專利名稱：基于匹配追蹤算法的疲勞駕駛腦電檢測系統(tǒng)及檢測方法
技術(shù)領域：
本發(fā)明屬于信息處理技術(shù)領域，尤其是涉及一種基于匹配追蹤算法的疲勞駕駛腦 電檢測系統(tǒng)及檢測方法。
背景技術(shù)：
隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展，人民消費水平的日益提高，汽車保有量快速增長，汽車行駛 安全問題也成為威脅人們生命財產(chǎn)的社會問題。在現(xiàn)代社會中，交通事故時時發(fā)生，造成的 悲劇數(shù)不勝數(shù)。其中，疲勞駕駛是交通事故發(fā)生的頭號殺手。許多駕駛員由于利益誘惑、生 活壓力所迫而進行長時間駕駛或帶病駕駛，這樣就導致大量疲勞駕駛的存在。當駕駛員疲 勞駕駛時，其駕駛技能下降，反應速度減慢，遇到突發(fā)狀況時不能及時動作，導致各種慘禍 發(fā)生，進而給個人、家庭和國家造成了巨大的損失和負擔。為了減少或避免駕駛員的疲勞駕 駛，人們研制出了各種疲勞駕駛檢測儀器，如美國Electronic Safety Products公司開發(fā) 的方向盤監(jiān)視裝置S. Α. M、法國法雷奧汽配集團和美國IIERIS公司開發(fā)出的車道偏離報警 器以及悉尼的“選擇式報警”眼鏡等等。雖然這些儀器取得了 一定的成效，但是它們普遍存 在著誤報率高、識別不準確等缺點，因此需要進一步的研究。疲勞檢測方法是疲勞檢測的核 心部分，是檢測駕駛員疲勞與否的關鍵。目前，檢測駕駛員疲勞的方法主要可以分為三種 檢測車輛參數(shù)、檢測駕駛員對車輛的控制行為以及檢測駕駛員的生理信號。其中對駕駛員 生理信號的檢測是最有效、最客觀、最可靠的方法，生理信號主要包括肌電信號、心電信號、 腦電信號等等，而由于腦電信號無創(chuàng)性、實時性高、可靠性好而備受關注。雖然采用腦電信號檢測疲勞駕駛一直被認為是檢測疲勞的“金標準”，然而由于腦 電信號的非線性、非平穩(wěn)等特性，現(xiàn)有的分析檢測方法總不盡如人意，即很多的方法需要在 假設腦電為平穩(wěn)的前提下進行。實際使用過程中這些方法雖然取得了一定的成效，但是在 疲勞駕駛檢測上其檢測效果并不理想，因而迫切需要提出有效地疲勞駕駛檢測新方法。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題在于針對上述現(xiàn)有技術(shù)中的不足，提供一種設計合 理、接線方便、使用操作簡便且智能化程度高、使用效果好的基于匹配追蹤算法的疲勞駕駛 腦電檢測系統(tǒng)。為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是一種基于匹配追蹤算法的疲勞 駕駛腦電檢測系統(tǒng)，其特征在于包括按照國際標準“10/20”電極安放方法布設在被測試 者頭部且對被測試者的腦電信號進行提取的16導聯(lián)腦電電極、分別與16導聯(lián)腦電電極中 的各導聯(lián)腦電電極相接且對各導聯(lián)腦電電極所輸出腦電信號進行放大處理的腦電信號放 大器、按照預先設定的采樣頻率對被測試者的腦電信號進行采集的16導聯(lián)腦電信號采集 設備、對16導聯(lián)腦電信號采集設備所采集腦電信號進行分析處理并根據(jù)分析處理結(jié)果對 被測試者是否處于疲勞駕駛狀態(tài)與處于疲勞駕駛狀態(tài)的持續(xù)時間進行同步檢測判斷的處 理器以及分別與處理器相接的參數(shù)設置單元、存儲器和提示單元，所述腦電信號放大器與16導聯(lián)腦電信號采集設備相接，且16導聯(lián)腦電信號采集設備與處理器相接。上述基于匹配追蹤算法的疲勞駕駛腦電檢測系統(tǒng)，其特征是所述16導聯(lián)腦電信 號采集設備為便攜式數(shù)字腦電圖儀或S0LAR848定量數(shù)字腦電圖儀。上述基于匹配追蹤算法的疲勞駕駛腦電檢測系統(tǒng)，其特征是還包括與處理器相 接的顯示器。上述基于匹配追蹤算法的疲勞駕駛腦電檢測系統(tǒng)，其特征是所述處理器、參數(shù)設 置單元、存儲器和顯示器組成一個完整的PC機。