CN112258790A - 轨道交通列车驾驶员岗前疲劳等级及身体状态检测系统 - Google Patents

轨道交通列车驾驶员岗前疲劳等级及身体状态检测系统 Download PDF

Info

Publication number
CN112258790A
CN112258790A CN202011152824.2A CN202011152824A CN112258790A CN 112258790 A CN112258790 A CN 112258790A CN 202011152824 A CN202011152824 A CN 202011152824A CN 112258790 A CN112258790 A CN 112258790A
Authority
CN
China
Prior art keywords
fatigue
driver
state
grade
module
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202011152824.2A
Other languages
English (en)
Inventor
方铖
朱琳
刘志钢
朱海燕
黄远春
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai University of Engineering Science
Original Assignee
Shanghai University of Engineering Science
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai University of Engineering Science filed Critical Shanghai University of Engineering Science
Priority to CN202011152824.2A priority Critical patent/CN112258790A/zh
Publication of CN112258790A publication Critical patent/CN112258790A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08BSIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02Alarms for ensuring the safety of persons
    • G08B21/06Alarms for ensuring the safety of persons indicating a condition of sleep, e.g. anti-dozing alarms
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50Context or environment of the image
    • G06V20/59Context or environment of the image inside of a vehicle, e.g. relating to seat occupancy, driver state or inner lighting conditions
    • G06V20/597Recognising the driver's state or behaviour, e.g. attention or drowsiness

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

本发明涉及一种轨道交通列车驾驶员岗前疲劳等级及身体状态检测系统,包括脸部采集模块;身份识别模块;主观疲劳状态采集模块;反应力测试模块,模拟颜色灯光刺激,受试驾驶员根据模拟颜色灯光执行反馈操作,获取反应疲劳等级;眼部疲劳检测模块,根据脸部图像信息采集眼部特征点,获取眼部疲劳状态等级;酒精检测模块;生理信息检测模块;主控系统;等级生成模块,结合驾驶员疲劳状态等级、反应疲劳等级和眼部疲劳状态等级计算最终疲劳检测等级,并根据酒精检测模块、生理信息检测模块得到受试驾驶员的最终身体状态信息。与现有技术相比,本发明具有更加全面评估驾驶员的身体状态,安全可靠,降低成本,提高工作效率等优点。

