[发明专利]一种使用Wi‑FiCSI信息检测疲劳驾驶的方法

说明书

技术领域

本发明属于辅助驾驶领域，且特别涉及一种使用Wi-FiCSI信息检测疲劳驾驶的方法。

背景技术

根据世界卫生组织报道，每年交通事故造成数百万人的伤万，平均每一天有超过3400人死亡。疲劳驾驶在交通事故死亡事件中占据的比例逐年升高，已经成为了一个交通事故的重要原因。美国公路安全保险协会的报告指出，对于执行长途运输任务的卡车驾驶员，连续驾驶超过12小时比少于8小时的驾驶员发生交通事故的可能性高86％，当连续驾驶超过5个小时时，事故风险就已经上升了一倍。为了保护驾驶员以及货物的安全，需要一个有效的疲劳驾驶检测方法。

现有的疲劳检测方法可以分为基于视觉的检测方法和基于脑电信号的检测方法。

基于视觉的方法将一个视频图像采集设备，例如，摄像头等，部署在面向驾驶员正脸的位置上。在驾驶员驾驶车辆时，设备不断收集驾驶员的状态表现图像信息，再通过检查每一帧的图像中的部分信息来获得可疑的驾驶员疲劳数据，从而来监控驾驶员的驾驶状态。

以脑电信号检测疲劳驾驶的方法，主要利用1-20HZ频段的脑部活动信号。这类方法一般在驾驶员的头部上部署了一个脑电信号采集设备。该采集设备持续收集脑电波信号，再根据相应算法实现驾驶员疲劳识别。

上述方法主要以下不足：

1.基于视觉的检测方法，需要采集驾驶员相应身体部位的图像信息，可能因为驾驶员具有不同的驾驶习惯，而无法采集到此类信息，如：驾驶姿势不正，佩戴墨镜等情况，另外采集设备也可能遮挡驾驶员视线，存在潜在隐患。

2.基于脑电信号的检测方法，需要接触驾驶员头部收集脑电信号，本身可能使驾驶员不适，带来驾驶疲劳，同时也不方便驾驶员的其它动作。

以上两类方法都需要另外购置采集设备，给驾驶员带来额外经济负担，同时占用驾驶室空间。

发明内容

本发明提出一种使用Wi-FiCSI信息检测疲劳驾驶的方法，能够检测疲劳驾驶，提前预警，减少严重交通事故的发生。

为了到达上述提到的目的，解决上面提到的问题，本发明提出了一个新的检测方法，并且经过一系列的实验，来评估本发明工作的准确率以及效率。本发明检测方法的主要思路是收集驾驶中的信道状态信息(CSI)信息，在不同模式中，识别相关驾驶员动作，来检测疲劳驾驶。

为了达到上述目的，本发明提出一种使用Wi-FiCSI信息检测疲劳驾驶的方法，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。

进一步的，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。

进一步的，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。

进一步的，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。

进一步的，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。

进一步的，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。

进一步的，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。

进一步的，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。

进一步的，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：

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。