CN101766488A - 睡意侦测方法及其装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种睡意侦测方法与装置。该装置包括超宽带模块或心电图模块以取得连续心跳信号。该方法通过连续取得受测者的心跳频率值，并根据心跳频率值随时间变化的特征来判断受测者是否将进入瞌睡状态。

Description

睡意侦测方法及其装置
技术领域
本发明涉及关于一种睡意侦测方法与装置。
背景技术
在长时间驾驶的过程中，驾驶员的注意力被强迫集中于路况与车况的判断，因此容易产生疲倦甚至瞌睡情形。在产生睡意的初期，瞌睡的维持时间十分短暂，纵使其精神有短时间(30秒以下)的涣散状态产生，也会因为有正在驾驶的危机意识而苏醒，但接着又逐渐疲劳。如此短时间的睡眠与清醒交错发生，将逐渐正式进入瞌睡状态。此外，从事高危险性的静态工作者，例如在实验室内进行危险物质分析员，在需要高度集中注意力以及安静的环境下，亦容易在极短时间内有精神涣散状态产生。因此，在进入瞌睡状态的过程中便无法注意工作周遭的危险状况。
美国专利第7,088,250号使用疲劳级别估算仪器判断疲劳程度。美国专利第6,070,098号利用观察与疲劳有关的活动且经过大量资料运算判断疲劳程度。美国专利第4,967,186号利用红外线检测眼睑活动判断疲劳程度。然而，其侦测的目标，如观察驾驶者的行为或眼睑活动，在非瞌睡的状态下亦可能出现类似行为。因此如何降低数据运算量且有效侦测睡意，已成为业界努力的方向。
发明内容
本发明提供一种睡意侦测方法及装置，其通过多个时间区间内的心跳频率值进行睡意侦测。
本发明的一实施范例揭示了一种睡意侦测方法，其包括下列步骤：取得储存有多个生理特征值的队列中的第一最小值、第二最小值、第一最大值及该队列的第一个位置的值；以及取得该第一最小值、该第二最小值、该第一最大值及该第一个位置的值之间的多个差值，并比较该多个差值与多个阈值的大小以产生睡意侦测结果。
本发明的另一实施范例揭示了一种睡意侦测方法，其包括下列步骤：取得储存有多个生理特征值的队列中的最大值、第一最小值及第二最小值；以及取得该最大值、该第一最小值及该第二最小值之间的多个差值，并比较该多个差值与多个阈值的大小以产生睡意侦测结果。
本发明的再一实施范例揭示了一种睡意侦测方法，其包括下列步骤：取得储存有多个生理特征值的第一队列及第二队列；取得该第一队列中的第一最大值、第一最小值及第二最小值；比较该第一最大值与该第一最小值的差值与第一阈值的大小及该第一最大值与该第二最小值的差值与第二阈值的大小以产生第一比较结果；取得该第二队列中的第二最大值及第三最小值；比较该第二最大值与该第三最小值的差值与第三阈值的大小以产生第二比较结果；以及根据该第一比较结果及该第二比较结果产生睡意侦测结果。
本发明的再一实施范例揭示了一种睡意侦测装置，其包括信号侦测单元及运算模块。该信号侦测单元用以在多个时间区间内取得多个连续信号。该运算模块用以转换该多个连续信号为多个频率值及求得该多个频率值的相互关系。
附图说明
图1显示了本发明一实施范例的睡意侦测方法的步骤流程图；
图2显示了步骤S106中的详细判断流程图；
图3图示了本发明实施范例的侦测情形；
图4显示了步骤S106中的另一详细判断流程图；
图5图示了本发明实施范例的另一侦测情形；
图6显示了步骤S106中的再一详细判断流程图；
图7显示了步骤S601中的第一情况判断流程图；
图8显示了步骤S602中的第二情况判断流程图；
图9图示了本发明实施范例的再一侦测情形；
图10显示了本发明一实施范例的睡意侦测装置的系统方块图；及
图11显示了本发明另一实施范例的睡意侦测装置的系统方块图。
主要组件符号说明
S101-S108  步骤
S201-S207  步骤
S401-S406  步骤
S601-S605  步骤
S701-S706  步骤
S801-S806  步骤
101  超宽带天线
102  接收器
103、112 运算模块
104、113  储存媒体
105、114  警报器
111    信号侦测单元
具体实施方式