Description

轨道交通列车驾驶员岗前疲劳等级及身体状态检测系统
技术领域
本发明涉及轨道交通列车驾驶技术领域,尤其是涉及一种轨道交通列车驾驶员岗前疲劳等级及身体状态检测系统。
背景技术
随着社会经济的发展,机动车辆与日俱增,疲劳驾驶一直是影响驾驶安全的重要因素之一。轨道交通列车驾驶员无论是工作性质和工作环境,保持注意力集中、警觉水平,以及作业的重复性和单调性,都容易产生身体和疲劳状态的变化。长期的倒班制度使得驾驶员可能在上岗前仍处于疲劳和身体状态较差的状态,或不能够达到驾驶对身体的要求。因此,为减少疲劳驾驶而引起的交通事故和保障人们的人身安全,研究有效的方法来检测驾驶员岗前的疲劳状态是非常必要和具有重要意义的。
现有的轨道交通列车驾驶员状态检测方式主要是利用驾驶员休息时,委托第三方专业机构对驾驶员进行一对一测试,包括心理状态、身体素质、实际操作能力等,如要对每一项测试需要花费较多时间,且存在测试不准确的情况。而对于部分使用软件结合硬件装置的测试系统,如维也纳测试系统,虽然可做到基本的心理及身体状态测试,但对于不能够很好的反应驾驶员岗前的身体状态。因此,研究开发高效率的轨道交通驾驶员上岗前疲劳及身体状态测试技术,对改善我国轨道交通安全状况意义重大。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种能够更加全面地评估驾驶员的身体状态,安全可靠,可有效减少疲劳驾驶事故发生概率的轨道交通列车驾驶员岗前疲劳等级及身体状态检测系统。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现:
轨道交通列车驾驶员岗前疲劳等级及身体状态检测系统,该系统包括:
脸部采集模块,获取受试驾驶员的脸部图像信息;
身份识别模块,根据受试驾驶员的脸部图像信息,确定受试驾驶员身份;
主观疲劳状态采集模块,受试驾驶员根据当前身体状态,上传疲劳状态信息,根据上传的信息计算驾驶员主观疲劳状态等级;
反应力测试模块,模拟颜色灯光刺激,受试驾驶员根据模拟颜色灯光执行反馈操作,生成反应结果,并获取反应疲劳等级;
眼部疲劳检测模块,根据受试驾驶员的脸部图像信息采集眼部特征点,根据眼部特征点获取受试驾驶员眼部活动信息,根据眼部活动信息获取眼部疲劳状态等级;
酒精检测模块,对受试驾驶员进行酒精浓度测试;
生理信息检测模块,对受试驾驶员进行心率及体温检测;
主控系统,对各模块发布操作指令并进行数据处理;
等级生成模块,结合驾驶员主观疲劳状态等级、反应疲劳等级和眼部疲劳状态等级计算最终疲劳检测等级,并根据酒精检测模块、生理信息检测模块获取的结果得到受试驾驶员的最终身体状态信息;
显示模块,对检测结果、等级结果进行实时性的可视化显示。
所述主观疲劳状态采集模块预先根据驾驶所需具备能力设定疲劳评测内容,设定各疲劳评测内容对应的反馈分数,并设定疲劳状态等级的分数范围,受试驾驶员根据当前身体状态,上传疲劳状态信息,生成各疲劳评测内容对应的反馈分数,进而获取受试驾驶员的主观疲劳状态等级计算结果。
所述眼部疲劳检测模块对眼部特征点进行采集,计算眼部特征点中眼睛的高宽比,判断驾驶员在指定时间内的眨眼次数,并将获取的眨眼次数与预先设定的各眼部疲劳状态的阈值进行比对,获取受试驾驶员当前的眼部疲劳等级,眼部疲劳等级包括不疲劳状态、轻度疲劳状态、中度疲劳状态和重度疲劳状态。
进一步地,所述眼部疲劳检测模块采用Dlib模型结合opencv进行检测。
所述反应力测试模块模拟颜色灯光刺激,并根据受试驾驶员反馈操作获取其反应时间和出错次数,根据反应速度和出错次数计算反应疲劳阈值,进而获取反应疲劳等级,反应疲劳等级包括不疲劳、轻度疲劳、中度疲劳和重度疲劳。所述反应疲劳等级的计算公式为:
Figure BDA0002741700100000021
式中:t为受试驾驶员测试时的反应时长,
Figure BDA0002741700100000031
为驾驶员反应时间常模,e为受试驾驶员反应测试时的实际操作错误次数,
Figure BDA0002741700100000032
为受试驾驶员操作错误次数常模。
进一步地,所述反应力测试模块设有用以受试驾驶员执行反馈操作的反应按键。
