CN110179460A - 基于眼电与头部姿态的脑疲劳检测及促醒装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于眼电与头部姿态的脑疲劳检测及促醒装置，包括：穿戴设备本体、眼电信号采样模块、眼电信号检测模块、头部姿态信号采样模块、头部姿态信号检测模块、促醒模块、中央控制模块、传输模块以及软件客户端。本发明的基于眼电与头部姿态的脑疲劳检测及促醒装置，能融合头动信号和眼电信号对疲劳状态进行实时判定，采用的算法准确率高、参数少、鲁棒性好；当判断佩戴者处于疲劳状态时，能通过光、振动及声音多种物理促醒刺激，提升佩戴者的觉醒度，提高其作业能力。本发明使用便捷，佩戴方便，功能强大，具有广阔的应用前景。

Description

基于眼电与头部姿态的脑疲劳检测及促醒装置
技术领域
本发明涉及脑疲劳检测技术领域，特别涉及一种基于眼电与头部姿态的脑疲劳检测及促醒装置。
背景技术
随着我国经济和生产力的不断发展，我国GDP已经跃居世界第二，我国的产业形势也由原来的劳动密集型的体力劳动转向服务型的脑力密集型劳动。目前的工作竞争加剧，加班已成为许多行业的常态化，长时间高强度用脑很容易使人进入脑力疲劳状态。如果此时继续进行此类高强度的用脑行为，会严重降低生产作业人员的工作效率，严重的还会引发生产安全事故。疲劳包含人体的机体疲劳和精神疲劳，两者均会产生警惕性降低、注意力不集中、身体反应力下降等问题。而眼电及头部姿态信息可以用来客观、量化评判受测人员的疲劳状态，结合对人体无任何副作用的物理刺激作为促醒手段，可以有效提高受测人员的工作效率和觉醒度。
传统意义上的眼电信号是指视网膜色素上皮和光感受器细胞上的电位变化信息，其中视网膜色素上皮处形成负电位，光感受器处形成正电位，这两端的电位差被称为静息电势，此电势就会导致产生由视网膜一侧不断流向角膜一侧的电流，从而形成一个电场，角膜端为正极、视网膜为负极。研究表明眼电图(EOG)，就是眼电信号随眼球运动发生变化时在时间轴上形成的一条变化的曲线。眼球左右运动产生水平眼电而上下运动将产生竖直眼电，通过对人眼电图的测量分析，可以表征人的生理特征变化从而进一步分析疲劳。
人在打瞌睡的时候大脑反应变得迟缓，导致对头部的支撑和控制能力减弱，因此会出现低头、抬头、向左或向右外头、左右扭头的现象。当作业人员频繁出现这几种动作，说明此工作人员已达疲劳状态。通过对人头部相对于惯性空间坐标系的各个角度测量分析，可以作为表征人行为特征变化从而进一步分析疲劳。但现有技术中缺少能将眼电信号与头部状态进行融合来对疲劳状态进行高精度、实时判断的成熟技术。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种基于眼电与头部姿态的脑疲劳检测及促醒装置。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于眼电与头部姿态的脑疲劳检测及促醒装置，包括：穿戴设备本体、眼电信号采样模块、眼电信号检测模块、头部姿态信号采样模块、头部姿态信号检测模块、促醒模块、中央控制模块、传输模块以及软件客户端；
所述眼电信号检测模块用于将所述眼电信号采样模块采集的眼电信号进行预处理后传输至所述中央控制模块；
所述头部姿态信号检测模块用于将所述头部姿态信号采样模块采集的头部姿态信号进行预处理后传输至所述中央控制模块；
所述中央控制模块将接收的眼电信号和头部姿态信号通过所述传输模块传输至所述软件客户端，所述软件客户端融合采集到的眼电信号和头部姿态信号，在进行分析处理后得出疲劳评定结果；当判定处于疲劳状态时，通过所述促醒模块进行促醒干预。
优选的是，所述穿戴设备本体为眼镜，所述眼电信号采样模块包括设置在所述眼镜鼻梁处的第一电极和分别设置在所述眼镜鼻梁两侧的第二电极和第三电极。
优选的是，所述眼电信号检测模块包括：阻抗匹配单元、前置差分放大器、滤波器、放大电路、电平转换单元、A/D转换器。
