CN115349865A - 驾驶员心电信号分析方法、装置及存储介质 - Google Patents

驾驶员心电信号分析方法、装置及存储介质 Download PDF

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CN115349865A CN202210710836.5A CN202210710836A CN115349865A CN 115349865 A CN115349865 A CN 115349865A CN 202210710836 A CN202210710836 A CN 202210710836A CN 115349865 A CN115349865 A CN 115349865A
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史亚茹
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Zebred Network Technology Co Ltd
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Abstract

本发明公开了一种驾驶员心电信号分析方法、装置及存储介质，所述方法包括：获取当前基线更新周期内采集到的驾驶员的第一心电特征；基于所述第一心电特征，以及心电特征基线，确定所述心电特征基线是否满足更新条件，其中，所述心电特征基线为基于历史基线更新周期内采集到的所述驾驶员的第二心电特征得到的；若所述心电特征基线满足所述更新条件，基于所述第一心电特征对所述心电特征基线进行更新，以通过更新后的心电特征基线对所述驾驶员的状态进行检测。上述方案，实现了对驾驶员分心的实时检测，以及确保了驾驶员状态检测的准确性。

Description

驾驶员心电信号分析方法、装置及存储介质
技术领域
本发明涉及车辆领域，尤其涉及一种驾驶员心电信号分析方法、装置及存储介质。
背景技术
随着科学的不断发展，汽车的普及率越来越高，在驾驶汽车时，驾驶员的分心会导致驾驶员视线变窄，削弱驾驶员的应变能力和反应时间等，目前，驾驶员分心已成为道路交通事故的主要原因之一。
现有技术中，对于交通事故，通常采用行车记录仪记录的视频来查看事故原因，这种方式仅能在事故发生后作为事故原因的推断依据，而无法在事故发生前对驾驶员的分心进行检测。
发明内容
本申请实施例提供一种驾驶员心电信号分析方法、装置及存储介质。
第一方面，本申请提供一种驾驶员心电信号分析方法，包括：
获取当前基线更新周期内采集到的驾驶员的第一心电特征；
基于所述第一心电特征，以及心电特征基线，确定所述心电特征基线是否满足更新条件，其中，所述心电特征基线为基于历史基线更新周期内采集到的所述驾驶员的第二心电特征得到的；
若所述心电特征基线满足所述更新条件，基于所述第一心电特征对所述心电特征基线进行更新，以通过更新后的心电特征基线对所述驾驶员的状态进行检测。
可选地，所述获取当前基线更新周期内采集到的驾驶员的第一心电特征，包括：
获取当前基线更新周期内采集到的所述驾驶员的第一心电信号；
提取所述第一心电信号的时域特征以及频域特征，作为所述第一心电特征。
可选地，所述心电特征基线通过以下步骤确定：
获取所述历史基线更新周期内采集到的所述驾驶员的第二心电特征；
基于所述第二心电特征对应的平均值向量以及标准差向量，确定所述心电特征基线。
可选地，所述基于所述第一心电特征，以及心电特征基线，确定所述心电特征基线是否满足更新条件，包括：
基于所述心电特征基线，对所述第一心电特征进行标准化处理；
将标准化处理后的特征输入到预设的分心状态判别模型中，输出所述驾驶员在所述当前基线更新周期内驾驶时的分心分数序列；
基于所述分心分数序列以及所述第一心电特征，确定所述心电特征基线是否满足更新条件。
可选地，所述第一心电特征包括心率特征，所述基于所述分心分数序列以及所述第一心电特征，确定所述心电特征基线是否满足更新条件，包括：
确定所述分心分数序列中小于预设分值的目标占比；
对所述当前基线更新周期获取到的心率特征进行DF检验，得到目标检验结果；
