CN112434563A - 一种行车疲劳缓解系统及方法 - Google Patents

一种行车疲劳缓解系统及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112434563A
CN112434563A CN202011216678.5A CN202011216678A CN112434563A CN 112434563 A CN112434563 A CN 112434563A CN 202011216678 A CN202011216678 A CN 202011216678A CN 112434563 A CN112434563 A CN 112434563A
Authority
CN
China
Prior art keywords
fatigue
driver
action
module
relieving
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
CN202011216678.5A
Other languages
English (en)
Inventor
雍凯
戴晓东
朱强
左黎明
熊加蝶
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.)
Wuhu Institute of Technology
Original Assignee
Wuhu Institute of Technology
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 Wuhu Institute of Technology filed Critical Wuhu Institute of Technology
Priority to CN202011216678.5A priority Critical patent/CN112434563A/zh
Publication of CN112434563A publication Critical patent/CN112434563A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/59—Context or environment of the image inside of a vehicle, e.g. relating to seat occupancy, driver state or inner lighting conditions
    • G06V20/597—Recognising the driver's state or behaviour, e.g. attention or drowsiness
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本说明书一个或多个实施例提供一种行车疲劳缓解系统及方法，其中，所述系统包括行车疲劳度跟踪模块，用于监控驾驶员的行车过程，并用于对驾驶员的疲劳耐受进行综合分析，若需要给驾驶员缓解疲劳时，则向缓解疲劳执行模块发送指令；缓解疲劳执行模块，在接到所述行车疲劳度跟踪模块发送的指令后，启动疲劳缓解模式，并通过所述语音模块播报所述疲劳缓解模式下的动作要求；摄像模块，用于在所述语音模块播报动作要求后的预设时间内录制驾驶员的动作反馈，并发送至动作分析模块；动作分析模块，用于分析所述动作反馈与所述动作要求的匹配度，并通过所述语音模块播报匹配结果。本发明能够有效缓解驾驶员在行车途中的疲劳。

Description

一种行车疲劳缓解系统及方法
技术领域
本说明书一个或多个实施例涉及疲劳缓解方法技术领域，尤其涉及一种行车疲劳缓解系统及方法。
背景技术
当前，对于行车过程中驾驶员疲劳监控和缓解系统，多数还停留在监控阶段，通过多种方式识别驾驶员的疲劳程度并采用语音等方式提醒，监控手段先进，但缓解方式落后。少数采用了较好疲劳缓解方式，如香氛气体提神(例如CN201811118458，一种用于缓解驾驶疲劳的智能车载香氛系统)、语音交互(例如CN201810623590，一种基于疲劳监测的语音交互控制系统及方法)、音乐提神、游戏互动等，这些缓解方式针对精神疲劳有一定效果，但对身体疲劳效果不大，而行车疲劳最难缓解是身体疲劳。并且当前疲劳缓解技术主要在检测到乘客已经疲劳的基础上释放对应缓解功能，疲劳缓解功能滞后。
发明内容
有鉴于此，本说明书一个或多个实施例的目的在于提出一种行车疲劳缓解系统及方法，能够有效的缓解驾驶员驾驶过程中的疲劳感。
基于上述目的，本说明书一个或多个实施例提供了一种行车疲劳缓解系统，包括行车疲劳度跟踪模块、缓解疲劳执行模块、摄像模块、动作分析模块及语音模块，其中：
