基于智能手机和智能手表的驾驶员疲劳状态检测方法
专利类型：发明专利
语 言：中文
申 请 号：CN201810530670.2
申 请 日：20180529
申 请 人：重庆大学
申请人地址：400044 重庆市沙坪坝区正街174号
公 开 日：20181019
公 开 号：CN201810530670.2
代 理 人：武君
代理机构：北京汇泽知识产权代理有限公司 11228
摘 要：本发明属交通安全技术领域，公开了一种基于智能手机和智能手表的驾驶员疲劳状态检测方法，包括如下步骤：通过智能手机和智能手表采集车辆行驶状态数据和驾驶员操作行为数据；将智能手表采集到的驾驶员操作行为数据中叠加的车辆行驶状态信息分离，得到能够反映驾驶员操作行为的数据信息；根据车辆行驶状态信息和驾驶员操作行为信息提取驾驶员疲劳状态特征值；基于遗传算法将提取的驾驶员疲劳状态特征值中的冗余特征指标去掉，利用去掉冗余特征指标后的特征指标组合作为输入，建立基于BP神经网络的疲劳检测模型，对驾驶员状态进行监测。
主 权 项：1.基于智能手机和智能手表的驾驶员疲劳状态检测方法，其特征在于，包括如下步骤：1)通过智能手机和智能手表采集车辆行驶状态数据和驾驶员操作行为数据；2)将智能手表采集到的驾驶员操作行为数据中叠加的车辆行驶状态信息分离，得到能够反映驾驶员操作行为的数据信息；3)根据车辆行驶状态信息和驾驶员操作行为信息提取驾驶员疲劳状态特征值，包括：车辆加减速频数、车辆加减速度均值、车辆加减速度标准差、车辆加减速度极大值、车辆加减速持续时间、车辆加减速时间间隔、方向盘转角速度极大值、方向盘转角速度均值、方向盘转角速度标准差、驾驶员手腕转动频数、方向盘连续不动时间、驾驶员手腕加减速度极大值中的至少一个；4)基于遗传算法将步骤3)提取的驾驶员疲劳状态特征值中的冗余特征指标去掉，利用去掉冗余特征指标后的特征指标组合作为输入，建立基于BP神经网络的疲劳检测模型，对驾驶员状态进行监测。
关 键 词：
法律状态：公开
IPC专利分类号：G08B21/06;G08B21/00;A61B5/18;A61B5/00;B60W40/08;B60W40/00;G;A;B;G08;A61;B60;G08B;A61B;B60W;G08B21;A61B5;B60W40;G08B21/06;G08B21/00;A61B5/18;A61B5/00;B60W40/08;B60W40/00