若所述目标占比大于第一阈值，且所述目标检验结果小于第二阈值，则确定所述心电特征基线满足所述更新条件。
可选地，在所述基于所述第一心电特征，以及心电特征基线，确定所述心电特征基线是否满足更新条件之后，所述方法还包括：
若所述心电特征基线不满足所述更新条件，进入下一基线更新周期，以在下一基线更新周期中确定是否对所述心电特征基线进行更新。
可选地，所述基于所述第一心电特征对所述心电特征基线进行更新，包括：
基于所述第一心电特征对应的平均值向量以及标准差向量，确定更新后的心电特征基线。
第二方面，本申请还提供一种驾驶员心电信号分析装置，包括：
获取模块，用于获取当前基线更新周期内采集到的驾驶员的第一心电特征；
处理模块，用于基于所述第一心电特征，以及心电特征基线，确定所述心电特征基线是否满足更新条件，其中，所述心电特征基线为基于历史基线更新周期内采集到的所述驾驶员的第二心电特征得到的；
更新模块，用于若所述心电特征基线满足所述更新条件，基于所述第一心电特征对所述心电特征基线进行更新，以通过更新后的心电特征基线对所述驾驶员的状态进行检测。
第三方面，本发明实施例提供一种驾驶员心电信号分析装置，包括有存储器，以及一个或者多个的程序，其中一个或者多个的程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者多个的处理器执行所述一个或者多个的程序所包含的用于进行如第一方面提供的方法所对应的操作指令。
第四方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面提供的驾驶员心电信号分析方法对应的步骤。
本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
本申请实施例中的方案，获取当前基线更新周期内采集到的驾驶员的第一心电特征；基于第一心电特征，以及心电特征基线，确定心电特征基线是否满足更新条件，其中，心电特征基线为基于历史基线更新周期内采集到的驾驶员的第二心电特征得到的；若心电特征基线满足更新条件，基于第一心电特征对心电特征基线进行更新，以通过更新后的心电特征基线对驾驶员的状态进行检测。上述方案中，一方面通过驾驶员的心电特征对驾驶过程中的状态进行检测，能够及时对驾驶员是否分心进行判断，另一方面，在通过心电特征对驾驶员状态检测时，对心电特征基线进行动态更新，能够确保当前心电基线能够随驾驶员不同时间的心电信号变化，确保当前心电基线与用户心电信号的一致性，进而提高了驾驶员状态检测的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，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为本说明书实施例提供的一种驾驶员心电信号分析方法的流程图；
图2为本说明书实施例提供的一种驾驶员心电信号分析装置的示意图；
图3为本说明书实施例提供的另一驾驶员心电信号分析装置的示意图。
具体实施方式
本申请实施例通过提供一种驾驶员心电信号分析方法、装置及存储介质。
本申请实施例的技术方案总体思路如下：获取当前基线更新周期内采集到的驾驶员的第一心电特征；基于所述第一心电特征，以及心电特征基线，确定所述心电特征基线是否满足更新条件，其中，所述心电特征基线为基于历史基线更新周期内采集到的所述驾驶员的第二心电特征得到的；若所述心电特征基线满足所述更新条件，基于所述第一心电特征对所述心电特征基线进行更新，以通过更新后的心电特征基线对所述驾驶员的状态进行检测。
上述方案中，一方面通过驾驶员的心电特征对驾驶过程中的状态进行检测，能够及时对驾驶员是否分心进行判断，另一方面，在通过心电特征对驾驶员状态检测时，对心电特征基线进行动态更新，能够确保当前心电基线能够随驾驶员不同时间的心电信号变化，确保当前心电基线与用户心电信号的一致性，进而提高了驾驶员状态检测的准确性。
为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。
首先说明，本文中出现的术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
本说明书实施例提供了一种驾驶员心电信号分析方法，如图1所示，该方法包括以下步骤：