图1为根据本发明一实施范例的睡意侦测方法的步骤流程图。在步骤S101中，启动睡意侦测流程。在步骤S102中，取得第一时间区间的心跳信号。在本实施范例的心跳信号可由心电图机器或超宽带心跳侦测天线量测得到。在步骤S103中，取得第二时间区间的心跳信号。在步骤S104中，取得最新第三时间区间的心跳信号，并根据其波峰数转换成心跳频率值，其单位为″次/分钟″。该心跳频率值为本实施例所使用的生理特征值，该生理特征值亦可为脉搏信号转换的脉搏频率值。在步骤S105中，将最新心跳频率值储存于心跳队列中。在步骤S106中，进行判断流程。在步骤S107中，判断是否结束睡意侦测。若否，则回到步骤S103。若是，则在步骤S108中结束睡意侦测流程。在本实施范例中，第一时间区间大致为20秒，第二时间区间大致为10秒，第三时间区间大致为30秒。该第三时间区间(大致为30秒)的最新心跳信号包括第二时间区间(大致为10秒)的心跳信号以及在第二时间区前大致20秒的心跳信号。此外，本实施范例的该队列可以依据心跳频率值取得的频率来设计长度。本实施范例的该队列为具有20个储存位置的队列，所取得的每一个新的心跳频率值由该队列的头端(即该队列第一个位置)开始储存。假使20个位置都已有储存的心跳频率值，当取得下一个新的心跳频率值时，将该队列第一个位置的储存值删除，其它位置的储存值储存在原位置的前一个位置，并将最新取得的心跳频率值储存在该队列末端(即该队列最后一个位置)。上述方式可利用队列的指针以完成上述功能。
根据本发明的实施范例，图2为步骤S106中的详细判断流程图。在步骤S105中，将最新的心跳频率值储存于心跳队列中。在步骤S201中，取得该心跳队列头端的心跳频率值(HRHead)及自该心跳队列头端开始持续下降的最低点的值(HRDown)。寻找HRDown的实施方式，可自心跳队列头端往末端方向寻找，其队列内的心跳频率值两两比较直到心跳频率值停止下降。在步骤S202中，判断HRHead与HRDown的差值是否大于落差阈值。若否，则表示未进入瞌睡状态(步骤S206)。若是，在步骤S203中，寻找自心跳频率值HRDown的储存位置起，队列长度(StbLen)内的最大值(StbMax)和最小值(StbMin)。在步骤S204中，判断StbMax与HRDown的差值是否小于条件阈值。若否，则表示未进入瞌睡状态(步骤S206)。若是，则表示即将进入瞌睡状态，系统发出睡意警报并清空该心跳队列所有储存值(步骤S205)。在步骤S207中，结束判断流程。在本实施范例中，落差阈值＝DownTh×HRHead，其中DownTh的值大致为0.1。在本实施范例中，StbLen的长度大致为6个位置、条件阈值＝StbTh×(HRHead-HRDown)，其中StbTh的值大致为0.4。
图3图示了根据本发明实施范例的侦测情形。图3中，在取得心跳频率值31后系统发出睡意警报。区段32为人工判读脑波为睡眠的区段。
根据本发明的另一实施范例，图4为步骤S106中的详细判断流程图。在步骤S105中，将最新的心跳频率值储存于心跳队列中。在步骤S401中，由该心跳队列末端往头端方向取得该队列的最大心跳频率值(HRMax)。在步骤S402中，分别取得从该队列头端及末端往心跳频率值HRMax位置方向的最小值(MinH及MinT)。在步骤S403中，判断HRMax与MinH的差值是否大于或等于上升阈值，且HRMax与MinT的差值是否大于或等于下降阈值。若是，则表示即将进入瞌睡状态，系统发出睡意警报并清空该心跳队列所有储存值(步骤S404)。若否，则表示未进入瞌睡状态(步骤S405)。在步骤S406中，结束判断流程。在本实施范例中，上升阈值＝UpRatio×MinH，其中UpRatio的值大致为0.1。在本实施范例中，下降阈值＝DownRatio×HRMax，其中DownRatio的值大致为0.1。
图5图示了根据本发明实施范例的另一侦测情形。图5中，在取得心跳频率值51后系统发出睡意警报。区段52为人工判读脑波为睡眠的区段。
根据本发明的再一实施范例，图6为步骤S106中的详细判断流程图。在步骤S105中，将最新的心跳频率值储存于心跳队列中。在步骤S601中，进行第一情况判断流程。在步骤S602中，进行第二情况判断流程。在步骤S603中，检视第一情况是否成立在第二情况成立之前，且第一情况成立与第二情况成立的时间间隔是否不超过区间阈值(本实施范例的区间阈值可大致为3分钟)。若是，则表示即将进入瞌睡状态，系统发出睡意警报。在步骤S605中，结束判断流程。
图7为根据本发明实施范例的步骤S601中的第一情况判断流程图。在步骤S105中，将最新的心跳频率值储存于心跳队列中。在步骤S701中，由该心跳队列末端往头端方向取得该队列的最大心跳频率值(HRMax)。在步骤S702中，分别取得从该队列头端及末端往心跳频率值HRMax位置方向的最小值(MinH及MinT)。在步骤S703中，判断HRMax与MinH的差值是否大于或等于上升阈值，且HRMax与MinT的差值是否大于或等于下降阈值。若是，则表示第一情况判断成立，并清空该心跳队列所有储存值(步骤S704)。若否，则表示第一情况判断不成立(步骤S705)。在步骤S706中，回传判断结果。在本实施范例中，上升阈值＝UpRatio×MinH，其中UpRatio的值大致为0.1。在本实施范例中，下降阈值＝DownRatio×HRMax，其中DownRatio的值大致为0.1。