进一步地,系统还包括用以联系运转值班员获取受试驾驶员的当日列车开行计划的后台反馈模块,以及根据酒精测试不匹配结果或最终疲劳检测等级不合格结果发出警报的警报模块。
本发明轨道交通列车驾驶员岗前疲劳等级及身体状态检测系统的实际检测操作过程为:
S1:启动系统,受试驾驶员脸部对准脸部采集模块;
S2:人脸识别模块进行人脸识别,确认身份以及个人信息无误后,脸部采集模块对测试过程进行录像;
S3:利用酒精测试模块进行酒精含量测试,测试结果传输至主控系统,记录并判断受试驾驶员是否饮酒,对判断为饮酒的结果进行可视化展示;
S4:对受试驾驶员当前体温进行检测,测试结果传输至主控系统,记录并判断受试驾驶员当前体温处于过高或过低状态或正常状态,并对检测结果进行可视化展示;
S5:对受试驾驶员开始心率检测;
S6:受试驾驶员根据当前身体状态,上传疲劳状态信息,主控系统生成各疲劳评测内容对应的反馈分数,进而获取受试驾驶员主观疲劳状态等级计算结果;
S7:对受试驾驶员进行反应力测试,根据测试的数据记录,判断反应疲劳等级;
S8:将测试时间段内的心率检测情况传输至主控系统,记录并判断驾驶员心率是否符合医学要求,同时对测试期间内录制视频中受试驾驶员的闭眼情况进行处理,输出眼部疲劳等级;
S9:综合主观疲劳状态等级、反应疲劳等级和眼部疲劳等级,获取最终受试驾驶员疲劳等级,并进行存储,判断最终受试驾驶员疲劳等级是否合格,若合格,可执行推荐上岗操作,若不合格,将不合格结果通知至管理人员。
进一步地,按照上述过程得到检测通过结果后,可联系运转值班员获取受试驾驶员的当日列车开行计划。若不合格,可执行警报,便于通知管理人员。
本发明提供的轨道交通列车驾驶员岗前疲劳等级及身体状态检测系统,相较于现有技术至少包括如下有益效果:
一、本发明在对驾驶员进行一般的身体状态检测的同时,加入了疲劳等级的检测,更加全面地评估驾驶员的身体状态,安全可靠,能有效减少疲劳驾驶事故发生概率;
二、本发明综合自我主观疲劳评判、闭眼检测以及反应力测试三种方式,对驾驶员岗前疲劳等级进行检测,提高了测试的准确度;
三、本发明将各种身体状态检测仪器以及疲劳检测状态方法集成于一个工作台上,操作更加方便,节省空间,无需一对一检测,节省了人力;
四、本发明设置了后台反馈模块,方便测试结束后,驾驶员与运转值班员联系,获取当日列车开行计划,提高了工作效率。
附图说明
图1为实施例中轨道交通列车驾驶员岗前疲劳等级及身体状态检测系统的主要结构示意图;
图2为实施例中轨道交通列车驾驶员岗前疲劳等级及身体状态检测系统的工作台的测试结构示意图;
图3为实施例中轨道交通列车驾驶员岗前疲劳等级及身体状态检测系统的实际测试流程示意图;
图中标号所示:
1、计算机,2、人脸识别摄像头,3、红外温度传感器,4、反应力测试模块,5、酒精测试仪,6、蓝牙心率手环,7、录音电话,8、无线鼠标,9、键盘,10、蜂鸣器,11、开机按钮,12、工作台。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。显然,所描述的实施例是本发明的一部分实施例,而不是全部实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都应属于本发明保护的范围。
实施例
在轨道交通列车运行管理中,如根据轨道交通驾驶员的相关规定,驾驶员需在上岗前一小时到达车场。到达车场办公室后开始测试。本发明涉及一种轨道交通列车驾驶员岗前疲劳等级及身体状态检测系统,该系统设于车场办公室,用于驾驶员在上岗前进行疲劳等级及身体状态测试。系统包括:
脸部采集模块,获取受试驾驶员的脸部图像信息;
身份识别模块,根据受试驾驶员的脸部图像信息,确定受试驾驶员身份;
主观疲劳状态采集模块,受试驾驶员根据当前身体状态,上传疲劳状态信息,根据上传的信息计算驾驶员主观疲劳状态等级;
反应力测试模块,模拟颜色灯光刺激,受试驾驶员根据模拟颜色灯光执行反馈操作,生成反应结果,并获取反应疲劳等级;
眼部疲劳检测模块,根据受试驾驶员的脸部图像信息采集眼部特征点,根据眼部特征点获取受试驾驶员眼部活动信息,根据眼部活动信息获取眼部疲劳状态等级;
酒精检测模块,对受试驾驶员进行酒精浓度测试;
生理信息检测模块,对受试驾驶员进行心率及体温检测;
主控系统,对各模块发布操作指令并进行数据处理;
等级生成模块,结合驾驶员疲劳状态等级、反应疲劳等级和眼部疲劳状态等级计算最终疲劳检测等级,并根据酒精检测模块、生理信息检测模块获取的结果得到受试驾驶员的最终身体状态信息;