步骤S101：获取当前基线更新周期内采集到的驾驶员的第一心电特征；
步骤S102：基于所述第一心电特征，以及心电特征基线，确定所述心电特征基线是否满足更新条件，其中，所述心电特征基线为基于历史基线更新周期内采集到的所述驾驶员的第二心电特征得到的；
步骤S103：若所述心电特征基线满足所述更新条件，基于所述第一心电特征对所述心电特征基线进行更新，以通过更新后的心电特征基线对所述驾驶员的状态进行检测。
本说明书实施例中的方案，可以应用于车载终端中，也可以应用于能够与车辆通信连接的服务器中，还可以应用于由车载终端和服务器构成的系统中，这里不做限定。
为了采集驾驶员的心电信号，车辆中可以设置有能够采集驾驶员心电信号的传感器，例如，车辆中可以安装有设置有心电信号采集器的方向盘、安全带、座椅等。另外，驾驶员也可以穿戴有能够采集心电信号的设备，例如手环、手表、心率带等。
步骤S101中，当前基线更新周期可以为驾驶员在驾驶过程中的任意时段，需要说明的是，各个基线更新周期的时长可以是相同的，也可以是不同的，这里不做限定。在一个实施例中，可以将驾驶员的驾驶过程按照预设时长进行周期划分，例如，每5分钟为一个周期、每10分钟为一个周期、或者每小时为一个周期。在另一实施例中，基线更新周期的时长可以不同，例如，用于设定初始心电特征基线的第一基线更新周期为10分钟，后续用于对心电特征基线进行更新的基线更新周期为15分钟。本说明书实施例中，周期之间可以存在间隔，例如，每隔预设时间间隔进入下一基线更新周期，周期之间也可以是连续的，不存在间隔，这里不做限定。
基于每个基线更新周期，通过心电信号的采集设备，可以获取驾驶员在该周期内的心电信号，然后对心电信号进行预处理，如去除噪声等，得到预处理后的心电信号，再通过对预处理后的心电信号进行特征提取，得到对应的心电特征。
本说明书实施例中，第一心电特征可以通过以下步骤获取：获取当前基线更新周期内采集到的所述驾驶员的第一心电信号；提取所述第一心电信号的时域特征以及频域特征，作为所述第一心电特征。
具体来讲，以当前基线更新周期的时长为10分钟为例，持续采集10分钟的第一心电信号，第一心电信号可以是预处理后的信号，进一步的，对第一心电信号进行时域特征提取以及频域特征提取，特征提取的时间窗可以根据实际需要进行设定，例如，时间窗为30s、60s等。其中，时域特征包括但不限于心率特征以及心率变异性时域特征，心率变异性特征可以包括全部窦性心搏RR间期的标准差(SDNN)、相邻RR间期差值的均方根(RMSSD)等。频域特征可以包括高频特征、低频特征等。第一心电信号特征可以包括上述特征中的一者或多者，这里不做限定。
步骤S102中，心电特征基线能够反映驾驶员在不分心时的心电信号状态，由于在不同时段驾驶员的心电特征也会发生变化，例如，早上采集到的驾驶员心电特征与晚上采集到的驾驶员的心电特征存在差异，驾驶员刚开始驾驶初期采集到的心电特征与驾驶员驾驶了3小时后采集到的心电特征也不同。因此，如果使用固定不变的心电特征基线来对驾驶员进行分心判别，显然是不合理的，得到的判别结果也不准确。基于此，本说明书实施例中，通过检测心电特征基线是否满足更新条件，来对心电特征基线进行动态更新，以使心电特征基线能够与驾驶员当前的心电情况相匹配，从而提高根据心电特征基线进行分心判别时的准确度。
在具体实施过程中，心电特征基线可以通过以下步骤来获取：获取所述历史基线更新周期内采集到的所述驾驶员的第二心电特征；基于所述第二心电特征对应的平均值向量以及标准差向量，确定所述心电特征基线。
具体来讲，历史基线更新周期可以是当前基线更新周期的前一个周期，也可以是当前基线更新周期的前N个周期。N为大于1的整数。在具体实施过程中，驾驶员在启动车辆后，便可以进入第一个基线更新周期，通过在该周期内采集心电信号并提取对应的心电特征，将心电特征的平均值向量与标准差向量作为初始的心电特征基线，用于对驾驶员是否分心进行判断。由于驾驶员的心电状态会发生变化，因此，在第二个基线更新周期内，若初始的心电特征基线满足更新条件，则对初始的心电特征基线进行更新，得到新的心电特征基线。以此类推，在每个基线更新周期内均会对上一次更新的心电特征基线进行检测，若需要更新，则对心电特征基线更新后进入下一基线更新周期，若不需要更新，则直接进入下一基线更新周期。