优选的是，所述中央控制模块接收所述所述眼电信号检测模块传输的眼电信号后，进行信号优化处理，输出水平方向和竖直方向的眼电电压信号，作为所述软件客户端的信号输入，其具体处理方法为：以所述第一电极作为参考电极，获取所述第二电极和第三电极处测量的电压值，分别记为VL和VR，则水平方向和竖直方向的眼电电压值计算公式如下：
Vh＝VL-VR； (1)
Vv＝Vc-(VL+VR)/2； (2)
其中：Vc为第一电极所测得的电压值，VL和VR分别表示为第二电极和第三电极所测得的电压值，Vh代表水平方向EOG的电压值，Vv表示竖直方向EOG的电压值；
然后将水平方向的眼电电压值VL和竖直方向的眼电电压值VR作为眼电信号的优化处理结果，传输至所述软件客户端。
优选的是，所述头部姿态信号采样模块包括九轴传感器，用于采集人头部姿态的加速度、角速度、磁场以及横滚角、俯仰角和航向角。
优选的是，所述促醒模块设置在所述穿戴设备本体上，其包括蓝光促醒刺激单元、振动刺激单元及声音刺激单元。
优选的是，所述软件客户端的处理方法为：首先对接受的头部姿态信号进行分析，判断头部姿态角是否处于正常角度范围，以及是否长时间处于角度不变的状态，当满足头部姿态角处于正常角度范围且并非长时间角度不变时，则判定头部姿态角处于正常状态，继续进行头动信号分析；反之，则判定头部姿态角处于非正常状态，然后进行眼电信号分析，判断是否处于疲劳状态；当判定处于疲劳状态时，控制所述蓝光促醒刺激单元、振动刺激单元及声音刺激单元进行促醒干预。
优选的是，所述软件客户端利用四元数法融合卡尔曼滤波的方法对头部姿态信号进行分析，获取得到头部姿态角。
优选的是，所述软件客户端进行眼电信号分析的方法为：将经所述中央控制模块处理后得到的眼电信号进行快速傅里叶变换得到眼电信号频谱图，再利用周期图法得到功率谱；然后分别提取低频平均功率P(l)和高频平均功率P(h)，计算得到疲劳系数R，R＝P(h)/P(l)，然后将R和清醒-疲劳临界值进行对比，当R不小于清醒-疲劳临界值时，则判定驾驶员处于疲劳状态。
优选的是，所述软件客户端进行眼电信号分析的方法具体包括以下步骤：
1)针对所述中央控制模块传输来的处理后的眼电信号，对有限长的序列进行分段，然后对每段进行均值滤波处理以除杂去噪；
2)进行快速傅里叶变换得到眼电信号频谱图，再利用周期图法得到功率谱；
3)根据得到的功率谱，通过以下公式(1)分别提取低频平均功率P(l)和高频平均功率P(h)，计算得到疲劳系数R，R＝P(h)/P(l)；
式中：fu为频带i的上限，fd为频带i的下限，l表示低频带，h表示高频带，Px(f)为信号的功率谱密度；
4)整合每个分段求取的R值形成一条曲线，在曲线中比对清醒和疲劳状态，选取得到清醒-疲劳临界值；然后将实时处理的R值与得到的清醒-疲劳临界值比较，如果R值大于或等于清醒-疲劳临界值，则判定处于疲劳状态；反之判定处于非疲劳状态，继续进行眼电信号分析。
本发明的有益效果是：本发明的基于眼电与头部姿态的脑疲劳检测及促醒装置，能融合头动信号和眼电信号对疲劳状态进行实时判定，采用的算法准确率高、参数少、鲁棒性好；当判断佩戴者处于疲劳状态时，能通过光、振动及声音多种物理促醒刺激，提升佩戴者的觉醒度，提高其作业能力。本发明使用便捷，佩戴方便，功能强大，具有广阔的应用前景。
附图说明
图1为本发明的基于眼电与头部姿态的脑疲劳检测及促醒装置的结构示意图；
图2为本发明的基于眼电与头部姿态的脑疲劳检测及促醒装置的原理框图；
图3为本发明的眼电信号检测模块的原理框图；
图4为本发明的基于眼电与头部姿态的脑疲劳检测及促醒装置的工作流程示意图。
附图标记说明：
1—眼镜；2—第一电极；3—第二电极；4—第三电极；5—蓝光LED灯圈；6—电源模块；7—主控板；8—USB充电接口；9—微型马达。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。
