[实用新型]疲劳工作在线预警系统无效
申请号: | 200720020662.0 | 申请日: | 2007-04-16 |
公开(公告)号: | CN201070353Y | 公开(公告)日: | 2008-06-11 |
发明(设计)人: | 孙军 | 申请(专利权)人: | 孙军 |
主分类号: | A61B5/16 | 分类号: | A61B5/16;G08B21/00 |
代理公司: | 济南圣达专利商标事务所 | 代理人: | 张勇 |
地址: | 250014山东省济南市*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 疲劳 工作 在线 预警系统 | ||
技术领域
本实用新型涉及一种预警系统,尤其涉及一种对使用者在工作过程中出现的疲劳倾向和疲劳状态进行在线识别并告警的疲劳工作在线预警系统。
背景技术
重要岗位的值班人员在较长的工作过程中,尤其在夜间,经常会出现精神疲劳、精力集中程度下降的情况。这将导致其出现眩晕、打盹症状,从而发生决策错误、知觉错误和操作错误。决策错误主要是预测不准和判断错误,知觉错误包括疏忽大意、精神恍惚、注意不当、视力下降。操作错误主要是动作不准确。这些疲劳引起的行为错误,是导致工作事故发生的重要原因。据统计,对社会造成巨大的生命、财产损失的机动车辆交通事故中,由于驾驶员精神疲劳造成精力不集中、甚至过度疲劳造成瞌睡而引发的死亡事故占交通事故总数的比例超过25%。
目前已有多项专利涉及到通过采集人的生物信息,对疲劳状态进行判别。例如,在驾驶室内安装视频摄像机,采集驾驶员面部信息并连接图像处理设备。由于众所周知的原因,图像的不稳定、使用人员姿态变化等会造成特征提取困难,尤其是眼睛的准确跟踪难以可靠地实现。此外,由于非特定使用者之间生物特征存在较大差异性,导致单纯运用面部特征判断精神状态的方法不够理想。
还有方案采集使用者的生物电信号,例如体电、脑电等,并经过处理后作为其精神状态判别的依据。这类方法存在对身体接触测量要求苛刻,从而造成采集装置输出个体差异较大、使用不方便等问题,导致无法在日常生产、生活活动中在线使用。
随着电子技术的发展,微型化、便携式图像采集装置已适于人体穿戴。使用简便而且廉价的人体心率和呼吸率传感装置已经在医学领域获得普及应用。在常规条件下,便于采集的心率、呼吸率等生物信号对采集装置与身体的接触要求不高,更重要的是,医学研究早已确认这类信息与人的精神状态存在确定关系。
发明内容
本实用新型的目的就是为了解决目前所用的疲劳预警装置,不能很好的满足预警要求,无法根据个体差异自动确定精神状态,起到预警作用等问题,提供一种具有结构规范统一,使用方便,能准确的判断使用者精神状态,预警作用可靠并能辅助改善使用人员的精力集中程度,预防事故发生的疲劳工作在线预警系统。
为实现上述目的,本实用新型采用如下技术方案:
一种疲劳工作在线预警系统,它包括电池,报警装置,它还有设置在人体头部用于采集人眼部动作的眼部图像采集装置,设置在人体腰腹部的心率及呼吸率采集装置,以及训练控制接口,它们均与疲劳识别装置连接,疲劳识别装置则与报警装置连接。
所述眼部图像采集装置包括工作帽,在其帽沿前端与人眼对应位置设有微型摄像头,并通过信号传输线与疲劳识别装置连接。
所述工作帽的帽沿上与使用者眼部对应位置设有对准其眼部的红外照明光源。
所述心率及呼吸率采集装置包括带状织物,其两端设有可活动连接的连接头和连接座,腰腹式压力传感器固联在带状织物上,并束缚在人体腰腹部。
所述疲劳识别装置包括采用DSP芯片的数字信号处理器,它通过图像信号接口与眼部图像采集装置连接以接收眼部信号,并利用眼部信息处理软件进行处理;通过压力信号接口与心率及呼吸率采集装置装置连接,接收人体的心率和呼吸率信号,并利用心率和呼吸率处理软件处理;通过训练控制接口利用训练模板形成软件形成训练模板特征参数;通过疲劳分析识别软件识别使用者的疲劳状态;通过报警控制接口与报警装置连接。
所述报警装置包括语音存储和播放电路、输出放大电路、扬声器组成;疲劳识别装置根据识别结果,通过报警控制接口触发语音存储和播放电路,语音信号经过放大输出,提示使用者保持警觉、集中精力。
该疲劳工作在线预警系统的预警方法为
a、系统加电启动,进行初始化;
b、由眼部图像采集装置采集使用者眼部图像,以图像帧为单位,利用软件对使用者眼部图像处理,计算眼睛的位置、瞳孔大小、开合度,眼睑闭合时间、眼睑闭合频率,然后转入下一步;如未采集完一帧图像,则直接转入下一步;
c、由心率及呼吸率采集装置采集使用者的心率和呼吸率压力数据,如采集完,则利用软件计算心率和呼吸率呼吸频率及其变化;如未采集完,则直接转入下一步;
d、由软件判断目前是否处于训练状态,如处于训练状态,则生成驾驶员状态模板参数包括眼睛的大小、闭合的频率、瞳孔的大小、呼吸频率;如未处于训练状态,则通过疲劳倾向判断软件,根据驾驶员眼部图像和呼吸率参数进行疲劳状态模式识别;
e、根据识别结果,如果使用者处于疲劳状态则通过报警装置发出警报;如未处于疲劳状态了,则转回步骤b中,重新进行检测判断。
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