图8为根据本发明实施范例的步骤S602的第二情况判断流程图。在步骤S801中，将最新的心跳频率值储存于心跳队列(P2Len)中。在步骤S802中，取得队列P2Len中的最大值(HRMax)与最小值(HRMin)。在步骤S803中，判断HRMax与HRMin的差值是否小于或等于一幅度阈值(HRRange)。若是，则表示第二情况判断成立(步骤S804)。若否，则表示第二情况判断不成立(步骤S805)。在步骤S806中，回传判断结果。本实施范例的队列P2Len为具有6个储存位置的队列。HRRange大致为2(次/分钟)。
图9图示了根据本发明的再一实施范例的侦测情形。图9中，在取得心跳频率值91后系统发出睡意警报。区段92为人工判读脑波为睡眠的区段。
为了使本领域技术人员可以通过本实施范例的教导实施本发明，以下搭配上述睡意侦测方法，另提出装置的实施范例。
图10为根据本发明一实施范例的睡意侦测装置的系统方块图。利用超宽带天线101发射超宽带信号至人体(图未示出)。接收器102用以接收该超宽带信号经过该人体反射的心跳信号，并在多个时间区间取得所述这些区间内的连续信号。所述这些时间区间长短可全部相同、部分相同、部分不同或全部不同。运算模块103根据每一连续信号的波峰数转换该连续信号为一心跳频率值，并将该心跳频率值储存于储存媒体104。该心跳频率值为本实施例所使用的生理特征值，该生理特征值亦可为脉搏信号转换的脉搏频率值。运算模块103也用以处理储存于储存媒体104中的心跳频率值的相互关系，并判断是否进入睡眠状态。警报器105根据运算模块103的输出结果产生警报信息。
图11为根据本发明另一实施范例的睡意侦测装置的系统方块图。利用信号侦测单元111在多个时间区间取得所述这些区间内的连续心跳信号。该信号侦测单元111可利用心电图模块以心电图信号取得心跳信号。所述这些时间区间长短可全部相同、部分相同、部分不同或全部不同。运算模块112根据每一连续信号的波峰数转换该连续信号为心跳频率值并将该心跳频率值储存于储存媒体113。该心跳频率值为本实施例所使用的生理特征值，该生理特征值亦可为脉搏信号转换的脉搏频率值。运算模块112也用以处理储存于储存媒体113中的心跳频率值的相互关系，并判断是否进入睡眠状态。警报器114根据运算模块112的输出结果产生警报信息。
本发明的技术内容及技术特点已揭示如上，然而本领域技术人员仍可能基于本发明的教导及揭示而作种种不背离本发明精神的替换及修饰。因此，本发明的保护范围应不限于实施范例所揭示的内容，而应包括各种不背离本发明的替换及修饰，并为以本发明的权利要求书所涵盖的范围为准。

Claims (33)

1.一种睡意侦测方法，包括：
侦测受测者的多个生理特征值，并储存至一队列中；
取得该队列中的多个特定值，其中该特定值包括第一最小值、第二最小值、第一最大值及第一个位置的值；以及
取得该多个特定值之间的差值，并比较该差值与至少一个阈值的大小以产生睡意侦测结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其中该多个生理特征值根据该受测者的多个连续信号的波峰数求得。
3.根据权利要求1所述的方法，其中该多个生理特征值为多个心跳频率值或多个脉搏频率值。
4.根据权利要求1所述的方法，其中该第一最小值为自该队列头端持续下降的最小值。
5.根据权利要求1所述的方法，其中该第二最小值为该队列中自该第一最小值的位置起在队列长度范围内的最小值。
6.根据权利要求1所述的方法，其中该第一最大值为该队列中自该第一最小值的位置起在队列长度范围内的最大值。
7.根据权利要求1所述的方法，其中该差值包括该第一位置的值与该第一最小值之间的第一差值及该第一最大值与该第一最小值之间的第二差值。
8.根据权利要求7所述的方法，其另包括当该第一差值大于或等于第一阈值且该第二差值小于或等于第二阈值时，则产生一警报信息并清除该队列中所有储存值。
9.一种睡意侦测方法，包括：
侦测受测者的多个生理特征值，并储存至一队列中；
取得该队列中的最大值、第一最小值及第二最小值；以及
取得该最大值、该第一最小值及该第二最小值之间的多个差值，并比较该多个差值与多个阈值的大小以产生睡意侦测结果。
10.根据权利要求9所述的方法，其中该多个生理特征值根据该受测者的多个连续信号的波峰数求得。