行车疲劳度跟踪模块，用于监控驾驶员的行车过程，并用于对驾驶员的疲劳耐受进行综合分析，若需要给驾驶员缓解疲劳时，则向缓解疲劳执行模块发送指令；
缓解疲劳执行模块，在接到所述行车疲劳度跟踪模块发送的指令后，启动疲劳缓解模式，并通过所述语音模块播报所述疲劳缓解模式下的动作要求；
摄像模块，用于在所述语音模块播报动作要求后的预设时间内录制驾驶员的动作反馈，并发送至动作分析模块；
动作分析模块，用于分析所述动作反馈与所述动作要求的匹配度，并通过所述语音模块播报匹配结果。
作为一种可选的实施方式，还包括健康管理模块，所述健康管理模块用于记录驾驶员的动作反馈，并基于所述动作反馈判定驾驶员的疲劳情况。
作为一种可选的实施方式，所述健康管理模块记录驾驶员的动作反馈，并基于所述动作反馈判定驾驶员的疲劳情况，包括：
分析驾驶员完成情况，通过所述动作反馈与所述动作要求的匹配相似度确认驾驶员是否完成动作要求，通过所述动作反馈与所述动作要求的匹配完全度确认驾驶员对于动作要求的完成度，并给出评分；
分析驾驶员缓解情况，在驾驶员完成规定指令后，通过摄像模块检测接下来预设时间内驾驶员的疲劳缓解情况；
分析驾驶员适应情况，针对每次的缓解方式，评估驾驶员对此类缓解方式的适应度，通过摄像头捕捉驾驶员完成指令的速度、完成度和成效来判断。
作为一种可选的实施方式，所述疲劳缓解模式包括：
面部表情模仿，包括人物的喜怒哀乐情绪模仿、动物语言模仿、名人语言模仿、夸张表情模仿中任意一种或者几种的组合。
作为一种可选的实施方式，所述所述疲劳缓解模式包括：
简单动作模仿，包括头部运动、颈部运动、腰部运动、肩膀运动中任意一种或者几种的组合。
作为一种可选的实施方式，所述所述疲劳缓解模式包括：
复杂动作模仿，包括面部、颈部、肩部、腰部和四肢协同进行配合性完整运动。
与所述行车疲劳缓解方法相对应的，本发明还提供了一种行车疲劳缓解方法，包括：
行车疲劳度跟踪模块监控驾驶员的行车过程，并用于对驾驶员的疲劳耐受进行综合分析，若需要给驾驶员缓解疲劳时，则向缓解疲劳执行模块发送指令；
缓解疲劳执行模块在接到所述行车疲劳度跟踪模块发送的指令后，启动疲劳缓解模式，并通过语音模块播报所述疲劳缓解模式下的动作要求；
摄像模块在语音模块播报动作要求后的预设时间内录制驾驶员的动作反馈，并发送至动作分析模块；
动作分析模块分析所述动作反馈与所述动作要求的匹配度，并通过所述语音模块播报匹配结果。
作为一种可选的实施方式，还包括
健康管理模块分析驾驶员完成情况，通过所述动作反馈与所述动作要求的匹配相似度确认驾驶员是否完成动作要求，通过所述动作反馈与所述动作要求的匹配完全度确认驾驶员对于动作要求的完成度，并给出评分；
健康管理模块分析驾驶员缓解情况，在驾驶员完成规定指令后，通过摄像模块检测接下来预设时间内驾驶员的疲劳缓解情况；
健康管理模块分析驾驶员适应情况，针对每次的缓解方式，评估驾驶员对此类缓解方式的适应度，通过摄像头捕捉驾驶员完成指令的速度、完成度和成效来判断。
作为一种可选的实施方式，若驾驶员的动作反馈与动作要求的匹配相似度和/或匹配完全度评分低于阈值，则使缓解疲劳执行模块重复执行一次通过所述语音模块播报所述疲劳缓解模式下的动作要求，并重新计算驾驶员的匹配相似度和/或匹配完全度评分。
作为一种可选的实施方式，所述疲劳缓解模式包括：
面部表情模仿，包括人物的喜怒哀乐情绪模仿、动物语言模仿、名人语言模仿、夸张表情模仿中任意一种或者几种的组合；
简单动作模仿，包括头部运动、颈部运动、腰部运动、肩膀运动中任意一种或者几种的组合
复杂动作模仿，包括面部、颈部、肩部、腰部和四肢协同进行配合性完整运动。
从上面所述可以看出，本说明书一个或多个实施例提供的一种行车疲劳缓解系统及方法，若需要给驾驶员缓解疲劳时，缓解疲劳执行模块启动疲劳缓解模式，并通过所述语音模块播报动作要求，通过摄像模块捕捉驾驶员的动作反馈；通过动作分析模块分析所述动作反馈与所述动作要求的匹配度，并通过所述语音模块播报匹配结果；本发明通过引入面部及肢体动作类的缓解方式，能够有效缓解驾驶员在行车途中的疲劳。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书一个或多个实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书一个或多个实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本说明书一个或多个实施例的行车疲劳缓解系统的示意图；
图2为本说明书一个或多个实施例的行车疲劳缓解系统的工作逻辑示意图；
图3为本说明书一个或多个实施例的行车疲劳缓解系统的工作步骤示意图；
图4为本说明书一个或多个实施例的行车疲劳缓解系统的不同缓解方式的示意图；
