CN109884965A - 基于物联网的驾驶员生理参数监测与安全预警云控系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于物联网的驾驶员生理参数监测与安全预警云控系统，包括依次相连的车载模块、GPRS模块、云端数据库、云端监控平台；车载模块，用于提供待测对象的个人信息、用于评价待测对象疲劳状态的生理参数信息以及车辆信息；GPRS模块，用于将车载模块提供的数据传输至云端数据库；云端数据库，用于接收并存储GPRS模块传输的数据；云端监控平台，用于进行数据实时监测、历史数据查询和预警。本系统云端数据库存储各项数据，通过云端监控平台访问云端数据库数据并以可视化图表的形式展现，一方面促进更有效的数据分析与价值信息挖掘，为监控人员提供了有力的数据支持，另一方面平台的可视化大大减少了人力投资，提高了运输公司监管的效率与便捷程度。
Description
技术领域
本发明属于可视化监控领域，特别涉及一种基于物联网的驾驶员生理参数监测与安全预警云控系统。
背景技术
随着社会经济和交通事业的不断进步，许多与运输相关的企业开始拥有自己专门的车辆团队，企业对驾驶员的生理参数监测以及疲劳驾驶情况的监管需求日益增加。传统的通过关系数据表观察和分析数据信息的方式，监管难度大，人力投资高，但是效率低，并且这种监控方式无法有效进行数据分析与价值信息挖掘。
目前，国内外在面向车辆交通相关的数据可视化领域有了一定的发展。数据可视化技术是运用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换为图形或图像在屏幕上显示，并进行交互处理的技术。我国的数据可视化技术研究开始于20世纪90年代。在开始阶段，数据可视化的研究仅在国家级研究中心、高水平的大学和大公司的研发中心进行。北京大学袁晓如研究员指导的可视化与可视分析研究组，设计开发了北京大学轨迹可视化系统，并且在交通相关的可视化研究领城，如交通轨迹数据研究、交通流态可视化、车辆行为可视分析等研究方向上已取得显著成果[王祖超,袁晓如.轨迹数据可视分析研究[J].计算机辅助设计与图形学学报,2015,27(01):9-25.]。但是该系统存在一些缺点，一是没有能够针对驾驶员的生理参数、疲劳驾驶行为进行检测，二是缺乏对驾驶员的针对性，很难业务化应用。
发明内容
本发明所解决的技术问题在于提供一种可视化的云端监控平台，实时监控待测对象疲劳状态及安全预警的系统。
实现本发明目的的技术解决方案为：基于物联网的驾驶员生理参数监测与安全预警云控系统，包括依次相连的车载模块、GPRS模块、云端数据库、云端监控平台；
所述车载模块，用于提供待测对象的个人信息、用于评价待测对象疲劳状态的生理参数信息以及车辆信息；
所述GPRS模块，用于将车载模块提供的数据传输至云端数据库；
所述云端数据库，用于接收并存储GPRS模块传输的数据；
所述云端监控平台，用于进行数据实时监测、历史数据查询和预警。
本发明与现有技术相比，其显著优点：1)本发明的系统可以提供给管理员远程登录管理，大大减少企业对运输监管的人力投资；2)本发明通过可视化监控界面更直观更形象化地呈现数据，可以方便地查询驾驶员行车历史数据；3)本发明的云端数据库可以安全有效的存储大量数据，保证数据的长期存储以及即时调用。
下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
附图说明
图1为本发明基于物联网的驾驶员生理参数监测与安全预警云控系统的架构图。
图2为本发明实施例中云端监控中心布局示意图。
图3为发明实施例中云端监控中心驾驶员列表示意图。
图4为发明实施例中云端监控中心脑电疲劳等级示意图。
图5为发明实施例中云端监控中心专注度数据实时更新示意图。
图6为发明实施例中云端监控中心HRV数据实时更新示意图。
图7为发明实施例中云端监控中心驾驶员历史信息汇总图。
具体实施方式
结合图1，本发明基于物联网的驾驶员生理参数监测与安全预警云控系统，包括依次相连的车载模块、GPRS模块、云端数据库、云端监控平台；
车载模块，用于提供待测对象的个人信息、用于评价待测对象疲劳状态的生理参数信息以及车辆信息；
GPRS模块，用于将车载模块提供的数据传输至云端数据库；
云端数据库，用于接收并存储GPRS模块传输的数据；
云端监控平台，用于进行数据实时监测、历史数据查询和预警。
进一步示例性地，车辆信息包括车牌号、车辆类型、车辆位置信息以及行车时间；
用于评价待测对象疲劳等级的生理参数信息包括脑电专注度、HRV数值、面部疲劳数据；其中面部数据包括眼部疲劳数据和嘴部疲劳数据。
进一步示例性地，车辆位置信息以及行车时间具体通过GPS/北斗模块获得。
进一步示例性地，车载模块采用树莓派3B+。
进一步示例性地，GPRS模块采用SIM800C模块。
进一步示例性地，云端数据库利用Mysql建立。
进一步示例性地，云端监控平台利用Vue-cli架构建立。
进一步地，云端监控平台包括：
实时数据监测模块，用于实时监测云端数据库中的数据信息；
