申请/专利权人：交通运输部公路科学研究所

申请日：2020-07-22

公开（公告）日：2024-01-12

公开（公告）号：CN111881799B

主分类号：B60W40/08

分类号：B60W40/08;A61B5/18;A61B5/024;G06V20/59

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.01.12#授权;2020.11.20#实质审查的生效;2020.11.03#公开

摘要：本发明公开一种基于多源信息融合差别判定的驾驶人疲劳检测方法，基于多源驾驶信息建立疲劳指标体系，并确定体系中各项疲劳指标的阈值；然后设定各项疲劳指标的权重系数Pi；对于超过阈值的疲劳指标，计算疲劳程度指数Fi；基于疲劳程度定级表，根据计算出的疲劳程度指数Fi确定疲劳程度。本发明提出的驾驶人疲劳检测方法融合了多维度指标，并基于这些指标的置信程度和风险等级融合判断，实现了对驾驶人疲劳程度的差别评价，具有指标更全面、判定更准确的优点。

主权项：1.一种基于多源信息融合差别判定的驾驶人疲劳检测方法，其特征在于：1基于多源驾驶信息，建立疲劳指标体系，并确定体系中各项疲劳指标的阈值；2设定各项疲劳指标的权重系数Pi；3对于超过阈值的疲劳指标，计算疲劳程度指数Fi： N为超过阈值的疲劳指标的项数；4基于预先制作的疲劳程度定级表，根据计算出的疲劳程度指数Fi确定疲劳程度；所述多源驾驶信息包括驾驶人持续闭眼时间、设定时间窗内眨眼次数、设定时间窗内车辆横向位移指数、连续驾驶时长、全天累积驾驶时长、设定时间窗内打哈欠次数、设定时间窗内的P80值、持续不操作方向盘时间、转向灯关闭时方向盘转角角速度绝对值、心率；所述车辆横向位移指数计算方法如下：step1：定义横向位移是指车辆中心线与车道中心线之间的相对偏移，采集设定时间窗内N个横向位移数据Li，i＝1,2…N；step2：计算N个横向位移数据的平均值Lm： step3：计算N个横向位移数据的标准差Lstd： step4：计算横向位移指数D： 各项疲劳指标的权重系数Pi是根据疲劳指标的置信度、风险程度确定取值趋势，并根据所述疲劳程度定级表确定具体的取值范围，所述权重系数Pi的取值范围是0＜Pi≤Smax，Smax指疲劳程度定级表中的疲劳程度最大界限值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 交通运输部公路科学研究所 基于多源信息融合差别判定的驾驶人疲劳检测方法

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