11.根据权利要求9所述的方法，其中该多个生理特征值为多个心跳频率值或多个脉搏频率值。
12.根据权利要求9所述的方法，其中该第一最小值及该第二最小值分别为从该队列头端及末端至该最大值位置的范围中的最小值。
13.根据权利要求9所述的方法，其中该多个差值包括第一差值及第二差值，该第一差值为该最大值与该第一最小值之间的差值，而该第二差值为该最大值与该第二最小值之间的差值。
14.根据权利要求13所述的方法，其另包括当该第一差值大于或等于第一阈值且该第二差值大于或等于第二阈值时，则产生警报信息并清除该队列中所有储存值。
15.一种睡意侦测方法，包括：
侦测受测者的多个生理特征值，并储存至一第一队列及一第二队列中；
取得该第一队列中的第一最大值、第一最小值及第二最小值；
分别取得该第一最大值与该第一最小值的差值及该第一最大值与该第二最小值的差值，并分别以所述差值与第一阈值及第二阈值作比较，藉以产生第一比较结果；
取得该第二队列中的第二最大值及第三最小值之间的差值，并与第三阈值作比较，藉以产生第二比较结果；以及
根据该第一比较结果及该第二比较结果产生睡意侦测结果。
16.根据权利要求15所述的方法，其中该多个生理特征值系根据该受测者的多个连续信号的波峰数求得。
17.根据权利要求15所述的方法，其中该多个生理特征值为多个心跳频率值或多个脉搏频率值。
18.根据权利要求15所述的方法，其中该第一最大值为该第一队列中的最大值。
19.根据权利要求15所述的方法，其中该第一最小值及该第二最小值分别为从该第一队列头端及末端至该第一最大值位置的范围中的最小值。
20.根据权利要求15所述的方法，其中该第二最大值为该第二队列中的最大值。
21.根据权利要求15所述的方法，其中该第三最小值为该第二队列中的最小值。
22.根据权利要求15所述的方法，其另包括当该第一最大值与该第一最小值的差值大于或等于该第一阈值，且该第一最大值与该第二最小值的差值大于或等于该第二阈值时，则产生第一判断结果并清除该第一队列中所有储存值。
23.根据权利要求22所述的方法，其另包括当该第二最大值与该第三最小值的差值小于或等于该第三阈值时，则产生第二判断结果。
24.根据权利要求23所述的方法，其另包括当该第一判断结果产生在该第二判断结果之前，且两判断结果产生时间小于或等于一时间区间时，则产生警报信息。
25.一种睡意侦测装置，包括：
信号侦测单元，用以在多个时间区间内取得受测者的多个连续信号；以及
运算模块，用以转换该多个连续信号为多个频率值、求得该多个频率值的相互关系及藉以产生睡意侦测结果。
26.根据权利要求25所述的装置，其另包括储存媒体，用以储存该多个频率值。
27.根据权利要求25所述的装置，其另包括警报器，其根据该睡意侦测结果产生多个信息。
28.根据权利要求25所述的装置，其中该运算模块根据该多个连续信号中的波峰数转换为该多个频率值。
29.根据权利要求25所述的装置，其中该多个时间区间长短可全部相同、部分相同、部分不同或全部不同。
30.根据权利要求25所述的装置，其中所述这些频率值为心跳频率值或脉搏频率值。
31.根据权利要求25所述的装置，其中所述这些频率值为所述这些时间区间的平均频率值。
32.根据权利要求25所述的装置，其中该信号侦测单元包括：
超宽带天线，用以发射多个超宽带信号；以及
接收器，用以接收该多个超宽带信号经过该受测者的反射信号，并在该多个时间区间内取得该多个连续信号。
33.根据权利要求25所述的装置，其中该信号侦测单元包括心电图模块。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102920467A (zh) * 2011-08-08 2013-02-13 长天科技股份有限公司 疲劳度侦测方法及其装置

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI434233B (zh) 2011-05-17 2014-04-11 Ind Tech Res Inst 睡意預警方法
TWI478691B (zh) * 2012-01-06 2015-04-01 Wistron Corp 睡意偵測方法及其裝置
JP5744780B2 (ja) 2012-03-21 2015-07-08 株式会社デンソー 漫然状態判定装置
US20140081159A1 (en) * 2012-09-17 2014-03-20 Holux Technology Inc. Non-invasive continuous blood pressure monitoring system and method