因此，对于当前基线更新周期来说，心电特征基线是历史基线更新周期中确定出的基线。若当前更新周期的上一周期进行了心电特征基线的更新，则历史基线更新周期则为上一基线更新周期，第二心电特征则为上一基线更新周期中采集到的心电信号所对应的心电特征。
本说明书实施例中，由于心电特征可以包含有多个特征，例如心率特征、心率变异性特征、频域特征等，对于每一类特征，可以均对应有各自的心电特征基线。每类特征的心电特征基线均包含该特征的平均值向量以及标准差向量。
在具体实施过程中，心电特征基线的更新条件可以包括多种，例如，将第一心电特征与心电特征基线进行比对，在比对结果满足预设误差范围时，则认为满足更新条件。本说明书实施例中，步骤S102可以通过以下步骤实现：基于所述心电特征基线，对所述第一心电特征进行标准化处理；将标准化处理后的特征输入到预设的分心状态判别模型中，输出所述驾驶员在所述当前基线更新周期内驾驶时的分心分数序列；基于所述分心分数序列以及所述第一心电特征，确定所述心电特征基线是否满足更新条件。
具体来讲，预设的分心状态判别模型用于判断驾驶员是否分心，预设的分心状态判别模型可以是预先训练好的。在一个实施例中，针对每个驾驶员，可以采集该驾驶员在历史一段时间(如过去三个月、半年)内的多组心电特征，并基于每个采集时刻下的心电特征基线对对应的心电特征进行标准化处理，同时，记录与每组心电特征对应的驾驶员状态(包括分心状态和未分心状态)作为该组心电特征的标签，将上述标准化后的心电特征以及对应的标签作为模型的训练样本。通过训练样本对初始的分心状态判别模型进行训练，以得到训练好的模型作为预设的分心状态判别模型。其中，模型的输入为驾驶员的心电特征，输出为驾驶员的分心分数。在一个实施例中，分心分数越高，表明驾驶员分心程度越高。
由于心电特征基线为驾驶员稳定驾驶，即未分心状态下的基线，因此，可以通过预设的分心状态判别模型确定第一心电特征对应的驾驶员状态是否为分心。具体的，可以从第一心电特征中区域心电特征基线，即对第一心电特征进行标准化处理，并将标准化处理后的特征输出到预设的分心状态判别模型中，得到与当前基线更新周期对应的驾驶员分心分数序列。
进一步的，若基于分心分数序列，确定驾驶员处于分心状态，则第一心电特征不能用于基线更新，即不满足更新条件。若基于分心分数序列，确定驾驶员处于未分心状态，即驾驶员在当前基线更新周期处于平稳驾驶过程，则可以通过第一心电特征进行基线更新。
本说明书实施例中，第一心电特征包括心率特征，可以通过以下步骤来确定心电特征基线是否满足更新条件：确定所述分心分数序列中小于预设分值的目标占比；对所述当前基线更新周期获取到的心率特征进行DF检验，得到目标检验结果；若所述目标占比大于第一阈值，且所述目标检验结果小于第二阈值，则确定所述心电特征基线满足所述更新条件。
具体来讲，预设分值可以根据实际需要进行设定，这里不做限定，如预设分值为30、40、50等，需要说明的是，预设分值越低，表明驾驶员的分心程度越低。从得到的分心分数序列中统计出小于预设分值的分数数量，以及序列中的分数总数量，从而计算出小于预设分值的目标占比。若目标占比大于第一阈值，则表明在当前基线更新周期中，驾驶员大部分时间都处于未分心状态，其中，第一阈值可以根据实际需要进行设定，如90％、95％等。
另外，考虑到心电特征基线需要反映驾驶员在心电处于稳定状态下的变化情况，因此，本说明书实施例中，对当前基线更新周期中的心率特征进行DF检验，若目标检验结果小于第二阈值(如p值＜0.05)，则表明心率特征处于相对平稳状态。当然，第二阈值也可以设定为其他值，这里不做限定。
本说明书实施例中，在目标占比大于第一阈值且目标检验结果小于第二阈值时，才确定心电特征基线满足更新条件，对心电特征基线的更新更加严格，能够确保更新后的心电特征基线的准确性和可用性。
需要说明的是，除了使用心率特征，还可以使用其他特征来进行基线更新判断，例如，采用心率变异性特征，这里不做限定。
进一步的，步骤S103中，若心电特征基线满足更新条件，则基于第一心电特征对心电特征基线进行更新。基线更新可以通过多种方式实现，在一个实施例中，基线更新可以执行以下步骤：基于所述第一心电特征对应的平均值向量以及标准差向量，确定更新后的心电特征基线。