图5为本说明书一个或多个实施例的行车疲劳缓解方法的示意图。
具体实施方式
为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本公开进一步详细说明。
为了实现上述发明目的，本发明实施例提供了一种行车疲劳缓解系统，包括行车疲劳度跟踪模块、缓解疲劳执行模块、摄像模块、动作分析模块及语音模块，其中：
行车疲劳度跟踪模块10，用于监控驾驶员的行车过程，并用于对驾驶员的疲劳耐受进行综合分析，若需要给驾驶员缓解疲劳时，则向缓解疲劳执行模块发送指令；
缓解疲劳执行模块20，在接到所述行车疲劳度跟踪模块发送的指令后，启动疲劳缓解模式，并通过所述语音模块播报所述疲劳缓解模式下的动作要求；
摄像模块30，用于在所述语音模块播报动作要求后的预设时间内录制驾驶员的动作反馈，并发送至动作分析模块；
动作分析模块40，用于分析所述动作反馈与所述动作要求的匹配度，并通过所述语音模块播报匹配结果。
本发明实施例中，当需要给驾驶员缓解疲劳时，缓解疲劳执行模块启动疲劳缓解模式，并通过所述语音模块播报动作要求，通过摄像模块捕捉驾驶员的动作反馈；通过动作分析模块分析所述动作反馈与所述动作要求的匹配度，并通过所述语音模块播报匹配结果。即，本发明通过引入面部及肢体动作类的缓解方式，能够有效缓解驾驶员在行车途中的疲劳。
本发明通过面部表情和肢体动作缓解方式新颖，能从精神和身体两方面综合缓解，不仅保障行车安全的同时，缓解驾驶员疲劳；另外，健康管理系统，让缓解方式更贴合不同的驾驶员。
传统缓解方式多为停车过程，而行车过程也仅局限香氛、听歌、语音互动等精神提醒，效果一般，而本发明实施例中，通过语音模块释放指令，驾驶员做规定表情和轻微肢体动作，能从精神和身体两方面综合缓解疲劳，且不会影响行车安全；通过健康管理系统能够实时更新驾驶员个人疲劳缓解适应情况，形成驾驶员独一无二的个人疲劳缓解信息，从而提升后期的疲劳缓解效果。
目前连续行驶4小时为驾驶员行车需要休息的重要断点，而连续行驶1小时为驾驶员行车疲劳的起点，因此，驾驶员在连续驾驶车辆1小时后，行车疲劳度跟踪模块启动。
作为一种可选的实施方式，还包括健康管理模块，所述健康管理模块用于记录驾驶员的动作反馈，并基于所述动作反馈判定驾驶员的疲劳情况。
作为一种可选的实施方式，所述健康管理模块记录驾驶员的动作反馈，并基于所述动作反馈判定驾驶员的疲劳情况，包括：
分析驾驶员完成情况，通过所述动作反馈与所述动作要求的匹配相似度确认驾驶员是否完成动作要求，通过所述动作反馈与所述动作要求的匹配完全度确认驾驶员对于动作要求的完成度，并给出评分；
分析驾驶员缓解情况，在驾驶员完成规定指令后，通过摄像模块检测接下来预设时间内驾驶员的疲劳缓解情况；
分析驾驶员适应情况，针对每次的缓解方式，评估驾驶员对此类缓解方式的适应度，通过摄像头捕捉驾驶员完成指令的速度、完成度和成效来判断。
作为一种可选的实施方式，所述疲劳缓解模式包括：面部表情模仿，包括人物的喜怒哀乐情绪模仿、动物语言模仿、名人语言模仿、夸张表情模仿中任意一种或者几种的组合。如此，每次缓解可有1-3个表情指令，驾驶员根据指令完成对应表情，实现疲劳缓解。需要说明的是，面部表情模仿的环节方式适用于行驶过程和停车过程，主要缓解精神疲劳，适度缓解身体疲劳。
作为一种可选的实施方式，所述所述疲劳缓解模式包括：简单动作模仿，包括头部运动(例如轻微摇头、转头)、颈部运动(例如扭动、偏转)、腰部运动(例如挺胸、收腹)、肩膀运动(例如拉起、放下)中任意一种或者几种的组合，每次缓解可有1-2个动作指令，驾驶员根据指令完成对应动作，实现疲劳缓解。需要说明的是，此类缓解方式适用于行驶过程和停车过程，有一定强度缓解身体疲劳。
作为一种可选的实施方式，所述所述疲劳缓解模式包括：复杂动作模仿，包括面部、颈部、肩部、腰部和四肢协同进行配合性完整运动，间隔预设时间执行一轮动作，例如5-10分钟。另外，也可借助座椅按摩器等其他器件配合缓解。需要说明的是，此方式仅适用于停车过程，复杂动作不适宜行车，因无法保障行车安全。
与所述行车疲劳缓解系统相对应的，本发明实施例还提供了一种行车疲劳缓解方法，包括：
S100、行车疲劳度跟踪模块监控驾驶员的行车过程，并用于对驾驶员的疲劳耐受进行综合分析，若需要给驾驶员缓解疲劳时，则向缓解疲劳执行模块发送指令；
S200、缓解疲劳执行模块在接到所述行车疲劳度跟踪模块发送的指令后，启动疲劳缓解模式，并通过语音模块播报所述疲劳缓解模式下的动作要求；
S300、摄像模块在语音模块播报动作要求后的预设时间内录制驾驶员的动作反馈，并发送至动作分析模块；
S400、动作分析模块分析所述动作反馈与所述动作要求的匹配度，并通过所述语音模块播报匹配结果。
