重新构建前的广置矩阵，获取所述目标对象的疲劳状态检测结果；若疲劳状态检测结果为处于疲劳状态，获取目标对象的疲劳类型；根据疲劳类型，获取目标对象的疲劳程度。本发明提高了疲劳检测的精度以及鲁棒性。

公开(公告)号：CN114504329B

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202210114275.2

申请日：2022-01-30

Applicant: 天津大学 ,  天津富瑞隆金属制品有限公司

Inventor： 高忠科 ,  王贺 ,  马超 ,  马文庆

IPC: A61B5/369 ,  A61B5/18 ,  A61B5/291 ,  A61B5/256 ,  A61B5/00 ,  G06F17/14 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明的基于40导联脑电采集设备的人脑疲劳状态自主辨识系统，能够实现对驾驶员EEG脑电信号的准确获取、有效辨识和正确分类，通过最佳机器学习模型识别驾驶员的大脑状态，有效预警驾驶员的疲劳状态，防止驾驶事故。模拟驾驶实验的设计让基于疲劳的EEG脑电信号收集过程更加合理，有效，避免了在实际驾车过程中进行收集带来的社会风险。最佳机器学习模型的引入大幅度降低了人工设计深度学习模型的工作量，并能够根据采集到的EEG脑电信号的具体特征做出针对性模型设计，提升模型最终的人脑疲劳状态辩识准确率。

公开(公告)号：CN116763313A

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN202310723591.4

申请日：2023-06-19

Applicant: 吉林大学

Inventor： 韩嘉懿 ,  朱冰 ,  宋东鉴 ,  赵健 ,  贾士政

IPC: A61B5/18 ,  G06V40/18

Abstract: 本发明公开了一种针对驾驶员主观行车风险感知水平的评估方法，其方法包括的步骤为：步骤1、驾驶员可视区域划分；步骤2：驾驶员视觉感知模型建立；步骤3、驾驶员视觉感知模型标定；步骤4、面向某视区的驾驶员视区风险感知水平评估；步骤5、面向某驾驶意图的驾驶员综合风险感知水平评估。有益效果：有效解决了驾驶员眼动行为解析问题。将行车风险与由驾驶员视觉感知模型得到的驾驶人视觉感知程度相结合，通过构造的视区风险感知水平曲面计算驾驶员主观行车风险感知水平，实现了对驾驶员关于周围交通风险认知水平的定量估计，有助于实时评价驾驶员的驾驶可靠性，为各类智能驾驶系统提供决策依据。

公开(公告)号：CN116080661B

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202310010059.8

申请日：2023-01-04

Applicant: 钧捷智能(深圳)有限公司

Inventor： 董亮 ,  罗浩菱 ,  邹定远 ,  张如

IPC: B60W40/08 ,  A61B5/11 ,  A61B5/18 ,  B60W40/00

Abstract: 本发明提出了一种汽车自动驾驶状态下驾驶员疲劳识别方法，通过实时监测汽车内外的突发事件，所述突发事件包括视觉、声音和/或震动事件，对所述突发事件的事件强度进行评估得到所述突发事件的影响强度值，实时监测驾驶员的身体姿态，当所述突发事件的影响强度值大于预设的阈值时，判断所述驾驶员的身体姿态是否发生变化，当所述驾驶员的身体姿态发生变化时，判断所述驾驶员的身体姿态变化与所述突发事件的关联性，根据所述驾驶员的身体姿态及其变化与所述突发事件的关联性识别所述驾驶员的疲劳状态，能够监测自动驾驶车辆上的驾驶员的疲劳状态，提高自动驾驶的安全性。

公开(公告)号：CN116712076A

公开(公告)日：2023-09-08

申请号：CN202310819328.5

申请日：2023-07-06

Applicant: 南通大学

Inventor： 许致火 ,  王小月 ,  汪月霞

IPC: A61B5/18 ,  A61B5/0507 ,  A61B5/08

Abstract: 本发明公开了一种基于毫米波雷达的驾驶员疲劳监测方法、系统及设备，本发明方法根据疲劳时呼吸会变浅这一特征，采用以下步骤：步骤1、从毫米波雷达干涉相位信号中提取出呼吸信号，设置初始窗口大小win、初始标志变量flag、窗口变化步长step以及呼吸幅度阈值；步骤2、对窗口进行扫描，寻找窗口峰值并进行窗口大小更新操作；步骤3、对扫描后的窗口进行标签操作，判断出驾驶员疲劳时间段。本发明使用毫米波雷达采集到的呼吸信号进行监测，不需要对人体进行直接接触，同时毫米波雷达不受天气和日照的影响，舒适程度更高且可靠度更高，在进行窗口扫描时可调整窗口大小，提高了检测的精准度。

公开(公告)号：CN116671921A

公开(公告)日：2023-09-01

申请号：CN202310647627.5

申请日：2023-06-02

Applicant: 江西省通讯终端产业技术研究院有限公司

Inventor： 蒋海飞 ,  吴成中 ,  毛建旭 ,  詹朝军 ,  张斌 ,  郭晨 ,  夏雨辰 ,  周显恩 ,  刘世福 ,  王飞文

IPC: A61B5/18 ,  G06F18/25 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0464 ,  G06V20/40 ,  G06V40/16 ,  G06V10/62 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  A61B5/16 ,  A61B5/372