同時，本發(fā)明還公開了一種實現(xiàn)方便、檢測速度快、檢測效果好且實用價值高的基 于匹配追蹤算法的疲勞駕駛腦電檢測方法，其特征在于該方法包括以下步驟步驟一、腦電信號提取與同步放大通過16導聯(lián)腦電電極對被測試者頭部16個部 位的腦電信號分別進行實時提取，且通過所述腦電信號放大器對16導聯(lián)腦電電極所提取 的16路腦電信號同步進行放大處理；通過16導聯(lián)腦電電極對被測試者頭部的腦電信號進 行提取之前，根據(jù)16導聯(lián)腦電電極中各導聯(lián)腦電電極的布設位置相應對各導聯(lián)腦電電極 所提取的腦電信號進行編號；步驟二、腦電信號采集通過16導聯(lián)腦電信號采集設備按照預先設定的采樣頻率 對經(jīng)16個腦電信號放大器放大后的16路腦電信號同步進行采集，并將每一個采樣周期內(nèi) 所采集的16路腦電信號轉(zhuǎn)換為對應編號的16路數(shù)字腦電信號Xi (t)后同步傳送至處理器， 其中 i = 1、2、3. . . 16 ；步驟三、腦電信號分析處理處理器按照預先設定的分析處理頻率、分析處理的 數(shù)字腦電信號數(shù)量M以及分析處理的各數(shù)字腦電信號的編號，且按照時間先后順序?qū)邮?到的各采樣周期內(nèi)所采集16路數(shù)字腦電信號中的多路數(shù)字腦電信號分別連續(xù)進行分析處 理，并根據(jù)分析處理結(jié)果對當前時刻被測試者是否處于疲勞駕駛狀態(tài)進行相應檢測判斷， 對每一個采集周期內(nèi)所采集信號的分析處理方法均相同，且對于其中任一個采樣周期而 言，其分析處理過程如下301、腦電信號接收與同步存儲處理器對此時所接收到的16路數(shù)字腦電信號 Xi(t)即當前采樣周期內(nèi)所采集的16路數(shù)字腦電信號\(0的編號進行判別，并將判別出 的需分析處理的多路數(shù)字腦電信號分別對應存儲至存儲器內(nèi)預先建立的存儲單元內(nèi)，且對 各存儲單元內(nèi)所存儲的上一個采樣周期內(nèi)所采集信號進行替換，以對各存儲單元內(nèi)所存儲 信息進行實時更新；302、分析處理時間判斷處理器按照預先設定的分析處理頻率，分析判斷此時是 否需對當前采樣周期內(nèi)所采集信號進行分析處理當需對當前采樣周期內(nèi)所采集信號進行 分析處理時，則進入步驟303 ；否則，轉(zhuǎn)入步驟306 ；303、腦電信號稀疏分解處理器對步驟302中多個存儲單元內(nèi)所存儲的多路數(shù)字 腦電信號分別進行稀疏分解與時頻分析處理，多路所述數(shù)字腦電信號的稀疏分解與時頻分 析處理過程同步進行，且多個所述數(shù)字腦電信號的稀疏分解方法均相同，對于其中任一路 數(shù)字腦電信號x(t)而言，其稀疏分解處理過程如下3031、原子庫生成處理器調(diào)用匹配追蹤算法模塊且根據(jù)最大匹配投影原理，將高
斯型函
權(quán)利要求
1.一種基于匹配追蹤算法的疲勞駕駛腦電檢測系統(tǒng)，其特征在于包括按照國際標準 “10/20”電極安放方法布設在被測試者頭部且對被測試者的腦電信號進行提取的16導聯(lián) 腦電電極(1)、分別與16導聯(lián)腦電電極(1)中的各導聯(lián)腦電電極相接且對各導聯(lián)腦電電極 所輸出腦電信號進行放大處理的腦電信號放大器( 、按照預先設定的采樣頻率對被測試 者的腦電信號進行采集的16導聯(lián)腦電信號采集設備C3)、對16導聯(lián)腦電信號采集設備(3) 所采集腦電信號進行分析處理并根據(jù)分析處理結(jié)果對被測試者是否處于疲勞駕駛狀態(tài)與 處于疲勞駕駛狀態(tài)的持續(xù)時間進行同步檢測判斷的處理器(4)以及分別與處理器(4)相接 的參數(shù)設置單元( 、存儲器(6)和提示單元(7)，所述腦電信號放大器( 與16導聯(lián)腦電 信號采集設備C3)相接，且16導聯(lián)腦電信號采集設備C3)與處理器(4)相接。