本发明实施例中，当需要给驾驶员缓解疲劳时，缓解疲劳执行模块启动疲劳缓解模式，并通过所述语音模块播报动作要求，通过摄像模块捕捉驾驶员的动作反馈；通过动作分析模块分析所述动作反馈与所述动作要求的匹配度，并通过所述语音模块播报匹配结果。即，本发明通过引入面部及肢体动作类的缓解方式，能够有效缓解驾驶员在行车途中的疲劳。
作为一种可选的实施方式，所述行车疲劳缓解方法还包括
健康管理模块分析驾驶员完成情况，通过所述动作反馈与所述动作要求的匹配相似度确认驾驶员是否完成动作要求，通过所述动作反馈与所述动作要求的匹配完全度确认驾驶员对于动作要求的完成度，并给出评分；
健康管理模块分析驾驶员缓解情况，在驾驶员完成规定指令后，通过摄像模块检测接下来预设时间内(例如5-10分钟)驾驶员的疲劳缓解情况；
健康管理模块分析驾驶员适应情况，针对每次的缓解方式，评估驾驶员对此类缓解方式的适应度，通过摄像头捕捉驾驶员完成指令的速度、完成度和成效来判断。需要说明的是，缓解方式虽然默认多种，但不是每一种都适应每一个人，因此需要评估驾驶员对此类缓解方式的适应度，若驾驶员无法很好的完成某个动作要求(即，连续两次的动作反馈中，动作完成度或者动作匹配度不达标)，则健康管理模块将该动作要求从该驾驶员的缓解方式中删除，后续不再向该驾驶员发送该动作要求。
作为一种可选的实施方式，若驾驶员的动作反馈与动作要求的匹配相似度和/或匹配完全度评分低于阈值，则使缓解疲劳执行模块重复执行一次通过所述语音模块播报所述疲劳缓解模式下的动作要求，并重新计算驾驶员的匹配相似度和/或匹配完全度评分。
作为一种可选的实施方式，所述疲劳缓解模式包括：
面部表情模仿，包括人物的喜怒哀乐情绪模仿、动物语言模仿、名人语言模仿、夸张表情模仿中任意一种或者几种的组合。如此，每次缓解可有1-3个表情指令，驾驶员根据指令完成对应表情，实现疲劳缓解。此类缓解方式适用于行驶过程和停车过程，有一定强度缓解身体疲劳。
简单动作模仿，包括头部运动(例如轻微摇头、转头)、颈部运动(例如扭动、偏转)、腰部运动(例如挺胸、收腹)、肩膀运动(例如拉起、放下)中任意一种或者几种的组合，每次缓解可有1-2个动作指令，驾驶员根据指令完成对应动作，实现疲劳缓解。此类缓解方式适用于行驶过程和停车过程，有一定强度缓解身体疲劳。
复杂动作模仿，包括面部、颈部、肩部、腰部和四肢协同进行配合性完整运动，间隔预设时间执行一轮动作，例如5-10分钟。另外，也可借助座椅按摩器等其他器件配合缓解。需要说明的是，此方式仅适用于停车过程，复杂动作不适宜行车，因无法保障行车安全。
需要说明的是，除非另外定义，本说明书一个或多个实施例使用的技术术语或者科学术语应当为本公开所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本说明书一个或多个实施例中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本说明书一个或多个实施例时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
上述实施例的装置用于实现前述实施例中相应的方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。
所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本公开的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本说明书一个或多个实施例的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。
本说明书一个或多个实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本说明书一个或多个实施例的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种行车疲劳缓解系统，其特征在于，包括行车疲劳度跟踪模块、缓解疲劳执行模块、摄像模块、动作分析模块及语音模块，其中：
行车疲劳度跟踪模块，用于监控驾驶员的行车过程，并用于对驾驶员的疲劳耐受进行综合分析，若需要给驾驶员缓解疲劳时，则向缓解疲劳执行模块发送指令；
缓解疲劳执行模块，在接到所述行车疲劳度跟踪模块发送的指令后，启动疲劳缓解模式，并通过所述语音模块播报所述疲劳缓解模式下的动作要求；
摄像模块，用于在所述语音模块播报动作要求后的预设时间内录制驾驶员的动作反馈，并发送至动作分析模块；
动作分析模块，用于分析所述动作反馈与所述动作要求的匹配度，并通过所述语音模块播报匹配结果。
2.根据权利要求1所述的行车疲劳缓解系统，其特征在于，还包括健康管理模块，所述健康管理模块用于记录驾驶员的动作反馈，并基于所述动作反馈判定驾驶员的疲劳情况。
