[发明专利]一种基于机器学习的车载疲劳驾驶监测预警系统在审
| 申请号： | 201810240172.4 | 申请日： | 2018-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN108464839A | 公开（公告）日： | 2018-08-31 |
| 发明（设计）人： | 刘强;叶建芳;董琳;李雪莹;张洁 | 申请（专利权）人： | 东华大学 |
| 主分类号： | A61B5/18 | 分类号： | A61B5/18;A61B5/0205;A61M21/00;G06K9/62;G08B21/06 |
| 代理公司： | 上海泰能知识产权代理事务所 31233 | 代理人： | 宋缨;钱文斌 |
| 地址： | 201620 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于机器学习的车载疲劳驾驶监测预警系统，包括：驾驶员生理指标采样及特征向量提取模块，用于生理指标的提取并且通过数据处理成为能够供机器学习算法进行处理的有效特征向量数据；驾驶员疲劳驾驶监测模型模块，使用机器学习作为检测方法构建生理指标特征向量和驾驶员机体状态关系，用于监测驾驶过程中驾驶员机体是否疲劳；反馈预警及模型评价模块，用于疲劳缓解并且通过模型评价的反馈对驾驶员疲劳驾驶监测模型模块的模型进行优化和改进。本发明能够通过驾驶员某些生理指标的变化预测驾驶员的机体疲劳状态。 | ||
| 搜索关键词： | 生理指标 监测预警系统 驾驶员疲劳 基于机器 监测模型 模型评价 疲劳驾驶 驾驶 机器学习算法 特征向量提取 反馈 变化预测 机体疲劳 机体状态 疲劳缓解 使用机器 特征向量 向量数据 有效特征 数据处理 采样 构建 学习 疲劳 预警 监测 检测 优化 改进 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的车载疲劳驾驶监测预警系统，其特征在于，包括：驾驶员生理指标采样及特征向量提取模块，用于生理指标的提取并且通过数据处理成为能够供机器学习算法进行处理的有效特征向量数据；驾驶员疲劳驾驶监测模型模块，使用机器学习作为检测方法构建生理指标特征向量和驾驶员机体状态关系，用于监测驾驶过程中驾驶员机体是否疲劳；反馈预警及模型评价模块，用于疲劳缓解并且通过模型评价的反馈对驾驶员疲劳驾驶监测模型模块的模型进行优化和改进。
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- 用于辅助驾驶的设备和方法，其中，该方法包括以下步骤：存储(S1110)表示对象的情绪的信息以及表示对象的活动的信息；生成(S1113)表示所存储的表示对象的情绪的信息与所存储的表示对象的活动的信息之间的关系的学习数据，并且将学习数据存储到存储器中；在生成学习数据之后基于由获取单元获取的表示对象的当前活动的信息和存储在存储器中的学习数据来估计(S1123)对象的当前情绪；以及基于所估计的当前情绪来提供(S1190)车辆的驾驶辅助。同样，提供了生产线控制和保健支持设备，其中，该设备基于所估计的情绪来提供生产线控制和保健支持。而且，提供了简单的、可广泛应用的情绪估计设备，该情绪估计设备能在没有用于监测外部事件的任何组件的情况下估计对象的情绪。在学习模式下，该设备通过利用监督数据和变量进行多重回归分析来生成用于估计在激发和效价上的情绪变化的回归方程，监督数据是表示对象的通过情绪输入装置(2)输入的情绪的信息，变量是由测量装置(3)从对象的测量数据项或者心脏电活动H、皮肤电位活动(G)、眼运动(EM)、运动(BM)和活动量(Ex)同时获取的特征量。该设备通过使用回归方程和对象的由测量装置(3)测得的测量数据项或心脏电活动(H)、皮肤电位活动(G)、眼运动(EM)、运动(BM)以及活动量(Ex)的特征量的变化来估计对象的情绪变化。
- 一种驾驶适宜性检测装置-201821097170.6
- 刘占文;沈超;林杉;樊星;高涛;连心雨;徐江;孔凡杰;陈红洋;杨奥栋 - 长安大学
- 2018-07-11 - 2019-06-11 - A61B5/18
- 本实用新型公开了一种驾驶适宜性检测装置，采用一体化封闭式眼镜结构，并在外层采用黑色吸光材料，有效避免漏光及人眼瞳孔由于视觉注意本身引起的瞳孔变化，在眼镜与脸部贴合处采用柔性硅胶材料，使脸部与眼镜贴合，相当于直接对疲劳进行检测，提高了疲劳检测精度；用矩形面光源对瞳孔进行刺激，能够使光源对瞳孔刺激均匀；采用红外面光源对瞳孔进行照射，克服红外点光源对瞳孔图像采集的干扰，使瞳孔成像更加均匀，不易受干扰，采用三维长时卷积深度学习网络分析瞳孔运动视频，并对驾驶员任务适宜性进行客观的分级判定，深层理解瞳孔运动状态，实现端到端的检测，提高检测准确率和驾驶适宜性检测效率，本装置结构简单，使用方便快捷。
- 专利分类