显示模块,对检测结果、等级结果进行实时性的可视化显示。
后台反馈模块,用以联系运转值班员获取受试驾驶员的当日列车开行计划。
警报模块,该模块根据酒精测试不匹配结果或最终疲劳检测等级不合格结果发出警报。
本发明的主观疲劳状态采集模块预先根据驾驶所需具备能力设定疲劳评测内容,设定各疲劳评测内容对应的反馈分数,并设定疲劳状态等级的分数范围,受试驾驶员根据当前身体状态,上传疲劳状态信息,生成各疲劳评测内容对应的反馈分数,进而获取受试驾驶员的主观疲劳状态等级计算结果。
本发明的眼部疲劳检测模块对眼部特征点进行采集,计算眼部特征点中眼睛的高宽比,判断驾驶员在指定时间内的眨眼次数,并将获取的眨眼次数与预先设定的各眼部疲劳状态的阈值进行比对,获取受试驾驶员当前的眼部疲劳等级,眼部疲劳等级包括不疲劳状态、轻度疲劳状态、中度疲劳状态和重度疲劳状态。
本发明的反应力测试模块模拟颜色灯光刺激,并根据受试驾驶员反馈操作获取其反应时间和出错次数,根据反应速度和出错次数计算反应疲劳阈值,进而获取反应疲劳等级,反应疲劳等级包括不疲劳、轻度疲劳、中度疲劳和重度疲劳。反应力测试模块设有用以受试驾驶员执行反馈操作的反应按键。
在实际应用过程中,主控系统采用计算机及数据处理器,显示模块为计算机的显示屏。脸部采集模块、身份识别模块采用人脸识别摄像头实现,酒精测试模块采用酒精测试仪。反应力测试模块采用不同颜色按钮组成,按下时返回给数据处理器信号。生理信息检测模块采用心率测试仪和温度传感器。后台反馈模块则采用录音电话。警报模块可采用蜂鸣器等警报装置。
具体地,在本实施例中,本发明系统的硬件组成如图1、2所示,主要包括计算机1、工作台12、测试座椅、人脸识别摄像头2、红外温度传感器3、酒精测试仪5、蓝牙心率手环6和反应力测试按键模块4。
工作台12与测试座椅对应设置,工作台12上设置计算机1、人脸识别摄像头2、红外温度传感器3、酒精测试仪5和反应力测试按键模块4。具体地,工作台12为L型结构台,其水平台为倾斜台面,其竖直台的前侧安装计算机1,方便待测驾驶员观看显示屏。
计算机1通过外接电源供电,数据处理器安装于计算机内部,并与计算机连接,数据处理器由计算机1供电。人脸识别摄像头2设于计算机1屏幕上方,通过USB连接线与计算机1连接,并由计算机1供电。红外温度传感器3设于人脸识别摄像头2右侧,通过连接线与计算机1连接,并由计算机1供电。酒精测试仪5设于工作台12的竖直台的右侧,通过连接线与计算机1连接,实现数据实时传输,通过锂电池供电。蓝牙心率手环6设于酒精测试仪5的下方,通过蓝牙与计算机1连接,实时传输心率数据。反应力测试模块4设于工作台12水平倾斜面的右侧,通过数据线与计算机1连接,反应力测试模块4包含三个颜色的按钮,按下时返回给数据处理器信号。竖直台的前侧还安装有蜂鸣器10,该蜂鸣器10与数据处理器连接,用于在数据处理结果不符合规定的情况下发出警报。驾驶员根据计算机1屏幕的显示运用反应力测试模块4、键盘9以及鼠标8来进行检测反馈。键盘9、鼠标8分别与计算机1连接,键盘9设置在反应力测试按键模块4左侧,鼠标8设于工作台12旁,鼠标8可采用有线或无线鼠标。录音电话7设于计算机1的左侧,用于联系运转值班员获取受试驾驶员的当日列车开行计划。工作台12的左侧设有开机按按钮11,该开机按钮11与各供电模块连接。
依照上述系统,可对驾驶员分别进行疲劳状态检测、反应力检测、眼部疲劳检测等。在进行测试时,驾驶员首先按下开机按钮11,人脸识别摄像头2同时打开,驾驶员坐下,使头部对准人脸识别摄像头2。第一步,进行人脸识别,确认身份以及个人信息无误后,人脸识别摄像头2开始对测试过程进行录像。第二步,利用酒精测试仪5进行酒精含量测试,测试结果传输给数据处理器,记录并判断驾驶员是否饮酒,若饮酒,酒精测试仪5会发出警报,并在计算机1的屏幕上进行显示。第三步,红外温度传感器3对驾驶员当前体温进行检测,测试结果传输给数据处理器,记录并判断驾驶员是否当前体温是否处于过高或过低状态,并在计算机1上显示。第四步,打开并戴上蓝牙心率手环6,开始心率检测。第五步,数据处理器生成主观疲劳评测测试表,并在计算机1的屏幕上进行显示,驾驶员根据当前身体状态,填写疲劳评测测试表,填写后的结果由数据处理器计算后,记录相应的疲劳状态等级A1。第六步,进行反应力测试,根据计算机1中显示的不同颜色,按下反应力测试模块4中对应的按钮。反应力测试结束后,根据测试的数据记录,判断疲劳状态等级A2。此时,蓝牙心率手环6将测试时间段内的心率检测情况传输给数据处理器,记录并判断驾驶员心率是否符合医学要求。通过数据处理器对测试期间内录制视屏中驾驶员闭眼情况的分析,输出驾驶员疲劳状态等级A3。综合A1、A2、A3的疲劳等级,给出最终的驾驶员疲劳等级A,并录入数据库。若合格,通过录音电话7联系运转值班员,获取当日列车开行计划;若不合格,蜂鸣器10报警,禁止上岗。