3.根据权利要求2所述的行车疲劳缓解系统，其特征在于，所述健康管理模块记录驾驶员的动作反馈，并基于所述动作反馈判定驾驶员的疲劳情况，包括：
分析驾驶员完成情况，通过所述动作反馈与所述动作要求的匹配相似度确认驾驶员是否完成动作要求，通过所述动作反馈与所述动作要求的匹配完全度确认驾驶员对于动作要求的完成度，并给出评分；
分析驾驶员缓解情况，在驾驶员完成规定指令后，通过摄像模块检测接下来预设时间内驾驶员的疲劳缓解情况；
分析驾驶员适应情况，针对每次的缓解方式，评估驾驶员对此类缓解方式的适应度，通过摄像头捕捉驾驶员完成指令的速度、完成度和成效来判断。
4.根据权利要求1所述的行车疲劳缓解系统，其特征在于，所述疲劳缓解模式包括：
面部表情模仿，包括人物的喜怒哀乐情绪模仿、动物语言模仿、名人语言模仿、夸张表情模仿中任意一种或者几种的组合。
5.根据权利要求1所述的行车疲劳缓解系统，其特征在于，所述所述疲劳缓解模式包括：
简单动作模仿，包括头部运动、颈部运动、腰部运动、肩膀运动中任意一种或者几种的组合。
6.根据权利要求1所述的行车疲劳缓解系统，其特征在于，所述所述疲劳缓解模式包括：
复杂动作模仿，包括面部、颈部、肩部、腰部和四肢协同进行配合性完整运动。
7.一种行车疲劳缓解方法，其特征在于，包括：
行车疲劳度跟踪模块监控驾驶员的行车过程，并用于对驾驶员的疲劳耐受进行综合分析，若需要给驾驶员缓解疲劳时，则向缓解疲劳执行模块发送指令；
缓解疲劳执行模块在接到所述行车疲劳度跟踪模块发送的指令后，启动疲劳缓解模式，并通过语音模块播报所述疲劳缓解模式下的动作要求；
摄像模块在语音模块播报动作要求后的预设时间内录制驾驶员的动作反馈，并发送至动作分析模块；
动作分析模块分析所述动作反馈与所述动作要求的匹配度，并通过所述语音模块播报匹配结果。
8.根据权利要求7所述的行车疲劳缓解方法，其特征在于，还包括
健康管理模块分析驾驶员完成情况，通过所述动作反馈与所述动作要求的匹配相似度确认驾驶员是否完成动作要求，通过所述动作反馈与所述动作要求的匹配完全度确认驾驶员对于动作要求的完成度，并给出评分；
健康管理模块分析驾驶员缓解情况，在驾驶员完成规定指令后，通过摄像模块检测接下来预设时间内驾驶员的疲劳缓解情况；
健康管理模块分析驾驶员适应情况，针对每次的缓解方式，评估驾驶员对此类缓解方式的适应度，通过摄像头捕捉驾驶员完成指令的速度、完成度和成效来判断。
9.根据权利要求8所述的行车疲劳缓解方法，其特征在于，若驾驶员的动作反馈与动作要求的匹配相似度和/或匹配完全度评分低于阈值，则使缓解疲劳执行模块重复执行一次通过所述语音模块播报所述疲劳缓解模式下的动作要求，并重新计算驾驶员的匹配相似度和/或匹配完全度评分。
10.根据权利要求7所述的行车疲劳缓解方法，其特征在于，所述疲劳缓解模式包括：
面部表情模仿，包括人物的喜怒哀乐情绪模仿、动物语言模仿、名人语言模仿、夸张表情模仿中任意一种或者几种的组合；
简单动作模仿，包括头部运动、颈部运动、腰部运动、肩膀运动中任意一种或者几种的组合
复杂动作模仿，包括面部、颈部、肩部、腰部和四肢协同进行配合性完整运动。
CN202011216678.5A 2020-11-04 2020-11-04 一种行车疲劳缓解系统及方法 Pending CN112434563A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011216678.5A CN112434563A (zh) 2020-11-04 2020-11-04 一种行车疲劳缓解系统及方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011216678.5A CN112434563A (zh) 2020-11-04 2020-11-04 一种行车疲劳缓解系统及方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN112434563A true CN112434563A (zh) 2021-03-02

Family

ID=74695341

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011216678.5A Pending CN112434563A (zh) 2020-11-04 2020-11-04 一种行车疲劳缓解系统及方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112434563A (zh)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101968918A (zh) * 2010-11-01 2011-02-09 庄力可 反馈式疲劳检测系统