应当理解，本文所使用的诸如“具有”、“包含”以及“包括”术语并不排除一个或多个其它元件或其组合的存在或添加。
如图1-2所示，本实施例的一种基于眼电与头部姿态的脑疲劳检测及促醒装置，包括：穿戴设备本体、眼电信号采样模块、眼电信号检测模块、头部姿态信号采样模块、头部姿态信号检测模块、促醒模块、中央控制模块、传输模块以及软件客户端；
眼电信号检测模块用于将眼电信号采样模块采集的眼电信号进行预处理后传输至中央控制模块；
头部姿态信号检测模块用于将头部姿态信号采样模块采集的头部姿态信号进行预处理后传输至中央控制模块；
中央控制模块将接收的眼电信号和头部姿态信号通过传输模块传输至软件客户端，软件客户端融合采集到的眼电信号和头部姿态信号，在进行分析处理后得出疲劳评定结果；当判定处于疲劳状态时，软件客户端通过中央控制模块控制促醒模块进行促醒干预。
在一种实施例中，穿戴设备本体为眼镜1，眼电信号采样模块包括设置在眼镜1鼻梁处的第一电极2和分别设置在眼镜1鼻梁两侧的第二电极3和第三电极4。进一步优选的实施例中，采用三个Ag/Agcl电极单导联方式测量眼电信号，一个电极放置在鼻梁处，另外两个电极和分别放置在鼻子左右两侧。
其中，参照图3，眼电信号检测模块包括：阻抗匹配单元、前置差分放大器、滤波器、放大电路、电平转换单元、A/D转换器。在EOG(眼电图)信号检测电路中，由于眼电信号非常微弱，一般人的眼电信号在0.5～3.5mV，频率介于0.1～38Hz之间，测量时所受的干扰也比较大，为确保测量信号质量以及符合可穿戴、便携式的要求，在进一步优选的实施例中，采用高集成、低功耗ADS1192，面积约为5mm*5mm，这种模拟前端前置EMI Filter，每个通道提供高度灵活的输入多路复用器MUX，可独立连接至内部的可编程增益放大器PGA与高分辨率同步采样16位Δ-ΣA/D转换，最后通过SPI总线通信协议方式实现信号测量，其更加灵活的设计是带有右腿驱动RLD及导联断开检测。
其中，头部姿态信号采样模块包括九轴传感器，用于采集人头部姿态的加速度、角速度、磁场以及横滚角、俯仰角和航向角。
其中，头部姿态信号检测模块用于对头部姿态信号采样模块采集的头部姿态信号进行预处理，如滤波、放大等。在进一步优选的实施例中，九轴传感器与中央控制模块之间采用SPI通信方案，读写速度比IIC方式更快，达到1MHz。
其中，促醒模块设置在穿戴设备本体上，其包括蓝光促醒刺激单元、振动刺激单元及声音刺激单元。在进一步优选的实施例中，参照图1，蓝光促醒刺激单元包括设置在眼镜1的眼镜1框上的蓝光LED灯圈5及设置在蓝光LED灯圈5上的匀光膜，采用PWM控制器控制蓝光LED的开启与关闭及亮度，PWM控制器M频率固定为20KHz，PWM占空比0～100％可调节，即蓝光LED从最亮到最暗均可实现。振动刺激单元包括设置在眼镜1的眼镜1腿上的微型马达9，采用PWM控制器控制马达振动开启与关闭，PWM频率范围可调，占空比0～100％可调，振动频率范围100Hz～2KHz。声音刺激单元包括设置在眼镜1的超小蜂鸣器，采用PWM控制器控制蜂鸣器开启与关闭，PWM频率可调，占空比0～100％可调，声音频率范围1KHz～5KHz，声强70±10dB。。
其中，眼镜1上设置有主控板7，中央控制模块为微控芯片，其设置在主控板7上，超小蜂鸣器、眼电信号检测模块和头部姿态检测模块均设置在主控板7上。
其中，还包括设置在眼镜1腿上的电源模块6，用于为其他模块提供电源。在进一步优选的实施例中，电源模块6为设置在眼镜1腿上的锂电池，眼镜1腿上还设置有USB充电接口8，用于对电池进行充电。
在一种实施例中，传输模块为蓝牙模块。
在一种实施例中，软件客户端能进行可视化处理，同时具有文件浏览和文件存储功能。软件客户端可为内嵌处理软件的计算机或智能手机端，处理软件用于进行信号处理，参照图4的处理流程，处理软件对采集到的佩戴者的眼电和头部姿态数据进行融合分析，然后进行智能化疲劳评定；当判定佩戴者处于疲劳状态时，软件客户端发送控制指令至中央控制模块，中央控制模块再控制蓝光促醒刺激单元、振动刺激单元及声音刺激单元分别对佩戴者进行光、振动及声音的不同序列的刺激，提升佩戴者觉醒度，以提高佩戴者作业效率。