疲劳评测测试表内容预先由数据处理器根据驾驶能够驾驶所需具备能力指定,并赋予问题答案对应的分数,并设定疲劳状态等级的分数范围,数据处理器根据分数进行疲劳状态计算。
疲劳评测测试表可采用如表1所示的内容,表中的问题因子与疲劳等状态等级之间显著程度较高,并根据显著程度高低,分别赋予问题因子1、2或3分,实现评判指标数量化。将问题因子记为X1~X11,疲劳状态计算公式为:Y=3(X1+….X7)+2X8+X9+X10+X11。疲劳等级划分范围如表2所示。
表1主观疲劳评测测试表
Figure BDA0002741700100000071
Figure BDA0002741700100000081
表2疲劳等级划分范围
Figure BDA0002741700100000082
反应力测试,通过计算机软件模拟出三种颜色的灯光刺激,要求驾驶员对不同的灯光及干扰信号做出相应的反应,即按下和灯光颜色相同的按钮,按钮返回给数据处理器信号,记录驾驶员在信息连续变化情况下的有效动作反应的快慢及出错次数,得到反应时间对应的疲劳等级阈值J:
Figure BDA0002741700100000083
其中,t为被试驾驶员测试时的反应时长,
Figure BDA0002741700100000084
为驾驶员反应时间常模,e为被试驾驶员反应测试时的实际操作错误次数,
Figure BDA0002741700100000085
为驾驶员操作错误次数常模。当0≤J≤1.23,则判定为不疲劳;1.23≤J≤2.5则判定为轻度疲劳;当1.5≤J≤2.5,则判定为中度疲劳;当2.5≤J,则判定为重度疲劳。
闭眼疲劳检测利用Dlib模型和opencv,根据人脸识别摄像头2获取的录像信息,对眼部特征点进行采集,计算图像中眼睛高宽比,从而判断驾驶员是否处于闭眼状态。此模型已在疲劳检测领域广泛使用,具体原理不再赘述。通过对驾驶员测试过程中录像的分析,对疲劳等级进行判定。如果一分钟内驾驶员闭眼时间大于2s的次数大于10次,则判定驾驶员为重度疲劳状态;如果一分钟内驾驶员的闭眼时间大于2s的次数小于10次并且大于5次,则判定驾驶员为中度疲劳状态;如果一分钟内驾驶员闭眼时间大于2s的次数小于5次并且大于2次,则判定为轻度疲劳状态;如果一分钟内驾驶员的闭眼时间大于2s的次数为0,则判定为不疲劳。
赋值不疲劳、轻度疲劳、中度疲劳、重度疲劳分别为0、1、2、3。最终检测等级A=A1+A2+A3,当A小于等于4时,允许上岗,否则,禁止上岗。
在本发明的描述中,需要说明的是,对于方位词,例如“前”、“后”、“左”、“右”、“上”、“下”等指示方位和位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于叙述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定方位构造和操作。这些方位词的描述不能理解为限制本发明的具体保护范围。而对于疲劳等级的设定判断数值,本领域技术人员可根据本实施例的记载进行相同性质的数值替换,本实施例公开的等级数值只是优选实施方式的说明,数值的设定不能理解为限制本发明的具体保护范围。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的工作人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到各种等效的修改或替换,这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.轨道交通列车驾驶员岗前疲劳等级及身体状态检测系统,其特征在于,包括:
脸部采集模块,获取受试驾驶员的脸部图像信息;
身份识别模块,根据受试驾驶员的脸部图像信息,确定受试驾驶员身份;