CN107918996A (zh) * 2017-11-21 2018-04-17 桂林爱家购股份有限公司 一种疲劳驾驶监督系统和方法
CN111547063A (zh) * 2020-05-12 2020-08-18 武汉艾瓦客机器人有限公司 一种疲劳检测的智能车载情感交互装置

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101968918A (zh) * 2010-11-01 2011-02-09 庄力可 反馈式疲劳检测系统
CN107918996A (zh) * 2017-11-21 2018-04-17 桂林爱家购股份有限公司 一种疲劳驾驶监督系统和方法
CN111547063A (zh) * 2020-05-12 2020-08-18 武汉艾瓦客机器人有限公司 一种疲劳检测的智能车载情感交互装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105563495B (zh) 基于精细化运动想象脑电信号控制的机械手系统及方法
CN110047487B (zh) 车载语音设备的唤醒方法、装置、车辆以及机器可读介质
CN109605385B (zh) 一种混合脑机接口驱动的康复辅助机器人
US20220095989A1 (en) Multimodal human-robot interaction system for upper limb rehabilitation
Coyle et al. A time-series prediction approach for feature extraction in a brain-computer interface
CN103456299B (zh) 一种控制语音识别的方法和装置
Du et al. A convolution bidirectional long short-term memory neural network for driver emotion recognition
CN103729586A (zh) 一种基于脑电波信号的密码验证方法及系统
CN109933205A (zh) 一种车载眼神交互装置
CN110047575B (zh) 一种基于远程决策的反馈式助眠系统
Soman et al. Classification of stress of automobile drivers using radial basis function kernel support vector machine
CN103605466A (zh) 一种基于面部识别操控终端的方法
CN105825856B (zh) 车载语音识别模块的自主学习方法
WO2023116263A1 (zh) 一种基于脑电图的眨眼咬牙判断方法及系统
Khan et al. A literature review on emotion recognition using various methods
Henia et al. Emotion classification in arousal-valence dimension using discrete affective keywords tagging
Wiem et al. Emotion sensing from physiological signals using three defined areas in arousal-valence model
Savadi et al. Face based automatic human emotion recognition
CN107452381B (zh) 一种多媒体语音识别装置及方法
CN112434563A (zh) 一种行车疲劳缓解系统及方法
CN109901711B (zh) 由弱肌电伪迹微表情脑电信号驱动的异步实时脑控方法
CN113253850A (zh) 一种基于眼动追踪与脑电信号的多任务协同操作方法
CN116440383A (zh) 一种便携式心理陪伴机器人系统与情绪支援方法
CN112057082B (zh) 基于脑机接口的机器人辅助脑瘫康复表情训练系统
CN111450381B (zh) 一种缓解疲劳系统及其方法

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
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20210302

RJ01 Rejection of invention patent application after publication