具体来讲，由于驾驶员的心电特征是会发生变化的，如果采用历史确定的心电特征进行分心判断，则无法保证分心判断的准确性，因此，可以采用当前基线更新周期获取到的第一心电特征重新确定心电特征基线，即将第一心电特征对应的平均值向量以及标准差向量作为更新后的心电特征基线，并用于后续的分心判断中。
当然，基线更新还可以采用其他方式，例如，基于第一心电特征对应的平均值向量以及标准差对当前使用的心电特征基线进行修正，并将修正后的心电特征基线作为更新后的心电特征基线。
本说明书实施例中，若当前基线更新周期中，心电特征基线不满足更新条件，则保持心电特征基线不变，并进入下一基线更新周期，以在下一基线更新周期中采用下一基线更新周期采集到的心电特征来重新确定是否对心电特征基线进行更新。通过这种循环方式，使心电特征基线保持动态更新，以使心电特征基线与当前驾驶员的心电特征最吻合。
进一步的，本说明书实施例中，可以通过心电特征基线对驾驶员的分心状态进行实时判断。具体的，对驾驶员的心电信号进行实时采集以及实时处理，即，对实时采集到的信号进行心电特征提取，并基于心电特征对提取的心电特征进行标准化处理，将标准化处理的特征输入到预设的分心状态判别模型中，输出当前时刻的分心分数。为了避免误判，可以连续记录目标数量的分心分数，若目标数量中存在预设比例的分数均大于设定值，则认为驾驶员处于分心状态。其中，设定值和预设比例可以根据实际需要进行设定，这里不做限定。需要说明的是，驾驶员分心状态的判断过程和基线更新可以是两个独立的过程，分心状态判断过程中的设定值，以及基线更新中判断是否满足更新条件的预设分值可以相同，也可以不同，这里不做限定。
若检测到驾驶员处于分心状态，则可以对驾驶员进行预警，例如，通过扬声器对驾驶员进行声音预警，或者，通过安装在方向盘上的振动装置对驾驶员语音等。
为了更好的理解本说明书实施例中提供的方案，下面对驾驶员心电信号分析方法的具体实现方式进行举例说明：
在该实施例中，在检测到驾驶员进入驾驶过程时，进入第一基线更新周期，由于第一基线更新周期对应驾驶员的驾驶初期，通常不会发生分心驾驶，因此，可以直接根据第一基线更新周期内获取到的心电特征，得到初始的心电特征基线。
在进入第二基线更新周期后，获取第二基线更新周期对应的心电特征，进一步的，基于初始的心电特征基线对到第二基线更新周期对应的心电特征进行标准化处理，将标准化处理的特征输入到预设的分心状态判别模型，得到第二基线更新周期内的分心分数序列。若分心分数序列中小于预设分值的目标占比大于90％，且心率特征DF检验中的p值＜0.05，则基于第二基线更新周期的心电特征，重新计算平均值向量和标准差向量，以确定新的心电特征基线。若不满足上述条件，则不对基线进行更新，进入下一基线更新周期。循环上述过程以实现心电特征基线的动态更新。
该实施例中，在对心电特征基线更新的同时，还可以对驾驶员的分心状态进行实时检测。具体的，由于驾驶员在驾驶初期通常不会发生分心驾驶，因此，在第一基线更新周期内，无需通过预设的分心状态判别模型对驾驶员的状态进行判断。在第一基线更新周期之后，即生成初始的心电特征基线之后，便可以通过预设的分心状态判别模型实时输出驾驶员的分心分数。由于心电特征基线是在不断更新的，因此，在每次检测到心电特征基线更新后，则采用更新后的心电特征基线对当前获取到的心电特征进行标准化处理，以作为预设的分心状态判别模型的输入，大大提高驾驶员分心状态判定的准确性。
综上所述，本说明书实施例的方案，通过动态更新心电特征基线，能够有效解决驾驶员在长时间驾驶中由于本身生理信号的差异性导致的分心状态预测不准的问题，能够更准确的对驾驶员的分心状态进行检测，从而提高驾驶安全。
基于同一发明构思，本说明书实施例还提供一种驾驶员心电信号分析装置，如图2所示，该装置包括：
获取模块201，用于获取当前基线更新周期内采集到的驾驶员的第一心电特征；
处理模块202，用于基于所述第一心电特征，以及心电特征基线，确定所述心电特征基线是否满足更新条件，其中，所述心电特征基线为基于历史基线更新周期内采集到的所述驾驶员的第二心电特征得到的；
