基于驾驶员状态的安全带警示系统的制作方法

本发明涉及安全带警示，尤其涉及基于驾驶员状态的安全带警示系统。

背景技术：

1、随着汽车工业的快速发展和道路交通安全问题的日益凸显，驾驶员的生理状态和疲劳状态监测成为了保障行车安全的重要课题，长时间驾驶或不良驾驶习惯极易导致驾驶员疲劳，进而增加交通事故的风险。

2、目前，申请号为cn201811124704.4的中国专利公开了一种具有疲劳驾驶提示功能的安全带，其包括安全带本体；心率传感器，设置于所述安全带本体上且所述心率传感器正对于驾驶员的心脏位置，所述心率传感器用于检测驾驶员的心率且输出心率信号；处理器，其与所述心率传感器信号连接，用于接收并处理所述心率信号以判断所述驾驶员的疲劳程度；报警装置，其与所述处理器信号连接，用于在所述驾驶员疲劳驾驶时生成提示信号，此发明的安全带虽然能够实时检测驾驶员是否处于疲劳状态，当判断驾驶员处于疲劳状态时建议驾驶员停车休息，但无法根据驾驶员的多方面生理状态进行综合分析并根据驾驶员的状态进行个性化微动提醒，影响驾驶员的驾驶体验。

技术实现思路

1、本发明解决的技术问题是：上述技术中无法根据驾驶员的多方面生理状态进行综合分析并根据驾驶员的状态进行个性化微动提醒，影响驾驶员的驾驶体验。

2、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

3、基于驾驶员状态的安全带警示系统，包括信号采集模块、状态分析模块和控制提醒模块：

4、所述信号采集模块用于采集环境温度信号、驾驶员的面部状态数据和生理状态数据，对面部状态数据和生理状态数据进行特征提取，输出面部特征信号和生理特征信号；

5、所述状态分析模块用于对面部特征信号和生理特征信号进行对比赋值，根据预设的权重计算所有面部特征信号和生理特征信号对应的分值相加后的总分值，根据总分值确认驾驶员状态，输出疲劳状态分析结果，对生理状态数据进行分析，输出生理状态分析结果；

6、所述控制提醒模块用于根据疲劳状态分析和生理状态分析结果对安全带进行控制。

7、优选的，所述信号采集模块包括数据收集单元和数据处理单元：

8、所述数据收集单元用于采集驾驶员的面部视频、皮肤温度数据和心率数据；

9、所述数据处理单元用于根据面部视频、皮肤温度数据和心率数据进行特征提取，输出为眼睛闭合时长比例信号、眼睛闭合频率信号、皮肤温度信号和心率信号。

10、优选的，所述状态分析模块包括对比赋值单元、总分计算单元、疲劳分析单元和生理分析单元：

11、所述对比赋值单元用于根据预设的状态阈值对输出的眼睛闭合时长比例信号、眼睛闭合频率信号、皮肤温度信号和心率信号进行赋值，获取眼睛闭合时长比例信号、眼睛闭合频率信号、皮肤温度信号和心率信号对应的分值；

12、所述总分计算单元用于根据眼睛闭合时长比例信号、眼睛闭合频率信号、皮肤温度信号和心率信号对应的分值和眼睛闭合时长比例信号、眼睛闭合频率信号、皮肤温度信号和心率信号对应的预设的权重来进行总和计算，输出为状态总分；

13、所述疲劳分析单元用于根据预设的状态总分阈值来判断状态总分所对应的状态，输出为疲劳状态分析结果；

14、所述生理分析单元用于根据心率信号对驾驶员生理状态进行分析，输出为生理状态分析结果。

15、优选的，所述控制提醒模块包括状态确认单元和提醒控制单元：

16、所述状态确认单元用于根据状态信号和预设的控制强度对应关系来选择输出的控制强度信号；

17、所述提醒控制单元用于根据控制强度信号对驾驶员进行提醒控制。

18、优选的，所述对比赋值单元通过将面部视频输入至haar级联分类器定位面部区域，使用面部关键点检测模型定位眼睛区域，计算眼睛区域的纵横比，当眼睛闭合时，纵横比降低；