在一种实施例中，参照图3，采集电极通过导联线与眼电信号检测模块连接，中央控制模块接收眼电信号检测模块传输的眼电信号后，进行信号优化处理，输出水平方向和竖直方向的眼电电压信号，作为软件客户端的信号输入，其具体处理方法为：以第一电极2(C电极)作为参考电极，获取第二电极3(L电极)和第三电极4(R电极)处测量的电压值，分别记为VL和VR，则水平方向和竖直方向的眼电电压值计算公式如下：
Vh＝VL-VR； (1)
Vv＝Vc-(VL+VR)/2； (2)
其中：Vc为第一电极2所测得的电压值，VL和VR分别表示为第二电极3和第三电极4所测得的电压值，Vh代表水平方向EOG的电压值，Vv表示竖直方向EOG的电压值；
然后将水平方向的眼电电压值VL和竖直方向的眼电电压值VR作为眼电信号的优化处理结果，传输至软件客户端，作为其信号输入源。
在一种实施例中，软件客户端的处理方法为：首先对接受的头部姿态信号进行分析，判断头部姿态角是否处于正常角度范围，以及是否长时间处于角度不变的状态，当满足头部姿态角处于正常角度范围且并非长时间角度不变时，则判定头部姿态角处于正常状态，继续进行头动信号分析；反之，则判定头部姿态角处于非正常状态，然后进行眼电信号分析，判断是否处于疲劳状态；当判定处于疲劳状态时，控制蓝光促醒刺激单元、振动刺激单元及声音刺激单元进行促醒干预。
在进一步优选的实施例中，软件客户端利用四元数法融合卡尔曼滤波的方法对头部姿态信号进行分析，获取得到头部姿态角。
在进一步优选的实施例中，软件客户端进行眼电信号分析的方法为：将经中央控制模块处理后得到的眼电信号进行快速傅里叶变换得到眼电信号频谱图，再利用周期图法得到功率谱；然后分别提取低频平均功率P(l)和高频平均功率P(h)，计算得到疲劳系数R，R＝P(h)/P(l)，然后将R和清醒-疲劳临界值进行对比，当R不小于清醒-疲劳临界值时，则判定驾驶员处于疲劳状态。
在进一步优选的实施例中，软件客户端进行眼电信号分析的方法具体包括以下步骤：
1)针对中央控制模块传输来的处理后的眼电信号，对有限长的序列进行分段，然后对每段进行均值滤波处理以除杂去噪；
2)进行快速傅里叶变换得到眼电信号频谱图，再利用周期图法得到功率谱；
3)根据得到的功率谱，通过以下公式(1)分别提取低频平均功率P(l)和高频平均功率P(h)，计算得到疲劳系数R，R＝P(h)/P(l)；
式中：fu为频带i的上限，fd为频带i的下限，l表示低频带，h表示高频带，Px(f)为信号的功率谱密度；
4)整合每个分段求取的R值形成一条曲线，在曲线中比对清醒和疲劳状态，选取得到清醒-疲劳临界值；然后将实时处理的R值与得到的清醒-疲劳临界值比较，如果R值大于或等于清醒-疲劳临界值，则判定处于疲劳状态；反之判定处于非疲劳状态，继续进行眼电信号分析。
尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节。

Claims (10)

1.一种基于眼电与头部姿态的脑疲劳检测及促醒装置，其特征在于，包括：穿戴设备本体、眼电信号采样模块、眼电信号检测模块、头部姿态信号采样模块、头部姿态信号检测模块、促醒模块、中央控制模块、传输模块以及软件客户端；
所述眼电信号检测模块用于将所述眼电信号采样模块采集的眼电信号进行预处理后传输至所述中央控制模块；
所述头部姿态信号检测模块用于将所述头部姿态信号采样模块采集的头部姿态信号进行预处理后传输至所述中央控制模块；
所述中央控制模块将接收的眼电信号和头部姿态信号通过所述传输模块传输至所述软件客户端，所述软件客户端融合采集到的眼电信号和头部姿态信号，在进行分析处理后得出疲劳评定结果；当判定处于疲劳状态时，通过所述促醒模块进行促醒干预。
