[发明专利]一种基于脉搏波信号的驾驶疲劳识别方法及系统

权利要求书

1.一种基于脉搏波信号的驾驶疲劳识别方法，其特征在于，包括：

获取待测者的脉搏波信号；

提取所述待测者的脉搏波信号的驾驶疲劳指标特征；所述驾驶疲劳指标特征包括时域特征、频域特征和非线性特征；

将所述待测者的脉搏波信号的驾驶疲劳指标特征分别输入至多个驾驶疲劳识别模型中得到多个分类结果，并将所述分类结果中出现疲劳类别次数最多的分类结果确定为所述待测者的疲劳类别；各所述驾驶疲劳识别模型均是将两个不同疲劳类别的训练样本输入至SVM分类器中训练而成的；所述训练样本包括训练者的脉搏波信号的驾驶疲劳指标特征和训练者的疲劳类别；所述训练者的疲劳类别是由对应的训练者的瞳孔面积确定的；

所述驾驶疲劳识别模型的确定方法为：

获取训练者的脉搏波信号；

提取所述训练者的脉搏波信号的驾驶疲劳指标特征；

获取各所述训练者的瞳孔面积；

采用K-means聚类算法对所有的瞳孔面积进行聚类，确定各所述训练者的疲劳类别；

将每个训练者的脉搏波信号和对应的训练者的疲劳类别确定为一个训练样本；

对于任意两个不同的疲劳类别的训练样本构成的训练集，均生成以所述训练集为输入训练而成的驾驶疲劳识别模型，得到E*(E-1)/2个驾驶疲劳识别模型，其中，E为所有训练者的疲劳类别的总数；

所述时域特征包括所有窦性心博NN间期的标准差、相邻NN间期差值的均方根、差值个数和所述差值个数占全部NN间期个数的百分比；所述差值个数为全部NN间期中相邻的NN间期之差大于50ms的个数；

所述频域特征包括低频功率与高频功率的比值；

所述非线性特征包括庞加莱散点图的向量角度指数、庞加莱散点图的向量长度指数和指数比值；所述指数比值为庞加莱散点图的向量角度指数与庞加莱散点图的向量长度指数的比值。

2.根据权利要求1所述的一种基于脉搏波信号的驾驶疲劳识别方法，其特征在于，在所述获取待测者的脉搏波信号之后，还包括：

对所述待测者的脉搏波信号进行去基线漂移处理。

3.根据权利要求1所述的一种基于脉搏波信号的驾驶疲劳识别方法，其特征在于，所述获取各所述训练者的瞳孔面积，具体包括：

获取各所述训练者的左瞳孔面积和右瞳孔面积；

将所述左瞳孔面积和所述右瞳孔面积的平均值确定为所述训练者的瞳孔面积。

4.根据权利要求1所述的一种基于脉搏波信号的驾驶疲劳识别方法，其特征在于，在所述采用K-means聚类算法对所有的瞳孔面积进行聚类，确定各所述训练者的疲劳类别之前，还包括：

对所述瞳孔面积进行归一化。