19、眼睛闭合时长比例通过选择固定的时间窗口，累加眼睛闭合的帧数，眼睛闭合时长比例的数学表达式为：

20、

21、其中，perclos为眼睛闭合时长比例，fp为累加的闭合帧数，f为总帧数，输出眼睛闭合时长比例信号；

22、统计时间窗口内的面部视频总帧数和同一时间窗口内眼睛闭合的帧数，眼睛闭合频率的数学表达式为：

23、

24、其中，p为眼睛闭合频率，fc为闭合帧数，输出眼睛闭合频率信号。

25、优选的，所述对比赋值单元的状态阈值为：

26、眼睛闭合时长比例阈值：

27、精神良好：眼睛闭合时长比例<第一比例阈值；

28、轻微疲惫：第一比例阈值≤眼睛闭合时长比例<第二比例阈值；

29、中度疲惫：第二比例阈值≤眼睛闭合时长比例<第三比例阈值；

30、重度疲惫：眼睛闭合时长比例≥第三比例阈值；

31、眼睛闭合频率信号阈值：

32、精神良好：眼睛闭合频率<第一频率阈值；

33、轻微疲惫：第一频率阈值≤眼睛闭合频率<第二频率阈值；

34、中度疲惫：第二频率阈值≤眼睛闭合频率<第三频率阈值；

35、重度疲惫：眼睛闭合频率≥第三频率阈值；

36、心率信号阈值：

37、精神良好：第一心率阈值≤心率<第二心率阈值，心率变异性>第一心率变异性阈值；

38、轻微疲惫：第二心率阈值≤心率<第三心率阈值，<第二心率变异性阈值心率变异性≤第一心率变异性阈值；

39、中度疲惫：第三心率阈值≤心率<第四心率阈值，第三心率变异性阈值<心率变异性≤第二心率变异性阈值；

40、重度疲惫：心率≥第四心率阈值，心率变异性≤第三心率变异性阈值；

41、皮肤温度信号：

42、精神良好：与预设的基线温度无明显变化；

43、轻微疲惫：皮肤温度相对于基线温度上升或下降第一温度以内；

44、中度疲惫：皮肤温度相对于基线温度上升或下降第一温度-第二温度；

45、重度疲惫：皮肤温度相对于基线温度上升或下降第二温度度以上；

46、每个状态对应的值为：

47、精神良好赋分为1，轻微疲惫赋分为2，中度疲惫赋分为3，重度疲惫赋分为4。

48、优选的，所述总分计算单元中对比环境温度信号和皮肤温度信号，计算环境温度和皮肤温度的差值，若差值≥预设温度差值，则每个特征对应的权重为：

49、眼睛闭合时长比例信号：0.4，眼睛闭合频率信号：0.3，心率信号：0.2，皮肤温度信号：0.1；

50、若差值<预设温度差值，则每个特征对应的权重为：

51、眼睛闭合时长比例信号：0.4，眼睛闭合频率信号：0.25，心率信号：0.2，皮肤温度信号：0.15。

52、优选的，所述疲劳分析单元中的状态总分阈值为：

53、精神良好：状态总分为1.0-1.9；

54、轻微疲惫：状态总分为2.0-2.4；

55、中度疲惫：状态总分为2.5-3.0；

56、重度疲惫：状态总分为3.1-4.0；

57、根据状态总分查找对应的状态并输出为疲劳状态分析结果。

58、优选的，所述生理分析单元根据对比赋值单元的状态阈值中的心率信号阈值对驾驶员的胜利状态进行分析，若心率≥第四心率阈值，心率变异性≤第三心率变异性阈值，则输出为生理状态异常信号，若第一心率阈值≤心率<第四心率阈值，心率变异性>第三心率变异性阈值，则输出为生理状态正常信号，所述生理状态分析结果包括生理状态异常信号和生理状态正常信号。

59、优选的，所述状态确认单元发送信号输出类型提醒，收集信号输出类型，所述信号输出类型包括振动信号或收紧信号，根据输入的疲劳状态分析结果和生理状态分析结果与预设的控制强度对应关系进行对应查找，若生理状态分析结果为生理状态异常信号，则输出渐进式振动信号或渐进式收紧信号，若疲劳状态分析结果为精神良好且生理状态分析结果为生理状态正常信号，则不输出控制强度信号，若疲劳状态分析结果为轻微疲惫且生理状态分析结果为生理状态正常信号，则输出轻度振动信号或轻度收紧信号，若疲劳状态分析结果为中度疲惫且生理状态分析结果为生理状态正常信号，则输出中度振动信号或中度收紧信号，若疲劳状态分析结果为重度疲惫且生理状态分析结果为生理状态正常信号，则输出重度振动信号或重度收紧信号；

60、所述控制强度对应关系为：

61、渐进式振动信号的对应的振动频率包括三个振动阶段，每个振动阶段持续20s，所述三个振动阶段包括：

62、初始阶段：振动频率为初始振动频率,振动力度的加速度强度为初始加速度强度；

63、中间阶段：振动频率为中间振动频率,振动力度的加速度强度为中间加速度强度；

64、最终阶段：振动频率为最终振动频率,振动力度的加速度强度为最终加速度强度；

65、所述初始振动频率＜中间振动频率＜最终振动频率，所述初始加速度强度＜中间加速度强度＜最终加速度强度；

66、渐进式收紧信号的对应的振动频率包括三个收紧阶段，每个收紧阶段持续20s，所述三个收紧阶段包括：

67、初始阶段：收紧力度为初始收紧力度值；

68、中间阶段：收紧力度为中间收紧力度值；

69、最终阶段：收紧力度为最终收紧力度值；

70、所述初始收紧力度值＜中间收紧力度值＜最终收紧力度值；

71、轻度振动信号对应的振动频率为第一振动频率，振动力度的加速度强度为第一加速度强度；

72、中度振动信号对应的振动频率为第二振动频率，振动力度的加速度强度为第二加速度强度；

73、重度振动信号对应的振动频率为第三振动频率，振动力度的加速度强度为第三加速度强度；

74、所述第一振动频率＜第二振动频率＜第三振动频率，所述第一加速度强度＜第二加速度强度＜第三加速度强度；

75、轻度收紧信号对应的收紧力度为第一力度值；

76、中度收紧信号对应的收紧力度为第二力度值；

77、重度收紧信号对应的收紧力度为第三力度值；

78、所述第一收紧力度值＜第二收紧力度值＜第三收紧力度值；

79、所述提醒控制单元的控制时间为1分钟，若驾驶员触发停止信号，则停止控制，若驾驶员在1分钟内未触发停止信号，则持续控制至1分钟结束。

80、本发明的有益效果：实时监测驾驶员的面部状态和生理数据，提取特征信号，根据这些信号的权重计算出总分值，判断驾驶员的疲劳和健康状况，根据分析结果，针对不同的疲劳和健康状况对安全带进行提醒控制，提醒驾驶员保持警觉，提供个性化的安全保障，提高驾驶安全性和舒适度。