CN111904376A - 影像式酒驾评判系统及相关方法 - Google Patents

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Abstract

一种酒驾评判系统，包含一影像撷取模块，用来获得多张相关于一受测者的影像；一生理参数计算模块，耦接于该影像撷取模块，用来根据该多张相关于一受测者的影像，产生至少一生理参数，其中该至少一生理参数包含一远程光体积变化描记、一心率、一心律变异、一血氧、一呼吸速率和一血压中的至少一者；以及一酒精侦测运算单元，耦接于该生理参数计算模块，用来根据该至少一生理参数，产生一酒驾判断结果，以指示该受测者是否酒驾。

Description

影像式酒驾评判系统及相关方法
【技术领域】
本发明是有关于一种酒驾评判系统及相关方法，尤指一种根据驾驶影像来判断是否酒驾的影像式酒驾评判系统及相关方法。
【背景技术】
饮酒驾车往往造成惨剧，害人害己。如何防范和监督酒后驾车，成为一个亟待解决的问题。习知的酒驾评判方式多是利用呼气酒测器来进行，受测者须对呼气酒测器吹气，以根据气体中的酒精浓度来估计血液中的酒精浓度。然而，呼气酒测器乃一次性测试，无法随时追踪驾驶在开车途中饮酒的情况。此外，呼气酒测器的准确率也会受到采集的气体量所影响。
有鉴于此，如何提供新的酒测评断系统方法来辅助现有呼气酒测器不足，并在不接触用户的情况下轻松快速地检测是否酒驾，已成为本领域的新兴课题。
【发明内容】
因此，本发明的目的即在于提供一种影像式酒驾评判系统及相关方法，以在不接触用户的情况下轻松快速地检测是否酒驾。
本发明揭露一种酒驾评判系统，包含一影像撷取模块，用来获得多张相关于一受测者的影像；一生理参数计算模块，耦接于该影像撷取模块，用来根据该多张相关于一受测者的影像，产生至少一生理参数，其中该至少一生理参数包含一远程光体积变化描记、一心率、一心律变异、一血氧、一呼吸速率和一血压中的至少一者；以及一酒精侦测运算单元，耦接于该生理参数计算模块，用来根据该至少一生理参数，产生一酒驾判断结果，以指示该受测者是否酒驾。
本发明揭露一种酒驾评判方法，包含获得多张相关于一受测者的影像；将该多张相关于一受测者的影像输入至一生理参数计算单元，以产生至少一生理参数，其中该至少一生理参数包含一远程光体积变化描记、一心率、一心律变异、一血氧、一呼吸速率和一血压中的至少一者；以及将该至少一生理参数输入至一酒精侦测运算单元，以产生一酒驾判断结果，以指示该受测者是否酒驾。
本发明将受测者的影像转换为远程光体积变化描记，以进行心率、心律变异、血氧、呼吸速率、血压等生理参数的分析，据此判断受测者是否酒驾。如此一来，在酒驾评判系统的架构下，本发明可以在不接触用户的情况下，轻松快速地检测是否酒驾。
【附图说明】
图1为本发明实施例一酒驾评判系统的功能方块图。
图2为心电图与远程光体积变化描记的示意图。
图3为心律变异频谱图的示意图。
图4为本发明实施例一酒驾评判流程的流程图。
【具体实施方式】
图1为本发明实施例一酒驾评判系统1的功能方块图。酒驾评判系统1包含一影像撷取模块10、一生理参数计算模块11以及一酒精侦测运算单元12。
影像撷取模块10用于持续地拍摄一受测者(例如连续拍摄3～5分钟)，以连续获得多张相关于受测者的影像以及多张连续的色光影像。影像撷取模块13例如是可提供影像的前置镜头，举例而言包含网络摄影机、笔记本电脑影像头，但不限于上述模块。
生理参数计算模块11耦接于影像撷取模块10和酒精侦测运算单元12，用来根据多张相关于受测者的影像，产生至少一生理参数到酒精侦测运算单元12。生理参数主要包含但不限于远程光体积变化描记(Remote PhotoPlethysmoGraphy，简称rPPG)、心率(Heartrate，HR)、心律变异(Heart rate variability，HRV)、血氧、呼吸速率、血压等。
酒精侦测运算单元12耦接于生理参数计算模块11，用来根据至少一生理参数，产生一酒驾判断结果，以指示受测者是否酒驾。判断是否酒驾的方法包含但不限于模糊理论与类神经网络算法(artificial neural network algorithm)等方法。例如，酒精侦测运算单元12可事先根据已知生理参数的特性，使用模糊理论建立一酒驾预测规则，将至少一生理参数输入到已建立好的酒驾预测规则中，即可得到是否酒驾的判断结果；亦或事先根据多种已知的学习样本，预先训练类神经网络算法并建立一酒驾预测模型，将至少一生理参数输入到已训练好的酒驾预测模型时，即可得到是否酒驾的判断结果。
生理参数计算模块11包含一光体积变化描记转换模块110、一心率分析模块112以及一心律变异分析模块114。光体积变化描记转换模块110耦接于影像撷取模块10，用来将多张相关于受测者的影像转换为远程光体积变化描记。远程光体积变化描记是利用光感测组件吸收光线能量的原理，记錄光线在血管中受血流脉动的变化而侦测出来的信号，因在皮肤表层就可量测到信号，所以为一种非侵入式的量测方式，且具有架设容易、使用简单、价格低廉等优点。