预警模块，用于根据待测对象的疲劳等级进行不同等级的声光预警；其中疲劳等级通过基于深度学习的数据融合算法处理所述生理参数获得；
历史数据查询模块，用于查询某一待测对象在云端数据库对应的所有数据，数据以图表的形式呈现。
进一步示例性地，疲劳等级包括清醒、轻度疲劳以及重度疲劳。
下面结合实施例对本发明作进一步详细的描述。
实施例
结合图1，本发明基于物联网的驾驶员生理参数监测与安全预警云控系统，包括依次相连的用于提供待测对象的个人信息、用于评价待测对象疲劳状态的生理参数信息以及车辆信息的车载模块、用于将车载模块提供的数据传输至云端数据库的GPRS模块、用于接收并存储GPRS模块传输的数据的云端数据库、用于进行数据实时监测、历史数据查询和预警的云端监控平台。
结合图2，管理员登录监控平台后，可以看到驾驶员列表如图3所示，包括：驾驶员ID、姓名、当前行车信息、历史记录，当前行车信息、历史记录分别对应实时数据界面或历史数据界面。
在实时数据界面可以看到的信息包括：脑电专注度，用于表示对象的脑电信号中提取的专注度；HRV数值，用于表示对象的心率变异性，表示逐次心跳周期差异的变化情况，用于辅助测量疲劳状态；面部疲劳数据，用于表示待测对象的面部疲劳状态，包括打哈欠和眼部的疲劳状态；GPS/北斗模块的定位数据和当前行车时长；预警模块，根据当前驾驶员的不同疲劳等级，进行不同等级的预警。结合图4，为某一待测对象的脑电疲劳等级示意图，疲劳等级分为三级：清醒、轻度疲劳以及重度疲劳；饼状图可以直观的看出驾驶员当前三种状态各站的比例。结合图5，为某一待测对象的专注度数据实时更新示意图，通过折线图的变化可以看到驾驶员专注度的变化情况。结合图6，为某一待测对象的HRV数据实时更新示意图，HRV值可以表现出驾驶员的疲劳程度，1.0～1.3为清醒，1.3～1.6为疲劳。
在历史数据界面可以看到的信息包括：驾驶员ID、姓名、车牌号、车辆类型、日期；通过GPS/北斗模块提供的时间所得到的点火时长、行车时间；以及驾驶员一次行车记录中的最高疲劳程度。结合图7，为某一待测对象的历史信息汇总图，包括了驾驶员ID、姓名、车牌号、车辆类型、日期；通过GPS/北斗模块提供的时间所得到的点火时长、行车时间；通过统计一次行车记录的情况，查看驾驶员的最高疲劳程度。
综上，本系统对驾驶员的生理参数进行综合判定获得疲劳等级并产生预警，一方面提高了疲劳判定的准确性，另一方面能够及时直观地帮助监管者发现问题。云端数据库存储各项数据，通过云端监控平台访问云端数据库数据并以可视化图表的形式展现出来，一方面促进更有效的数据分析与价值信息挖掘，为监控人员提供了有力的数据支持，另一方面平台的可视化大大减少了人力投资，提高了运输公司监管的效率与便捷程度。
Claims (9)
1.基于物联网的驾驶员生理参数监测与安全预警云控系统，其特征在于，包括依次相连的车载模块、GPRS模块、云端数据库、云端监控平台；
所述车载模块，用于提供待测对象的个人信息、用于评价待测对象疲劳状态的生理参数信息以及车辆信息；
所述GPRS模块，用于将车载模块提供的数据传输至云端数据库；
所述云端数据库，用于接收并存储GPRS模块传输的数据；
所述云端监控平台，用于进行数据实时监测、历史数据查询和预警。
2.根据权利要求1所述的基于物联网的驾驶员生理参数监测与安全预警云控系统，其特征在于，所述待测对象个人信息包括姓名、性别、年龄以及联系方式；
所述车辆信息包括车牌号、车辆类型、车辆位置信息以及行车时间；
所述用于评价待测对象疲劳等级的生理参数信息包括脑电专注度、HRV数值、面部疲劳数据；其中面部数据包括眼部疲劳数据和嘴部疲劳数据。
3.根据权利要求2所述的基于物联网的驾驶员生理参数监测与安全预警云控系统，其特征在于，所述车辆位置信息以及行车时间具体通过GPS/北斗模块获得。
4.根据权利要求1所述的基于物联网的驾驶员生理参数监测与安全预警云控系统，其特征在于，所述车载模块采用树莓派3B+。
5.根据权利要求1所述的基于物联网的驾驶员生理参数监测与安全预警云控系统，其特征在于，所述GPRS模块采用SIM800C模块。
6.根据权利要求1所述的基于物联网的驾驶员生理参数监测与安全预警云控系统，其特征在于，所述云端数据库利用Mysql建立。
7.根据权利要求1所述的基于物联网的驾驶员生理参数监测与安全预警云控系统，其特征在于，所述云端监控平台利用Vue-cli架构建立。
8.根据权利要求7所述的基于物联网的驾驶员生理参数监测与安全预警云控系统，其特征在于，所述云端监控平台包括：
实时数据监测模块，用于实时监测云端数据库中的数据信息；
预警模块，用于根据待测对象的疲劳等级进行不同等级的声光预警；其中疲劳等级通过基于深度学习的数据融合算法处理所述生理参数获得；
历史数据查询模块，用于查询某一待测对象在云端数据库对应的所有数据，数据以图表的形式呈现。
9.根据权利要求8所述的基于物联网的驾驶员生理参数监测与安全预警云控系统，其特征在于，所述疲劳等级包括清醒、轻度疲劳以及重度疲劳。
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