2.根据权利要求1所述的基于眼电与头部姿态的脑疲劳检测及促醒装置，其特征在于，所述穿戴设备本体为眼镜，所述眼电信号采样模块包括设置在所述眼镜鼻梁处的第一电极和分别设置在所述眼镜鼻梁两侧的第二电极和第三电极。
3.根据权利要求2所述的基于眼电与头部姿态的脑疲劳检测及促醒装置，其特征在于，所述眼电信号检测模块包括：阻抗匹配单元、前置差分放大器、滤波器、放大电路、电平转换单元、A/D转换器。
4.根据权利要求1所述的基于眼电与头部姿态的脑疲劳检测及促醒装置，其特征在于，所述中央控制模块接收所述所述眼电信号检测模块传输的眼电信号后，进行信号优化处理，输出水平方向和竖直方向的眼电电压信号，作为所述软件客户端的信号输入，其具体处理方法为：以所述第一电极作为参考电极，获取所述第二电极和第三电极处测量的电压值，分别记为VL和VR，则水平方向和竖直方向的眼电电压值计算公式如下：
Vh＝VL-VR； (1)
Vv＝Vc-(VL+VR)/2； (2)
其中：Vc为第一电极所测得的电压值，VL和VR分别表示为第二电极和第三电极所测得的电压值，Vh代表水平方向EOG的电压值，Vv表示竖直方向EOG的电压值；
然后将水平方向的眼电电压值VL和竖直方向的眼电电压值VR作为眼电信号的优化处理结果，传输至所述软件客户端。
5.根据权利要求1所述的基于眼电与头部姿态的脑疲劳检测及促醒装置，其特征在于，所述头部姿态信号采样模块包括九轴传感器，用于采集人头部姿态的加速度、角速度、磁场以及横滚角、俯仰角和航向角。
6.根据权利要求4所述的基于眼电与头部姿态的脑疲劳检测及促醒装置，其特征在于，所述促醒模块设置在所述穿戴设备本体上，其包括蓝光促醒刺激单元、振动刺激单元及声音刺激单元。
7.根据权利要求6所述的基于眼电与头部姿态的脑疲劳检测及促醒装置，其特征在于，所述软件客户端的处理方法为：首先对接受的头部姿态信号进行分析，判断头部姿态角是否处于正常角度范围，以及是否长时间处于角度不变的状态，当满足头部姿态角处于正常角度范围且并非长时间角度不变时，则判定头部姿态角处于正常状态，继续进行头动信号分析；反之，则判定头部姿态角处于非正常状态，然后进行眼电信号分析，判断是否处于疲劳状态；当判定处于疲劳状态时，控制所述蓝光促醒刺激单元、振动刺激单元及声音刺激单元进行促醒干预。
8.根据权利要求7所述的基于眼电与头部姿态的脑疲劳检测及促醒装置，其特征在于，所述软件客户端利用四元数法融合卡尔曼滤波的方法对头部姿态信号进行分析，获取得到头部姿态角。
9.根据权利要求8所述的基于眼电与头部姿态的脑疲劳检测及促醒装置，其特征在于，所述软件客户端进行眼电信号分析的方法为：将经所述中央控制模块处理后得到的眼电信号进行快速傅里叶变换得到眼电信号频谱图，再利用周期图法得到功率谱；然后分别提取低频平均功率P(l)和高频平均功率P(h)，计算得到疲劳系数R，R＝P(h)/P(l)，然后将R和清醒-疲劳临界值进行对比，当R不小于清醒-疲劳临界值时，则判定驾驶员处于疲劳状态。
10.根据权利要求9所述的基于眼电与头部姿态的脑疲劳检测及促醒装置，其特征在于，所述软件客户端进行眼电信号分析的方法具体包括以下步骤：
1)针对所述中央控制模块传输来的处理后的眼电信号，对有限长的序列进行分段，然后对每段进行均值滤波处理以除杂去噪；
2)进行快速傅里叶变换得到眼电信号频谱图，再利用周期图法得到功率谱；
3)根据得到的功率谱，通过以下公式(1)分别提取低频平均功率P(l)和高频平均功率P(h)，计算得到疲劳系数R，R＝P(h)/P(l)；
式中：fu为频带i的上限，fd为频带i的下限，l表示低频带，h表示高频带，Px(f)为信号的功率谱密度；
4)整合每个分段求取的R值形成一条曲线，在曲线中比对清醒和疲劳状态，选取得到清醒-疲劳临界值；然后将实时处理的R值与得到的清醒-疲劳临界值比较，如果R值大于或等于清醒-疲劳临界值，则判定处于疲劳状态；反之判定处于非疲劳状态，继续进行眼电信号分析。
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