心率分析模块112耦接于光体积变化描记转换模块110，用来根据远程光体积变化描记，判断受测者的心率。图2为心电图与远程光体积变化描记的示意图。心电图的波峰与波峰间的间隔称之为R-R区间(R-R interval)或心跳节拍间隔(InterBeat Interval，IBI)，藉由计算每分钟的平均R-R区间，即可得到每分钟的平均心率。平均心率简称为心率，可作为衡量受测者是否酒驾的生理参数之一，例如，酒驾驾驶受到酒精作用影响而心跳速率，使其心率参数所对应的范围与未酒驾驾驶有所差异。远程光体积变化描记的波峰与波峰间的间隔称之为P-P区间(Peak-to-Peak interval)，藉由计算每分钟的平均P-P区间，即可得到每分钟的平均心率。因此，本发明使用远程光体积变化描记的量测方式来取代传统心电图，对驾驶的生理参数进行分析，以在不接触用户的情况下评断用户的酒醉程度。
心律变异分析模块114耦接于光体积变化描记转换模块110，用来根据远程光体积变化描记，判断受测者的心律变异。于一实施例中，生理参数计算模块11还包含一分析模块，用来根据远程光体积变化描记，判断受测者的血氧、呼吸速率和血压，但不限于此。
于一实施例中，影响心律变异的因素可分为时域(time domain)及频域(frequency domain)二大类型。例如，影响心律变异的时域指标包含但不限于一正常窦性心搏间期的标准偏差(standard deviation of all normal to normal intervals，SDNN)、一相邻值平方和的均方根(root mean square successive differences，RMSSD)以及一相邻正常心跳间期差值在20毫秒到50毫秒的比例(简称P20～P50)。
影响心律变异的频域指标包含但不限于一低频(Low Frequency，LF)指标、一高频(High Frequency，HF)指标以及一低频/高频比值(LF/HF)。图3为心律变异频谱图的示意图。如图3所示，低频指标为远程光体积变化描记转换为频域时，截取其频率为0.04～0.15Hz的波形。高频指标为远程光体积变化描记转换为频域时，截取其频率为0.15～0.4Hz的波形。低频/高频比值用来作为反应交感/副交感神经平衡的指标或代表交感神经调控的指标。时域指标及频域指标的具体计算方式乃本领域所熟知，于此不赘述。
简言之，影响心律变异的因素可包含时域指标(SDNN、RMSSD、P20～P50)及频域指标(LF、HF、LF/HF)，酒精侦测运算单元12可根据心率和心律变异相关的指标来评断受测者是否酒驾，其中心率和心律变异相关的指标可藉由受测者的影像来取得。因此，在酒驾评判系统1的架构下，本发明可以在不接触用户的情况下，轻松快速地检测是否酒驾。
举例而言，酒精侦测运算单元12可根据已知生理参数的特性如低频的频域指标(LF)下降时与喝酒成高度相关，但不限于此生理参数以及此特性，酒精侦测运算单元12使用模糊理论并透过至少一生理参数的特性建立一酒驾预测规则，将至少一生理参数输入到已建立好的酒驾预测规则中，即可得到是否酒驾的判断结果。
举例而言，酒精侦测运算单元12可根据已知有无喝酒的学习样本，预先训练类神经网络算法并建立一酒驾预测模型，其中学习样本包括与喝酒成高度相关的生理参数如心率、心律变异、血氧、呼吸速率和血压等等但不限于上述的生理参数，酒精侦测运算单元12将至少一生理参数输入到已训练好的酒驾预测模型时，即可得到是否酒驾的判断结果。
上述模糊理论及类神经网络算法仅止于范例而酒精侦测运算单元12的实际方法并不局限于此方法。
关于酒驾评判系统1的操作方式可归纳为一酒驾评判流程4，如图4所示，酒驾评判流程4包含以下步骤。
步骤40：影像撷取模块10获得多张相关于受测者的影像。
步骤41：生理参数计算模块11将多张相关于受测者的影像转换为远程光体积变化描记。
步骤42：生理参数计算模块11根据远程光体积变化描记，产生至少一生理参数，其中至少一生理参数包含远程光体积变化描记、心率、心律变异、血氧、呼吸速率、血压。
步骤43：酒精侦测运算单元12根据至少一生理参数，产生一酒驾判断结果，以指示受测者是否酒驾。
关于酒驾评判流程40的详细操作方式可参考图1到图3的相关说明，于此不赘述。
综上所述，本发明将受测者的影像转换为远程光体积变化描记，以进行心率、心律变异、血氧、呼吸速率、血压等生理参数的分析，据此判断受测者是否酒驾。如此一来，在酒驾评判系统的架构下，本发明可以在不接触用户的情况下，轻松快速地检测是否酒驾。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明权利要求范围所作的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。
【附图标记说明】
1 酒驾评判系统
10 影像撷取模块
11 生理参数计算模块
110 光体积变化描记转换模块
112 心率分析模块
114 心律变异分析模块
12 酒精侦测运算单元
4 酒驾评判流程
40、41、42、43 步骤