Abstract: 本申请涉及情感识别的领域，其具体地公开了一种智能设备的情感识别方法及其系统，其通过具有三维卷积核的卷积神经网络来从人脸监控视频的图像帧中提取出在时间维度上的隐含特征分布信息，并从脑电信号的时频关联特征中提取出时序上的高维关联特征信息，这样，在融合这两个特征信息时，引入了用于对所述特征图的各个位置的特征值进行融合迭代加权优化的迭代互加权系数，以在一定程度上避免所述特征图在某些位置陷入局部最优而无法继续优化，从而改进了参数跨周期的迭代更新能力和跨位置的局部优化能力，提高了分类准确性。这样，就可以对情感标签的类别进行有效地识别。

公开(公告)号：CN116035579B

公开(公告)日：2023-08-25

申请号：CN202310202258.9

申请日：2023-03-06

Applicant: 中国人民解放军海军特色医学中心

Inventor： 牛振 ,  冯旭 ,  丁猛 ,  邵壮超 ,  黄建松 ,  翟宇佳 ,  孙久一 ,  甘国林

IPC: A61B5/18 ,  G06V20/59 ,  G06V40/16 ,  A61B5/16 ,  A61B5/369 ,  A61B5/00 ,  A61B5/0205

Abstract: 本发明公开了一种舰船驾驶人员疲劳评估系统及方法，驾驶人员驾驶舰船的起初阶段不会出现疲劳状态，所以在起初阶段不对驾驶人员疲劳状态进行评估，在起初阶段内若是换了驾驶人员，则需要重新对新的驾驶人员进行重新计时起初阶段，在起初阶段不对驾驶人员疲劳状态进行评估，若在起初阶段未换驾驶人员则起初阶段之后对此驾驶人员进行疲劳状态评估，此种设计能够减少数据处理量。本发明中先判断驾驶人员是处于清醒状态还是疲劳状态，在判断出驾驶人员处于清醒状态时则判断下一个第二设定时间段驾驶人员是处于清醒状态还是疲劳状态，在判断出驾驶人员处于疲劳状态时则进一步判断驾驶人员具体处于哪个等级的疲劳状态，此种设计能够减少数据处理量。

公开(公告)号：CN116616797A

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202310622556.3

申请日：2023-05-29

Applicant: 成都信息工程大学 ,  四川省计算机研究院

Inventor： 张永清 ,  龙树全 ,  杨显华 ,  刘世洪 ,  郜东瑞 ,  丁春利 ,  牛颢

IPC: A61B5/369 ,  G06F18/211 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2337 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/24 ,  G06F18/27 ,  G06N7/02 ,  A61B5/18 ,  A61B5/16 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明提供了一种基于深度集成优化模糊分类器的疲劳驾驶检测方法，该方法包括：将经预处理后的数据输入至深度集成优化模糊分类器，得到第一输出向量和第一疲劳驾驶检测结果，并同时随机选择第一模糊规则；先对第一疲劳驾驶检测结果是否达到预设的分类精度进行判断，然后再对第二疲劳检测结果是否达到预设的分类精度进行判断，达到则输出疲劳驾驶检测结果，否则，以不断增加输出向量的拼接和模糊规则累乘运算。本发明解决了疲劳驾驶数据不平衡以及模型解释性差的问题。

公开(公告)号：CN108013884B

公开(公告)日：2023-08-15

申请号：CN201810075537.2

申请日：2018-01-26

Applicant: 辽宁工业大学

Inventor： 曹景胜 ,  石晶 ,  史英杰 ,  王冬霞 ,  郭银景 ,  单鹏 ,  李刚 ,  徐肖

IPC: A61B5/18 ,  A61B5/0205

Abstract: 本发明公开了一种汽车驾驶员疲劳驾驶主动安全监测系统，包括：压电薄膜传感器，其设置在驾驶员座位下，用于检测驾驶员心跳和呼吸信号；电荷放大电路，其输入端与所述压电薄膜传感器连接，用于放大所述心跳和呼吸信号；低通滤波电路，其输入端与所述电荷放大电路的输出端连接，用于提高心跳和呼吸信号的信噪比；微控制器，其与所述低通滤波电路的输出端连接，用于分离心跳和呼吸信号并分析驾驶员的疲劳程度，采用非接触式测量汽车驾驶员的生理信号，结构简单，测量准确。本发明还公开了汽车驾驶员疲劳驾驶主动安全监测方法，通过压电薄膜传感器采集驾驶员的心跳、呼吸等混合信号并进行分离，计算驾驶员的疲劳指数而分析驾驶员的疲劳状态。

公开(公告)号：CN116570292A

公开(公告)日：2023-08-11

申请号：CN202310554788.X

申请日：2023-05-16

Applicant: 广州珑滕智能科技有限公司

Inventor： 罗宁 ,  江兆梁 ,  吴建雄

IPC: A61B5/318 ,  G06F18/2411 ,  A61B5/346 ,  A61B5/16 ,  A61B5/18 ,  A61B5/00 ,  A61B5/024 ,  A61B5/366

Abstract: 本发明揭示一种心电数据的处理方法，包括获取稳定状态下的心电数据；在心电数据中确定QRS波位置。本发明还揭示一种驾驶状态的监测方法，包括获得分类模型；采集心电数据及方向盘数据；对心电数据进行初步过滤；采用心电数据的处理方法对过滤后的心电数据进行分析处理；对分析处理得到的数据进行心率变异性分析；将分析数据及方向盘数据输入分类模型；输出驾驶状态结论。对获取到的心电数据进行处理，进而获得驾驶员稳定的状态下心电数据，再对该心电数据进一步分析，提取出了所需的关键数据，通过精准的提取出关键数据，为后续的判断提供基础，进而使得最后的判断结果更为准确，有利于真实反映出驾驶员的状态，大大降低了驾驶的安全隐患。