更新模块203，用于若所述心电特征基线满足所述更新条件，基于所述第一心电特征对所述心电特征基线进行更新，以通过更新后的心电特征基线对所述驾驶员的状态进行检测。
可选地，获取模块201，用于：
获取当前基线更新周期内采集到的所述驾驶员的第一心电信号；
提取所述第一心电信号的时域特征以及频域特征，作为所述第一心电特征。
可选地，所述装置还包括基线确定模块，用于：
获取所述历史基线更新周期内采集到的所述驾驶员的第二心电特征；
基于所述第二心电特征对应的平均值向量以及标准差向量，确定所述心电特征基线。
可选地，处理模块202，用于：
基于所述心电特征基线，对所述第一心电特征进行标准化处理；
将标准化处理后的特征输入到预设的分心状态判别模型中，输出所述驾驶员在所述当前基线更新周期内驾驶时的分心分数序列；
基于所述分心分数序列以及所述第一心电特征，确定所述心电特征基线是否满足更新条件。
可选地，所述第一心电特征包括心率特征，处理模块202，用于：
确定所述分心分数序列中小于预设分值的目标占比；
对所述当前基线更新周期获取到的心率特征进行DF检验，得到目标检验结果；
若所述目标占比大于第一阈值，且所述目标检验结果小于第二阈值，则确定所述心电特征基线满足所述更新条件。
可选地，所述装置还包括：
周期控制模块，用于若所述心电特征基线不满足所述更新条件，进入下一基线更新周期，以在下一基线更新周期中确定是否对所述心电特征基线进行更新。
可选地，更新模块203，用于：
基于所述第一心电特征对应的平均值向量以及标准差向量，确定更新后的心电特征基线。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在上述驾驶员心电信号分析方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
基于同一发明构思，本说明书实施例还提供一种驾驶员心电信号分析装置，如图3所示，包括存储器308、处理器302及存储在存储器308上并可在处理器302上运行的计算机程序，所述处理器302执行所述程序时实现前文所述驾驶员心电信号分析方法的任一方法的步骤。
其中，在图3中，总线架构(用总线300来代表)，总线300可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线300将包括由处理器302代表的一个或多个处理器和存储器308代表的存储器的各种电路链接在一起。总线300还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口306在总线300和接收器301和发送器303之间提供接口。接收器301和发送器303可以是同一个元件，即收发机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。处理器302负责管理总线300和通常的处理，而存储器308可以被用于存储处理器302在执行操作时所使用的数据。
基于同一发明构思，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前文所述驾驶员心电信号分析方法的任一方法的步骤。
本说明书是参照根据本说明书实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的设备。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令设备的制造品，该指令设备实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种驾驶员心电信号分析方法，其特征在于，包括：
获取当前基线更新周期内采集到的驾驶员的第一心电特征；
基于所述第一心电特征，以及心电特征基线，确定所述心电特征基线是否满足更新条件，其中，所述心电特征基线为基于历史基线更新周期内采集到的所述驾驶员的第二心电特征得到的；
若所述心电特征基线满足所述更新条件，基于所述第一心电特征对所述心电特征基线进行更新，以通过更新后的心电特征基线对所述驾驶员的状态进行检测。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取当前基线更新周期内采集到的驾驶员的第一心电特征，包括：