TWI559902B (en) * 2015-01-06 2016-12-01 Nat Univ Chung Hsing Method of heartbeat detecting for drowsiness detection
TWI602143B (zh) * 2016-08-30 2017-10-11 華邦電子股份有限公司 疲勞偵測裝置與疲勞偵測方法

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4967186A (en) * 1989-08-18 1990-10-30 Ariold Ludmirsky Method and apparatus for fatigue detection
JP3269153B2 (ja) * 1993-01-06 2002-03-25 三菱自動車工業株式会社 覚醒度判定装置
US6070098A (en) * 1997-01-11 2000-05-30 Circadian Technologies, Inc. Method of and apparatus for evaluation and mitigation of microsleep events
SE517648C2 (sv) * 1999-09-14 2002-07-02 Biosys Ab Förfarande och system för övervakning av en fordonsförare
US6661345B1 (en) * 1999-10-22 2003-12-09 The Johns Hopkins University Alertness monitoring system
EP1395176B1 (en) * 2001-06-13 2008-10-15 Compumedics Limited Method for monitoring consciousness
JP4252268B2 (ja) * 2002-08-29 2009-04-08 パイオニア株式会社 疲労度判別システム、疲労度判別方法、および疲労度判別用プログラム
DE10259522A1 (de) * 2002-12-19 2004-07-01 Robert Bosch Gmbh Radargestützte Sensierung von Lage und/oder Bewegung des Körpers oder im Körper von Lebewesen
JP4111062B2 (ja) * 2003-05-27 2008-07-02 株式会社デンソー 眠気度合検出装置
US20050251054A1 (en) * 2004-05-10 2005-11-10 Medpond, Llc Method and apparatus for measurement of autonomic nervous system function
US20080071177A1 (en) * 2005-04-28 2008-03-20 Pioneer Corporation Bioinformation Sensor
JP2007330431A (ja) * 2006-06-14 2007-12-27 Mitsuba Corp 生体情報判定システム及び生体情報判定方法並びに生体情報判定プログラム
US20080046037A1 (en) * 2006-08-18 2008-02-21 Haubrich Gregory J Wireless Communication Network for an Implantable Medical Device System

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102920467A (zh) * 2011-08-08 2013-02-13 长天科技股份有限公司 疲劳度侦测方法及其装置
CN102920467B (zh) * 2011-08-08 2015-04-01 长天科技股份有限公司 疲劳度侦测方法及其装置

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Publication number Publication date
EP2204119A1 (en) 2010-07-07
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