[发明专利]一种使用Wi‑FiCSI信息检测疲劳驾驶的方法

权利要求书

1.一种使用Wi-FiCSI信息检测疲劳驾驶的方法，其特征在于，包括下列步骤：

采集驾驶员的动作特征，获取CSI信息的动作特征信号；

使用无线设备作为发送设备，按照固定的时间间隔发送所述动作特征信号；

使用无线路由器作为接收器，接收所述动作特征信号；

根据动作特征信号选择呼吸检测模式或运动检测模式，并从收集到的CSI信息中提取信号特征；

识别相应信号特征，判断驾驶员是否存在疲劳驾驶。

2.根据权利要求1所述的使用Wi-FiCSI信息检测疲劳驾驶的方法，其特征在于，所述呼吸检测模式中，首先对动作特征信号去除噪音，然后利用峰值识别方法获得驾驶员的呼吸速率，与之前的时间窗结果比较，确定是否存在疲劳驾驶。

3.根据权利要求1所述的使用Wi-FiCSI信息检测疲劳驾驶的方法，其特征在于，所述运动检测模式中，提取动作特征信号中的动作模式，计算每个模式中的相关特征，最后通过支持向量机方法识别疲劳驾驶。

4.根据权利要求1所述的使用Wi-FiCSI信息检测疲劳驾驶的方法，其特征在于，所述CSI信息存在Tx*Rx*30组子信息流，其中Tx是发送天线数，Rx是接收天线数，30是子载波数量。

5.根据权利要求4所述的使用Wi-FiCSI信息检测疲劳驾驶的方法，其特征在于，所述动作识别方法为首先计算所有子信息流的变异系数，选择其中最大的五个信息流取平均值与预先设置的阈值比较，超过阈值时使用动作检测模式进行后续检测，小于阈值时则使用呼吸检测模式。

6.根据权利要求5所述的使用Wi-FiCSI信息检测疲劳驾驶的方法，其特征在于，所述呼吸检测的预处理过程中，对变异系数值最高的k个CSI序列首先应用HAMPEL滤波去除信号明显的噪声，再应用移动平均滤波器来进一步平滑信号序列。

7.根据权利要求5所述的使用Wi-FiCSI信息检测疲劳驾驶的方法，其特征在于，所述运动检测模式，利用子载波相关性，通过主成分分析计算出所有CSI时间序列的主要成分。

8.根据权利要求7所述的使用Wi-FiCSI信息检测疲劳驾驶的方法，其特征在于，该方法使用经验模式分解算法自适应地将信号分解为基于信号固有特征的子信号，然后使用其中与动作频率相关的IMF分量序列作进一步分析。

9.根据权利要求1所述的使用Wi-FiCSI信息检测疲劳驾驶的方法，其特征在于，所述动作模式识别过程中，对于呼吸检测模式按照以下公式计算出时间窗内的呼吸速率：

R=k*TΣi=1kNi,]]>

其中k是所选择的子载波数，T为时间窗的长度，Ni为第i个子载波的峰值数量，将呼吸速率与阈值比较，当连续多次出现下降时，将驾驶员状态标记为已疲劳，并提出警告。

10.根据权利要求1所述的使用Wi-FiCSI信息检测疲劳驾驶的方法，其特征在于，所述动作模式识别过程中，对于运动检测模式，首先提取出对应IMF序列的数据特征：模式长度，IMF的均值，IMF的标准差，IMF的最大值，IMF的平均绝对误差；

随后使用支持向量机方法识别动作模式是否对应疲劳驾驶动作集合：

其中f(x)为构建的分类器，ω^T是平面的法向量，为映射后的特征向量；

使用径向核函数做映射来构建分类器确定模式对应的动作。