Claims (12)

1.一种酒驾评判系统，包含：
一影像撷取模块，用来获得多张相关于一受测者的影像；
一生理参数计算模块，耦接于该影像撷取模块，用来根据该多张相关于一受测者的影像，产生至少一生理参数，其中该至少一生理参数包含一远程光体积变化描记、一心率、一心律变异、一血氧、一呼吸速率和一血压中的至少一者；以及
一酒精侦测运算单元，耦接于该生理参数计算模块，用来根据该至少一生理参数，产生一酒驾判断结果，以指示该受测者是否酒驾。
2.如权利要求1所述的酒驾评判系统，其中该生理参数计算模块包含：
一光体积变化描记转换模块，耦接于该影像撷取模块，用来将该多张相关于受测者的影像转换为该远程光体积变化描记；
一心率分析模块，耦接于该光体积变化描记转换模块，用来根据该远程光体积变化描记，判断该受测者的该心率；以及
一心律变异分析模块，耦接于该光体积变化描记转换模块，用来根据该远程光体积变化描记，判断该受测者的该心律变异。
3.如权利要求1所述的酒驾评判系统，其中该心律变异包含至少一时域指标，该至少一时域指标包含一正常窦性心搏间期的标准偏差、一相邻值平方和的均方根以及一相邻正常心跳间期差值在20毫秒到50毫秒的比例。
4.如权利要求1所述的酒驾评判系统，其中该心律变异包含至少一频域指标，该至少一频域指标包含一低频指标、一高频指标以及一低频/高频比值。
5.如权利要求1所述的酒驾评判系统，其中该酒精侦测运算单元根据生理参数计算模块产生的至少一生理参数的特性，使用模糊理论建立一酒驾预测规则，将至少一生理参数输入到该酒驾预测规则，以产生该酒驾判断结果。
6.如权利要求1所述的酒驾评判系统，其中该酒精侦测运算单元根据多个学习样本，预先训练一类神经网络算法并建立一酒驾预测模型，将生理参数计算模块产生的至少一生理参数输入到该酒驾预测模型，以产生该酒驾判断结果。
7.一种酒驾评判方法，包含：
获得多张相关于一受测者的影像；
将该多张相关于一受测者的影像输入至一生理参数计算单元，以产生至少一生理参数，其中该至少一生理参数包含一远程光体积变化描记、一心率、一心律变异、一血氧、一呼吸速率和一血压中的至少一者；以及
将该至少一生理参数输入至一酒精侦测运算单元，以产生一酒驾判断结果，以指示该受测者是否酒驾。
8.如权利要求7所述的酒驾评判方法，其中根据该多张相关于该受测者的影像，产生该至少一生理参数的步骤包含：
将该多张相关于受测者的影像转换为该远程光体积变化描记；
根据该远程光体积变化描记，判断该受测者的该心率；以及
根据该远程光体积变化描记，判断该受测者的该心律变异。
9.如权利要求7所述的酒驾评判方法，其中该心律变异包含至少一时域指标，该至少一时域指标包含一正常窦性心搏间期的标准偏差、一相邻值平方和的均方根以及一相邻正常心跳间期差值在20毫秒到50毫秒的比例。
10.如权利要求7所述的酒驾评判方法，其中该心律变异包含至少一频域指标，该至少一频域指标包含一低频指标、一高频指标以及一低频/高频比值。
11.如权利要求7所述的酒驾评判方法中的酒精侦测运算单元，其中根据生理参数计算单元产生的至少一生理参数，产生该酒驾判断结果的步骤包含：
根据至少一生理参数的特性，使用模糊理论建立一酒驾预测规则，将该至少一生理参数输入到该酒驾预测规则，以产生该酒驾判断结果。
12.如权利要求7所述的酒驾评判方法中的酒精侦测运算单元，其中根据生理参数计算单元产生的至少一生理参数，产生该酒驾判断结果的步骤包含：
根据多个学习样本，预先训练一类神经网络算法来并建立一酒驾预测模型；
将生理参数计算单元产生的至少一生理参数但不限于上述的生理参数输入到该酒驾预测模型，以产生该酒驾判断结果。
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