主观疲劳状态采集模块,受试驾驶员根据当前身体状态,上传疲劳状态信息,根据上传的信息计算驾驶员主观疲劳状态等级;
反应力测试模块,模拟颜色灯光刺激,受试驾驶员根据模拟颜色灯光执行反馈操作,生成反应结果,并获取反应疲劳等级;
眼部疲劳检测模块,根据受试驾驶员的脸部图像信息采集眼部特征点,根据眼部特征点获取受试驾驶员眼部活动信息,根据眼部活动信息获取眼部疲劳状态等级;
酒精检测模块,对受试驾驶员进行酒精浓度测试;
生理信息检测模块,对受试驾驶员进行心率及体温检测;
主控系统,对各模块发布操作指令并进行数据处理;
等级生成模块,结合驾驶员主观疲劳状态等级、反应疲劳等级和眼部疲劳状态等级计算最终疲劳检测等级,并根据酒精检测模块、生理信息检测模块获取的结果得到受试驾驶员的最终身体状态信息;
显示模块,对检测结果、等级结果进行实时性的可视化显示。
2.根据权利要求1所述的轨道交通列车驾驶员岗前疲劳等级及身体状态检测系统,其特征在于,所述主观疲劳状态采集模块预先根据驾驶所需具备能力设定疲劳评测内容,设定各疲劳评测内容对应的反馈分数,并设定疲劳状态等级的分数范围,受试驾驶员根据当前身体状态,上传疲劳状态信息,生成各疲劳评测内容对应的反馈分数,进而获取受试驾驶员的主观疲劳状态等级计算结果。
3.根据权利要求1所述的轨道交通列车驾驶员岗前疲劳等级及身体状态检测系统,其特征在于,所述眼部疲劳检测模块对眼部特征点进行采集,计算眼部特征点中眼睛的高宽比,判断驾驶员在指定时间内的眨眼次数,并将获取的眨眼次数与预先设定的各眼部疲劳状态的阈值进行比对,获取受试驾驶员当前的眼部疲劳等级,眼部疲劳等级包括不疲劳状态、轻度疲劳状态、中度疲劳状态和重度疲劳状态。
4.根据权利要求1所述的轨道交通列车驾驶员岗前疲劳等级及身体状态检测系统,其特征在于,所述反应力测试模块模拟颜色灯光刺激,并根据受试驾驶员反馈操作获取其反应时间和出错次数,根据反应速度和出错次数计算反应疲劳阈值,进而获取反应疲劳等级,反应疲劳等级包括不疲劳、轻度疲劳、中度疲劳和重度疲劳。
5.根据权利要求4所述的轨道交通列车驾驶员岗前疲劳等级及身体状态检测系统,其特征在于,所述反应疲劳等级的计算公式为:
Figure FDA0002741700090000021
式中:t为受试驾驶员测试时的反应时长,
Figure FDA0002741700090000022
为驾驶员反应时间常模,e为受试驾驶员反应测试时的实际操作错误次数,
Figure FDA0002741700090000023
为受试驾驶员操作错误次数常模。
6.根据权利要求3所述的轨道交通列车驾驶员岗前疲劳等级及身体状态检测系统,其特征在于,所述眼部疲劳检测模块采用Dlib模型结合opencv进行检测。
7.根据权利要求4所述的轨道交通列车驾驶员岗前疲劳等级及身体状态检测系统,其特征在于,所述反应力测试模块设有用以受试驾驶员执行反馈操作的反应按键。
8.根据权利要求1-7任一项所述的轨道交通列车驾驶员岗前疲劳等级及身体状态检测系统,其特征在于,该系统实际检测操作过程为:
1)启动系统,受试驾驶员脸部对准脸部采集模块;
2)人脸识别模块进行人脸识别,确认身份以及个人信息无误后,脸部采集模块对测试过程进行录像;
3)利用酒精测试模块进行酒精含量测试,测试结果传输至主控系统,记录并判断受试驾驶员是否饮酒,对判断为饮酒的结果进行可视化展示;
4)对受试驾驶员当前体温进行检测,测试结果传输至主控系统,记录并判断受试驾驶员当前体温处于过高或过低状态或正常状态,并对检测结果进行可视化展示;
5)对受试驾驶员开始心率检测;
6)受试驾驶员根据当前身体状态,上传疲劳状态信息,主控系统生成各疲劳评测内容对应的反馈分数,进而获取受试驾驶员主观疲劳状态等级计算结果;
7)对受试驾驶员进行反应力测试,根据测试的数据记录,判断反应疲劳等级;
8)将测试时间段内的心率检测情况传输至主控系统,记录并判断驾驶员心率是否符合医学要求,同时对测试期间内录制视频中受试驾驶员的闭眼情况进行处理,输出眼部疲劳等级;
9)综合主观疲劳状态等级、反应疲劳等级和眼部疲劳等级,获取最终受试驾驶员疲劳等级,并进行存储,判断最终受试驾驶员疲劳等级是否合格,若合格,可执行推荐上岗操作,若不合格,将不合格结果通知至管理人员。
9.根据权利要求1所述的轨道交通列车驾驶员岗前疲劳等级及身体状态检测系统,其特征在于,该系统还包括检测通过后,用以联系运转值班员获取受试驾驶员的当日列车开行计划的后台反馈模块。