2.按照權(quán)利要求1所述的基于匹配追蹤算法的疲勞駕駛腦電檢測系統(tǒng)，其特征在于 所述16導聯(lián)腦電信號采集設備C3)為便攜式數(shù)字腦電圖儀或S0LAR848定量數(shù)字腦電圖 儀。
3.按照權(quán)利要求1或2所述的基于匹配追蹤算法的疲勞駕駛腦電檢測系統(tǒng)，其特征在 于還包括與處理器(4)相接的顯示器(8)。
4.按照權(quán)利要求3所述的基于匹配追蹤算法的疲勞駕駛腦電檢測系統(tǒng)，其特征在于 所述處理器G)、參數(shù)設置單元(5)、存儲器(6)和顯示器(8)組成一個完整的PC機。
5.一種利用如權(quán)利要求1所述的基于匹配追蹤算法的疲勞駕駛腦電檢測系統(tǒng)進行疲 勞駕駛腦電檢測的方法，其特征在于該方法包括以下步驟步驟一、腦電信號提取與同步放大通過16導聯(lián)腦電電極(1)對被測試者頭部16個部 位的腦電信號分別進行實時提取，且通過所述腦電信號放大器( 對16導聯(lián)腦電電極(1) 所提取的16路腦電信號同步進行放大處理；通過16導聯(lián)腦電電極(1)對被測試者頭部的 腦電信號進行提取之前，根據(jù)16導聯(lián)腦電電極(1)中各導聯(lián)腦電電極的布設位置相應對各 導聯(lián)腦電電極所提取的腦電信號進行編號；步驟二、腦電信號采集通過16導聯(lián)腦電信號采集設備C3)按照預先設定的采樣頻率 對經(jīng)16個腦電信號放大器( 放大后的16路腦電信號同步進行采集，并將每一個采樣周 期內(nèi)所采集的16路腦電信號轉(zhuǎn)換為對應編號的16路數(shù)字腦電信號^ci (t)后同步傳送至處 理器(4)，其中 i = 1、2、3··· 16 ；步驟三、腦電信號分析處理處理器(4)按照預先設定的分析處理頻率、分析處理的 數(shù)字腦電信號數(shù)量M以及分析處理的各數(shù)字腦電信號的編號，且按照時間先后順序?qū)邮?到的各采樣周期內(nèi)所采集16路數(shù)字腦電信號中的多路數(shù)字腦電信號分別連續(xù)進行分析處 理，并根據(jù)分析處理結(jié)果對當前時刻被測試者是否處于疲勞駕駛狀態(tài)進行相應檢測判斷， 對每一個采集周期內(nèi)所采集信號的分析處理方法均相同，且對于其中任一個采樣周期而 言，其分析處理過程如下.301、腦電信號接收與同步存儲處理器(4)對此時所接收到的16路數(shù)字腦電信號 Xi (t)即當前采樣周期內(nèi)所采集的16路數(shù)字腦電信號\(0的編號進行判別，并將判別出 的需分析處理的多路數(shù)字腦電信號分別對應存儲至存儲器(6)內(nèi)預先建立的存儲單元內(nèi)， 且對各存儲單元內(nèi)所存儲的上一個采樣周期內(nèi)所采集信號進行替換，以對各存儲單元內(nèi)所 存儲信息進行實時更新；.302、分析處理時間判斷處理器(4)按照預先設定的分析處理頻率，分析判斷此時是否需對當前采樣周期內(nèi)所采集信號進行分析處理當需對當前采樣周期內(nèi)所采集信號進行 分析處理時，則進入步驟303 ；否則，轉(zhuǎn)入步驟306 ；303、腦電信號稀疏分解處理器(4)對步驟302中多個存儲單元內(nèi)所存儲的多路數(shù)字 腦電信號分別進行稀疏分解與時頻分析處理，多路所述數(shù)字腦電信號的稀疏分解與時頻分 析處理過程同步進行，且多個所述數(shù)字腦電信號的稀疏分解方法均相同，對于其中任一路 數(shù)字腦電信號x(t)而言，其稀疏分解處理過程如下3031、原子庫生成處理器(4)調(diào)用匹配追蹤算法模塊且根據(jù)最大匹配投影原理，將高 斯型函數(shù)變換為
6.按照權(quán)利要求5所述的基于匹配追蹤算法的疲勞駕駛腦電檢測方法，其特征在于 所述存儲器(6)內(nèi)預先存儲有試驗測試得出的駕駛員處于正常駕駛和疲勞駕駛狀態(tài)時所 采集腦電信號的時頻分布函數(shù)和時頻分布圖；步驟3033中稀疏分解完成后，還需進行時頻 分析處理處理器(4)調(diào)用魏格納分布處理模塊，對步驟3033中所獲得的數(shù)字腦電近似信