获取当前基线更新周期内采集到的所述驾驶员的第一心电信号；
提取所述第一心电信号的时域特征以及频域特征，作为所述第一心电特征。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述心电特征基线通过以下步骤确定：
获取所述历史基线更新周期内采集到的所述驾驶员的第二心电特征；
基于所述第二心电特征对应的平均值向量以及标准差向量，确定所述心电特征基线。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一心电特征，以及心电特征基线，确定所述心电特征基线是否满足更新条件，包括：
基于所述心电特征基线，对所述第一心电特征进行标准化处理；
将标准化处理后的特征输入到预设的分心状态判别模型中，输出所述驾驶员在所述当前基线更新周期内驾驶时的分心分数序列；
基于所述分心分数序列以及所述第一心电特征，确定所述心电特征基线是否满足更新条件。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一心电特征包括心率特征，所述基于所述分心分数序列以及所述第一心电特征，确定所述心电特征基线是否满足更新条件，包括：
确定所述分心分数序列中小于预设分值的目标占比；
对所述当前基线更新周期获取到的心率特征进行DF检验，得到目标检验结果；
若所述目标占比大于第一阈值，且所述目标检验结果小于第二阈值，则确定所述心电特征基线满足所述更新条件。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述第一心电特征，以及心电特征基线，确定所述心电特征基线是否满足更新条件之后，所述方法还包括：
若所述心电特征基线不满足所述更新条件，进入下一基线更新周期，以在下一基线更新周期中确定是否对所述心电特征基线进行更新。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一心电特征对所述心电特征基线进行更新，包括：
基于所述第一心电特征对应的平均值向量以及标准差向量，确定更新后的心电特征基线。
8.一种驾驶员心电信号分析装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取当前基线更新周期内采集到的驾驶员的第一心电特征；
处理模块，用于基于所述第一心电特征，以及心电特征基线，确定所述心电特征基线是否满足更新条件，其中，所述心电特征基线为基于历史基线更新周期内采集到的所述驾驶员的第二心电特征得到的；
更新模块，用于若所述心电特征基线满足所述更新条件，基于所述第一心电特征对所述心电特征基线进行更新，以通过更新后的心电特征基线对所述驾驶员的状态进行检测。
9.一种驾驶员心电信号分析装置，其特征在于，包括有存储器，以及一个或者多个的程序，其中一个或者多个的程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者多个的处理器执行所述一个或者多个的程序所包含的用于进行如权利要求1～7任一项所述方法对应的操作指令。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1～7任一权项所述的方法步骤。
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CN117221008A (zh) * 2023-11-07 2023-12-12 中孚信息股份有限公司 基于反馈机制的多行为基线修正方法、系统、装置及介质

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115626171A (zh) * 2022-12-07 2023-01-20 小米汽车科技有限公司 车辆自动驾驶方法、装置、电子设备及存储介质
CN117221008A (zh) * 2023-11-07 2023-12-12 中孚信息股份有限公司 基于反馈机制的多行为基线修正方法、系统、装置及介质
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