10.根据权利要求1所述的轨道交通列车驾驶员岗前疲劳等级及身体状态检测系统,其特征在于,该系统还包括警报模块,该模块根据酒精测试不匹配结果或最终疲劳检测等级不合格结果发出警报。
CN202011152824.2A 2020-10-26 2020-10-26 轨道交通列车驾驶员岗前疲劳等级及身体状态检测系统 Pending CN112258790A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011152824.2A CN112258790A (zh) 2020-10-26 2020-10-26 轨道交通列车驾驶员岗前疲劳等级及身体状态检测系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011152824.2A CN112258790A (zh) 2020-10-26 2020-10-26 轨道交通列车驾驶员岗前疲劳等级及身体状态检测系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN112258790A true CN112258790A (zh) 2021-01-22

Family

ID=74262396

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011152824.2A Pending CN112258790A (zh) 2020-10-26 2020-10-26 轨道交通列车驾驶员岗前疲劳等级及身体状态检测系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112258790A (zh)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113421402A (zh) * 2021-06-07 2021-09-21 上海大学 基于红外相机的乘客体温及疲劳驾驶行为检测系统及方法
CN113995412A (zh) * 2021-12-07 2022-02-01 福州大学 一种建筑工人施工疲劳度检测装置与方法
CN114391845A (zh) * 2021-12-07 2022-04-26 福州大学 一种建筑施工设备操作人员心理疲劳的测量方法及系统
WO2022226799A1 (zh) * 2021-04-27 2022-11-03 深圳市大疆创新科技有限公司 疲劳驾驶监控方法、装置、交通设备及存储介质
CN116485285A (zh) * 2023-06-21 2023-07-25 太极计算机股份有限公司 安全驾驶评估方法、装置、电子设备和存储介质
CN116665334A (zh) * 2023-07-28 2023-08-29 倍施特科技(集团)股份有限公司 基于人脸识别的驾驶员自助报班方法及装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102010052409A1 (de) * 2010-11-24 2012-05-24 Daimler Ag Verfahren und Vorrichtung zur Unterstützung eines Fahrzeugführers
CN208864304U (zh) * 2018-06-01 2019-05-17 上海燕理信息科技有限公司 一种健康体检仪
CN109887239A (zh) * 2019-03-16 2019-06-14 南京英诺微盛光学科技有限公司 一种用于监测疲劳驾驶的可穿戴设备及使用方法
CN111754729A (zh) * 2020-06-23 2020-10-09 上汽大众汽车有限公司 疲劳驾驶提示装置及提示方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102010052409A1 (de) * 2010-11-24 2012-05-24 Daimler Ag Verfahren und Vorrichtung zur Unterstützung eines Fahrzeugführers
CN208864304U (zh) * 2018-06-01 2019-05-17 上海燕理信息科技有限公司 一种健康体检仪
