[发明专利]一种基于手机摄像头的人体疲劳度监测系统

说明书

本发明公开了一种基于手机摄像头的人体疲劳度监测系统，使用了手机摄像头来收集人体的脉搏波信号，经过数据处理后得到的参数近似于心率变异性参数，接着进行频域分析以及时域分析，运用HMM理论建立基于HRV的人体疲劳评估模型，实验结果表明该模型具有较高的正确率，可以用于评估人体的疲劳状态以此判断人体是否处于疲劳状态。

技术领域

本发明属于人体健康参数测量技术领域，尤其涉及一种基于手机摄像头的人体疲劳度监测系统。

背景技术

当今社会，人们的日常工作生活所面临的压力越来越大，因频繁加班而猝死的事件屡见不鲜。研究表明，大多数猝死案例发生的重要诱是因过大的压力而引起的精神疲劳。为了能够实时的检测人体的精神疲劳状况，并在处于疲劳状态时进行报警，有必要设计出一套人体疲劳度监测系统。通过这种人体疲劳度检测系统，可以实现对人体疲劳状态进行监控，并在人体处于疲劳状态时进行报警，提醒人们应及时休息。

国外对人体疲劳的研究始于20世纪90年代。1994年，疲劳被Brown定义为当一个人不愿意做他目前的工作时的一种身体反应，并且当人体处于疲劳状态时，还会降低人的敏锐反应。研究表明，疲劳已成为在危险环境中作业时出现安全事故或引发驾驶事故的重要诱因。据统计，在一些危险环境中，约10％-30％的事故是由人体精神疲劳所引起的，这直接地反映了人体精神疲劳检测的重要性。美国物理学家Edward提出疲劳是多种影响因素共同作用的结果，也就是“变异理论”，经过持续的体力消耗或是精神的消耗，人们的体能和专注力会下降，反应将会变得迟缓，这会引起工作效率的下降，不够专注的状态使得人们更加难以集中注意力，在此基础上有时还会产生厌烦情绪，我们将这样的状态称为人体疲劳状态。该理论得出了一个结论：与人们的日常感冒一样，人体的精神疲劳也是一种人体的保护性反应，它的作用就是防止人们过度消耗自身的能量。Chua等研究了受试者在40h的睡眠剥夺过程中每隔两小时采集到的ECG心电信号信号的HRV心率变异性指标和精神运动警觉性任务，结果发现HRV指标可用于监测疲劳，并可作为预测人体困倦的指标[3]。而心率变异性作为一种精神疲劳的检测数据，不仅具有良好的检测效果，而且同事具有无创采集、灵敏度高等优点。Al-Libawy等通过胸带式心脏监测仪和可以测量心率的腕表来得到人体的心率变异性并以此来分析人体当前所处的疲劳情况。Tsai等通过综合HRV和脑电信号的方法来分析建筑工人所处的疲劳情况，并期望以此来减少由疲劳状态产生的安全事故。国内的李明爱等证明了脑电信号可以用于判断疲劳驾驶，是评定人体疲劳情况的常用手段。李延军等设计了阅读与计算两种实验，并发现随着阅读或计算过程中疲劳程度的增加，心率降低并伴随着HRV的增加。郭玮珍等从心电信号中提取出HRV，并对其进行时频域分析，对人体疲劳做了定量化的评价。祝荣欣等通过实验得到了如下结论：使用肌电信号对疲劳程度进行分析的效果要逊色于HRV信号，同时HRV信号可以与肌电信号综合使用来判断人体的疲劳程度，精确度更高。

在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术至少存在以下问题：

目前，国内外的研究大多通过分析生理信号来检测疲劳情况。这些生物信号主要包括：心电信号(Electrocardiogram，ECG)、眼电信号(Eyectro-oculogram，EOG)、脑电信号(Electroencephalogram，EEG)、肌电信号(Electromyography，EMG)、脉搏波信号(Photoplethysmography，PPG)等。当人体处于疲劳状态时，会伴随着一些生理特征的改变，例如：反应迟钝、精神涣散、心跳加速、脉搏增快等等。这些生理方面的变化会表现在上述的生物电信号中，通过对这些信号的变化进行检测就能够判断人体是否处于疲劳状态。但是，脑电信号的采集设备过于昂贵；眼电信号采集过于复杂且实时性较低。这些信号在采集时操作较为复杂，会给使用者会带来不便^[11]。综合国内外的研究，目前的人体疲劳检测系统仍然具有信号采集复杂，使用不便，价格高昂不适于普遍推广。并且由于信号采集的局限性，严重影响设备的正常运行和使用寿命。难以满足实时的要求。