7.按照權(quán)利要求5或6所述的基于匹配追蹤算法的疲勞駕駛腦電檢測方法，其特征在 于步驟一中所述的根據(jù)16導聯(lián)腦電電極(1)中各導聯(lián)腦電電極的布設位置相應對各導 聯(lián)腦電電極所提取的腦電信號進行編號時，將由前至后對分別布設在被測試者頭部的左前 額、右前額、左額、右額、左中央、右中央、左頂、右頂、左枕區(qū)、右枕區(qū)、左前顳、右前顳、左中 顳、右中顳、左后顳、右后顳的16導聯(lián)腦電電極(1)分別進行編號，且將16導聯(lián)腦電電極 (1)按照布設位置的左右對稱關系劃分為8個電極組，其中布設左前額和右前額的導聯(lián)腦 電電極為一組，布設在左額和右額的導聯(lián)腦電電極為一組，布設在左中央和右中央的導聯(lián) 腦電電極為一組，布設在左頂和右頂?shù)膶?lián)腦電電極為一組，布設在左枕區(qū)和右枕區(qū)的導 聯(lián)腦電電極為一組，布設在左前顳和右前顳的導聯(lián)腦電電極為一組，布設在左中顳和右中 顳的導聯(lián)腦電電極為一組，布設在左后顳和右后顳的導聯(lián)腦電電極為一組。
8.按照權(quán)利要求7所述的基于匹配追蹤算法的疲勞駕駛腦電檢測方法，其特征在于 步驟三中分析處理的數(shù)字腦電信號數(shù)量M為2個、4個、6個或8個，則M = 2、4、6或8，數(shù)字 腦電信號為布設在左前額、右前額、左額、右額、左頂、右頂、左枕區(qū)和右枕區(qū)四組導聯(lián)腦電 電極中的任意一組、任意兩組、任意三組或四組導聯(lián)腦電電極。
9.按照權(quán)利要求5或6所述的基于匹配追蹤算法的疲勞駕駛腦電檢測方法，其特征在 于步驟304中判斷得出被測試者處于疲勞駕駛狀態(tài)時，還需對被測試者的疲勞駕駛程度進行分析判斷當前L次迭代分解后的尺度參數(shù)Sl、s2. . . sL均不大于Si，則說明被測試者 處于重度疲勞狀態(tài)；如尺度參數(shù)Sl、S2. . . Sl中存在著大于Si的參數(shù)且均不大于S +，說明被 測者處于中度疲勞狀態(tài)；否則被測試者處于輕度疲勞狀態(tài)，其中Si= 16士 1，S + = 32士 1。
10.按照權(quán)利要求5或6所述的基于匹配追蹤算法的疲勞駕駛腦電檢測方法，其特征在 于步驟一中所述的腦電信號提取與同步放大之前，通過參數(shù)設置單元( 對初始參數(shù)進 行設定，所述初始參數(shù)包括采樣頻率、分析處理頻率、分析處理的數(shù)字腦電信號數(shù)量M、分析 處理的各數(shù)字腦電信號的編號、迭代分解總次數(shù)m、正常展開系數(shù) $、尺度參數(shù)變化率As 標和正常尺度參數(shù)sn標進行設定；步驟二中所述的采樣頻率為IOOHz 1000Hz ；步驟三中所 述的分析處理頻率為0. 0005Hz 0. IHz。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于匹配追蹤算法的疲勞駕駛腦電檢測系統(tǒng)及檢測方法，其檢測系統(tǒng)包括按照16導聯(lián)腦電電極、腦電信號放大器、16導聯(lián)腦電信號采集設備和處理器以及分別與處理器相接的參數(shù)設置單元、存儲器和提示單元；其檢測方法包括步驟一、腦電信號提取與同步放大；二、腦電信號采集；三、腦電信號稀疏分解及時頻分析處理，得出疲勞駕駛狀態(tài)判斷結(jié)果。本發(fā)明設計合理、檢測步驟簡單、實現(xiàn)方便且檢測精度高，能快速對疲勞駕駛狀態(tài)進行準確檢測，能有效解決現(xiàn)有疲勞駕駛腦電檢測方法存在的分析難度大、分析效果不太理想、檢測精確度較低等多種實際問題。
文檔編號A61B5/18GK102119857SQ20111003801
公開日2011年7月13日 申請日期2011年2月15日 優(yōu)先權(quán)日2011年2月15日
發(fā)明者南姣芬, 艾玲梅, 郭春, 魏清 申請人:陜西師范大學