CN109887239A (zh) * 2019-03-16 2019-06-14 南京英诺微盛光学科技有限公司 一种用于监测疲劳驾驶的可穿戴设备及使用方法
CN111754729A (zh) * 2020-06-23 2020-10-09 上汽大众汽车有限公司 疲劳驾驶提示装置及提示方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
裴玉龙等: "长途客运驾驶员出车前疲劳状态便捷检测方法研究", 《公路交通科技》 *

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022226799A1 (zh) * 2021-04-27 2022-11-03 深圳市大疆创新科技有限公司 疲劳驾驶监控方法、装置、交通设备及存储介质
CN113421402A (zh) * 2021-06-07 2021-09-21 上海大学 基于红外相机的乘客体温及疲劳驾驶行为检测系统及方法
CN113995412A (zh) * 2021-12-07 2022-02-01 福州大学 一种建筑工人施工疲劳度检测装置与方法
CN114391845A (zh) * 2021-12-07 2022-04-26 福州大学 一种建筑施工设备操作人员心理疲劳的测量方法及系统
CN116485285A (zh) * 2023-06-21 2023-07-25 太极计算机股份有限公司 安全驾驶评估方法、装置、电子设备和存储介质
CN116665334A (zh) * 2023-07-28 2023-08-29 倍施特科技(集团)股份有限公司 基于人脸识别的驾驶员自助报班方法及装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112258790A (zh) 轨道交通列车驾驶员岗前疲劳等级及身体状态检测系统
KR100898417B1 (ko) 열차 운행 시뮬레이션 시스템
CN102098955B (zh) 检测微入睡事件的方法和设备
US7347818B2 (en) Standardized medical cognitive assessment tool
CN101968918B (zh) 反馈式疲劳检测系统
CN101132729A (zh) 警觉性的测量
CN102396009A (zh) 注意力状态判定装置、方法及程序
CN109887239A (zh) 一种用于监测疲劳驾驶的可穿戴设备及使用方法
CN101673464A (zh) 疲劳驾驶智能管理系统
CN110491515A (zh) 基于车载人体多参数监测终端的驾驶管控系统及方法
CN113520395A (zh) 一种精神状态的实时评估系统和方法
CN111408010A (zh) 一种自闭症儿童空间感知能力训练装置及训练方法
KR20130099714A (ko) 인지 능력 증진 시스템 및 그를 이용한 인지 능력 훈련 방법
CN115607153B (zh) 一种基于眼动追踪的心理量表回答质量评估系统及方法
CN110876611A (zh) 一种老年人群神经认知障碍远程评测方法
WO2024099357A1 (zh) 抑郁症风险评估及负性情绪认知控制训练装置、设备及介质
CN109920530A (zh) 一种车用智能健康装置
Byrnes et al. On Using Drivers' Eyes to Predict Accident-Causing Drowsiness Levels
CN109717829A (zh) 一种基于规范信息采集的自助健康体检系统及其体检方法
CN101847313A (zh) 空巢老人远程监护方法及所用远程监护仪
CN201147302Y (zh) 综合体能测试装置
CN109620263B (zh) 一种企事业单位上岗人员体征安全分析方法
WO2022242077A1 (zh) 多感觉模态持续性注意监测系统及方法
CN110464369A (zh) 一种基于人体体征数值的精神状态判断算法
CN110353695A (zh) 一种可穿戴式运动康复指导和监护系统及其方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination