CN115380216A - 用于呼吸样本中的致醉物质的示踪物辅助确定和分类的方法和系统 - Google Patents
用于呼吸样本中的致醉物质的示踪物辅助确定和分类的方法和系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115380216A CN115380216A CN202180011995.XA CN202180011995A CN115380216A CN 115380216 A CN115380216 A CN 115380216A CN 202180011995 A CN202180011995 A CN 202180011995A CN 115380216 A CN115380216 A CN 115380216A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- concentration
- tracer
- substance
- signal
- breath
- 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
Links
- 239000000126 substance Substances 0.000 title claims abstract description 160
- 239000000700 radioactive tracer Substances 0.000 title claims abstract description 128
- 231100000567 intoxicating Toxicity 0.000 title claims abstract description 94
- 230000002673 intoxicating effect Effects 0.000 title claims abstract description 94
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 81
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 89
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 63
- 230000000241 respiratory effect Effects 0.000 claims abstract description 43
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 40
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 28
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 24
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 22
- 241000894007 species Species 0.000 claims description 20
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 claims description 17
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 11
- 239000000654 additive Substances 0.000 claims description 8
- 230000000996 additive effect Effects 0.000 claims description 8
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 7
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 claims description 6
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 5
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 3
- LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N Ethanol Chemical compound CCO LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 22
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 17
- 230000006870 function Effects 0.000 description 14
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 10
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 9
- 239000003570 air Substances 0.000 description 8
- 239000012895 dilution Substances 0.000 description 7
- 238000010790 dilution Methods 0.000 description 7
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 6
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 5
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 5
- 230000029058 respiratory gaseous exchange Effects 0.000 description 5
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 4
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 4
- WHBHBVVOGNECLV-OBQKJFGGSA-N 11-deoxycortisol Chemical group O=C1CC[C@]2(C)[C@H]3CC[C@](C)([C@@](CC4)(O)C(=O)CO)[C@@H]4[C@@H]3CCC2=C1 WHBHBVVOGNECLV-OBQKJFGGSA-N 0.000 description 3
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 3
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 description 3
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 description 3
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 3
- 230000035479 physiological effects, processes and functions Effects 0.000 description 3
- 230000004044 response Effects 0.000 description 3
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 3
- 206010006326 Breath odour Diseases 0.000 description 2
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 2
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 2
- 239000012080 ambient air Substances 0.000 description 2
- 238000009833 condensation Methods 0.000 description 2
- 230000005494 condensation Effects 0.000 description 2
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 2
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 2
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 210000002345 respiratory system Anatomy 0.000 description 2
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 2
- 239000013076 target substance Substances 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000007084 catalytic combustion reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000001747 exhibiting effect Effects 0.000 description 1
- 239000002803 fossil fuel Substances 0.000 description 1
- RVRCFVVLDHTFFA-UHFFFAOYSA-N heptasodium;tungsten;nonatriacontahydrate Chemical compound O.O.O.O.O.O.O.O.O.O.O.O.O.O.O.O.O.O.O.O.O.O.O.O.O.O.O.O.O.O.O.O.O.O.O.O.O.O.O.[Na+].[Na+].[Na+].[Na+].[Na+].[Na+].[Na+].[W].[W].[W].[W].[W].[W].[W].[W].[W].[W].[W] RVRCFVVLDHTFFA-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- VUZPPFZMUPKLLV-UHFFFAOYSA-N methane;hydrate Chemical compound C.O VUZPPFZMUPKLLV-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000037081 physical activity Effects 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 1
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 1
- 238000004611 spectroscopical analysis Methods 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 230000001629 suppression Effects 0.000 description 1
- 230000029305 taxis Effects 0.000 description 1
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 description 1
- 238000009423 ventilation Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
- G01N33/483—Physical analysis of biological material
- G01N33/497—Physical analysis of biological material of gaseous biological material, e.g. breath
- G01N33/4972—Determining alcohol content
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/08—Detecting, measuring or recording devices for evaluating the respiratory organs
- A61B5/082—Evaluation by breath analysis, e.g. determination of the chemical composition of exhaled breath
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/16—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
- A61B5/18—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state for vehicle drivers or machine operators
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/48—Other medical applications
- A61B5/4845—Toxicology, e.g. by detection of alcohol, drug or toxic products
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7235—Details of waveform analysis
- A61B5/7264—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7235—Details of waveform analysis
- A61B5/7264—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems
- A61B5/7267—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems involving training the classification device
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
- A61B5/742—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means using visual displays
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60K—ARRANGEMENT OR MOUNTING OF PROPULSION UNITS OR OF TRANSMISSIONS IN VEHICLES; ARRANGEMENT OR MOUNTING OF PLURAL DIVERSE PRIME-MOVERS IN VEHICLES; AUXILIARY DRIVES FOR VEHICLES; INSTRUMENTATION OR DASHBOARDS FOR VEHICLES; ARRANGEMENTS IN CONNECTION WITH COOLING, AIR INTAKE, GAS EXHAUST OR FUEL SUPPLY OF PROPULSION UNITS IN VEHICLES
- B60K28/00—Safety devices for propulsion-unit control, specially adapted for, or arranged in, vehicles, e.g. preventing fuel supply or ignition in the event of potentially dangerous conditions
- B60K28/02—Safety devices for propulsion-unit control, specially adapted for, or arranged in, vehicles, e.g. preventing fuel supply or ignition in the event of potentially dangerous conditions responsive to conditions relating to the driver
- B60K28/06—Safety devices for propulsion-unit control, specially adapted for, or arranged in, vehicles, e.g. preventing fuel supply or ignition in the event of potentially dangerous conditions responsive to conditions relating to the driver responsive to incapacity of driver
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60K—ARRANGEMENT OR MOUNTING OF PROPULSION UNITS OR OF TRANSMISSIONS IN VEHICLES; ARRANGEMENT OR MOUNTING OF PLURAL DIVERSE PRIME-MOVERS IN VEHICLES; AUXILIARY DRIVES FOR VEHICLES; INSTRUMENTATION OR DASHBOARDS FOR VEHICLES; ARRANGEMENTS IN CONNECTION WITH COOLING, AIR INTAKE, GAS EXHAUST OR FUEL SUPPLY OF PROPULSION UNITS IN VEHICLES
- B60K28/00—Safety devices for propulsion-unit control, specially adapted for, or arranged in, vehicles, e.g. preventing fuel supply or ignition in the event of potentially dangerous conditions
- B60K28/02—Safety devices for propulsion-unit control, specially adapted for, or arranged in, vehicles, e.g. preventing fuel supply or ignition in the event of potentially dangerous conditions responsive to conditions relating to the driver
- B60K28/06—Safety devices for propulsion-unit control, specially adapted for, or arranged in, vehicles, e.g. preventing fuel supply or ignition in the event of potentially dangerous conditions responsive to conditions relating to the driver responsive to incapacity of driver
- B60K28/063—Safety devices for propulsion-unit control, specially adapted for, or arranged in, vehicles, e.g. preventing fuel supply or ignition in the event of potentially dangerous conditions responsive to conditions relating to the driver responsive to incapacity of driver preventing starting of vehicles
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
- G01N21/3504—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light for analysing gases, e.g. multi-gas analysis
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
- G01N33/483—Physical analysis of biological material
- G01N33/497—Physical analysis of biological material of gaseous biological material, e.g. breath
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7235—Details of waveform analysis
- A61B5/7239—Details of waveform analysis using differentiation including higher order derivatives
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2540/00—Input parameters relating to occupants
- B60W2540/24—Drug level, e.g. alcohol
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2540/00—Input parameters relating to occupants
- B60W2540/26—Incapacity
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Pathology (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Public Health (AREA)
- Surgery (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Physiology (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Transportation (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Urology & Nephrology (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Hematology (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Fuzzy Systems (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Pharmacology & Pharmacy (AREA)
- Toxicology (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Educational Technology (AREA)
Abstract
本发明涉及一种呼吸分析系统和方法。具体地，本发明涉及一种呼吸分析系统和方法，所述呼吸分析系统和方法被布置成提供对高于极限浓度的呼吸致醉物质的存在的示踪物辅助分类，并且向用户提供关于分类的进展的状态。所述方法/系统检测示踪物信号中的峰并且限定对应于所述峰的持续时间的评估时段。在所述评估时段内使用对所述致醉物质的浓度的测量分类，并且如果需要实现一结果，则在多个评估时段内使用。
Description
技术领域
本发明涉及一种呼吸分析系统和方法。具体地，本发明涉及一种呼吸分析系统和方法，该呼吸分析系统和方法被布置为提供对高于极限浓度的呼吸致醉物质的存在的快速示踪物辅助确定和分类，从而向用户提供关于分类的进展的状态。
背景技术
呼吸分析设备正变得越来越普遍，而不仅仅是在车辆中作为用于检测和防止在致醉物质、特别是酒精(乙醇)影响下驾驶的措施。呼吸分析设备可以是独立的，甚至是手持式的单元，其给出驾驶员呼吸中一种或多种物质的含量的测量值。可替代地，呼吸分析设备可以是系统的一部分，其中还包括用于识别驾驶员和/或固定车辆的设备。这种呼吸分析设备通常永久地安装在车辆中并且可以是例如仪表板的组成部分。呼吸分析设备也可以是用于控制进入工作区、车队仓库等的固定系统。
提供具有适当灵敏度、可靠的并提供合理快速分析的呼吸分析器绝非易事。在呼吸分析设备应当能够检测多种物质并且不受湿度、CO2含量等的变化影响的情况下，尤其如此。在例如US7919754和US9746454中描述了满足这些要求的呼吸分析设备，所述文献特此通过引用并入。
呼吸分析设备可以是系统的一部分，所述系统还包括用于识别驾驶员和/或固定车辆的设备，所谓的“酒精锁”。这种呼吸分析设备通常永久地安装在车辆中并且可以是例如仪表板的组成部分，并且连接到车辆的控制系统。酒精锁在违法者计划中广泛用作使被判酒后驾驶的车主改过自新的强制附件。另外，商用车辆(比如公共汽车、出租车和火车)中正在使用类似的系统和装置。然而，这些系统似乎在不久的将来也会在私家车中普遍使用，并且可能在至少一些国家和地区也是强制性的。
车载呼吸测试设备目前最常见的方法是使用吹嘴，在深呼吸后，用户应该对着所述吹嘴清空他或她的气道。这种方法称为主动检测。为确保正确确定，用户应以几乎完全的肺活量发出强制呼气。这需要大量的时间和精力，特别是对于容量有限的人。另外，出于卫生原因，吹嘴或吹嘴的一部分通常是一次性塑料物品。这导致繁琐的处理和大量一次性塑料物品的使用，如果酒精锁成为强制性的，情况就是这样，而从环境角度来看这是有问题的。
替代方法被称为非接触式检测，其中不使用吹嘴并且呼吸测试设备通常接收呼出气体和周围空气的混合物，并且从在以正常呼吸呼气期间取得的呼吸样本确定致醉物质的检测。这种检测可能是真正被动的，其中不需要用户采取动作，例如当用户执行车辆的常规启动程序时。可替代地，可以指示用户执行意图促进检测过程的某些动作，例如可以指示用户朝向进气口呼吸等。即使指示用户在某一方向上呼吸等，非接触式检测的挑战也是待检测和分析的物质的浓度低。已创建的方法是利用总是以高度可预测的量存在于呼吸中的示踪气体(通常是二氧化碳或水蒸气)，以触发目标物质的分析并促进目标物质浓度值的确定。然而，事实证明，在现实生活中难以使非接触式检测以令人满意的方式起作用。即使最终将正确地分析指示致醉物质的存在或不存在的数据，这样分类所需的时间也太长而在车辆中无法接受，其中例如酒精锁阻止车辆行驶，直到给予批准为止。因此，因此，需要向用户/驾驶员提供更快且更可靠的反馈的系统和方法，必须以有效的方式处理测量误差。
US 7,736,903公开了一种用于使用第一示踪物和第二示踪物进行酒精的被动检测并且使用第一时间段和第二时间段来补偿环境变化的系统和方法。此类系统的响应时间通常是几分钟，这对于汽车和其他应用中的实际使用来说被认为太慢。
US 8,377,705公开了添加另一种示踪物、水蒸气和另一种检测模式，其中在第一时间和不同于第一时间的第二时间测量乙醇和示踪物信号。然而，在这个系统/方法中，并未提及如何避免或管理测量误差并且响应时间似乎也是问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种克服现有技术被动检测系统的缺点的呼吸分析系统和操作方法。
这是通过根据权利要求1所限定的方法和根据权利要求17所限定的呼吸分析系统来实现的。
根据本发明的一方面，提供了一种方法。根据本发明的方法用于确定用户的呼出气体中的致醉物质的浓度，并且如果经确定的浓度低于预定浓度极限L，例如但不限于例如酒精(乙醇)的所述致醉物质的法定极限，则所述方法将所述经确定的浓度分类为可接受。所述方法包括以下主要步骤：
-对表示所述致醉物质的瞬时浓度的传感器信号和表示示踪物质的瞬时浓度的传感器信号重复地采样；
-分析示踪物质信号样本；以及
-如果检测到示踪物质信号中的峰，则限定与示踪物质峰的持续时间相关且不超过所述示踪物质峰的所述持续时间的评估时段；
-使用在所述评估时段期间采样的所述示踪物信号样本和所述致醉物质信号样本来计算所述致醉物质的呼吸浓度的移动平均值和所述移动平均值的相关联的统计分布的估计，以及
-使用所述致醉物质的所述呼吸浓度的所述平均值和所述统计分布对所述致醉物质的所述浓度进行分类并且与预定浓度极限进行比较。
根据一个实施例，所述方法包括要在所述评估时段期间采取的另一步骤：
-如果所述相关联的统计分布的所述估计指示无法在所述评估时段内以预定准确度水平执行所述比较，则返回到所述采样步骤以等待具有相关联的另一评估时段的示踪物质信号检测中的另一峰，并且在所述另一评估时段期间，对所述致醉物质的所述呼吸浓度的所述移动平均值和所述相关联的统计分布的所述计算包括：与当前评估时段和至少前一评估时段相关联的所述示踪物信号样本和所述致醉物质信号样本。可替代地，在所述计算中使用与多个或所有先前评估时段相关联的所述示踪物信号样本和所述致醉物质信号样本。
根据所述方法的一个实施例，分析所述示踪物质信号样本评估时段的步骤包括：
-分析所述示踪物质信号样本的移动集，并且如果检测到上升斜率，所述上升斜率指示所述示踪物质信号中的可能峰，则发起评估时段；并且
其中，在所述计算步骤中，只有在对所述示踪物质信号样本的所述移动集的所述分析表明在所述评估时段期间所述上升斜率之后是指示所述示踪物质信号的峰的后续下降斜率的情况下，才执行所述分类。
根据所述方法的一个实施例，如果在预定时间段内无法在所述示踪物质信号样本的所述移动集中检测到下降斜率，则丢弃所述致醉物质的所述呼吸浓度的所述移动平均值和所述相关联的统计分布，并且过程返回到所述采样步骤以等待另一上升斜率。
根据所述方法的一个实施例，所述评估时段还包括以下步骤：
-计算所述评估时段的增加数量的致醉物质信号样本的所述致醉物质信号的移动平均呼吸浓度SBr-av，呼吸浓度计算是基于所述致醉物质信号与所述示踪物质信号之间的相对幅度，并且计算所述呼吸浓度的统计方差SBr-σ作为所述相关联的统计分布的所述估计；
-计算指示是否能够执行可靠的分类的间隙值G，所述间隙值是至少当前计算的移动平均呼吸浓度SBr-av和作为所述相关联的统计分布的度量的所述统计方差SBr-σ的函数，以及
-重复针对增加数量的传感器信号样本进行计算的步骤，直到所述间隙值指示能够执行可靠的分类，以及
-通过将所述移动平均呼吸浓度与所述预定浓度极限L进行比较来执行所述分类，以及
-分析所述示踪物信号样本的所述斜率，以及
-如果在所述评估时段内检测到连续示踪物信号样本的下降斜率，则峰的存在被确定为已验证并且所述分类被确定为正确，并且输出分类结果并结束分类过程，以及
-如果在所述评估时段内未检测到连续示踪物信号样本的下降斜率，则所述评估时段结束，丢弃计算的移动平均呼吸浓度SBr-av、所述呼吸浓度的所述统计方差SBr-σ、所述间隙值G和所述分类，并且所述方法返回到对所述传感器信号进行采样和分析所述示踪物质信号样本的步骤。
根据所述方法的一个实施例，所述计算的步骤还包括以下步骤：
-计算移动总测量误差估计Eest，所述移动总测量误差估计是至少所述呼吸浓度的标准偏差、与所述平均呼吸浓度相乘的预定相乘误差分量Emult和预定相加误差分量Eadd的函数；并且其中所述间隙值G是至少所述预定浓度极限、所述移动平均呼吸浓度和所述移动总测量误差估计的函数。
优选地将所述间隙值或其表示呈现给所述用户。根据一个实施例，计算所述间隙值的变化速率，所述变化速率用来估计执行可靠的分类的剩余时间。也可以将这种估计呈现给所述用户。
根据所述方法的实施例，分析所述示踪物质信号来检测峰的步骤包括计算和分析示踪物信号的第一时间导数和/或第二时间导数。峰起始时间对应于所述第二导数中的第一零交叉，并且峰下降时间对应于所述示踪物信号的所述第二导数中的连续零交叉。
根据所述方法的一个实施例，所述评估时段在对应于人类呼吸周期的预定平均呼气时间段的时间之后终止。
根据所述方法的一个实施例，根据下式来计算在m个时间样本上的所述移动平均呼吸浓度SBr-av：
SBr-av(m)＝ΣmSBr-i/m，
并且所述相关联的统计分布SBr-σ是根据下式计算的所述标准偏差：
其中m是时间样本的数量，并且根据下式来计算所述总测量误差估计：
Eest＝M*SBr-σ(m)+Eadd+Emult*SBr-av
其中M是所述标准偏差SBr-σ的预定倍数。
根据所述方法的一个实施例，根据下式来计算所述间隙值G：
G＝±(LSBr-av)+Eest,
其中当SBr-av大于L时，使用将(L-SBr-av)和Eest的相加，并且当SBr-av小于L时，使用(L-SBr-av)和Eest的差值，并且
当满足条件G<0时，所述分类被确定为可靠。
根据所述方法的一个实施例，如果在第一预定时间段期间未检测到所述示踪物信号中的峰，则发出丢失数据的警告。
根据所述方法的一个实施例，如果在第二预定时间段期间无法验证所述示踪物信号中的峰，则发出警告或指令以指示所述用户采取动作。
根据本发明的用于确定用户的呼出气体中的致醉物质的浓度的呼吸分析系统包括测量单元，所述测量单元连接到控制单元并受所述控制单元的控制，所述控制单元与人/机接口单元连接，所述测量单元设置有入口，所述入口被布置为将来自用户的呼吸样本引导到所述测量单元的测量室中，所述入口设置于在使用期间位于所述用户前面的位置，所述呼吸分析系统。所述控制单元被布置为：
-控制所述测量单元对表示所述致醉物质的瞬时浓度的传感器信号和表示示踪物质的瞬时浓度的传感器信号重复地采样；
-确定是否检测到示踪物质信号中的峰，并且如果检测到峰，则限定与示踪物质峰的持续时间相关且不超过所述示踪物质峰的所述持续时间的评估时段；
-使用在所述评估时段期间从所述测量单元采样的示踪物信号样本和致醉物质信号样本来计算所述致醉物质的呼吸浓度的移动平均值和所述移动平均值的相关联的统计分布的估计；
-使用所述致醉物质的所述呼吸浓度的所述平均值和所述统计分布对所述致醉物质的所述浓度进行分类并且与预定浓度极限进行比较；以及
-将分类结果转发到所述人/机接口单元，所述人/机接口单元被布置为将所述分类结果的表示输出给用户。
根据一个实施例，所述呼吸分析系统的所述控制单元还被布置为
-如果所述相关联的统计分布的所述估计指示无法在所述评估时段内以预定准确度水平执行所述比较，则将所述致醉物质的所述呼吸浓度的所述计算的移动平均值和所述相关联的统计分布的所述估计存储在存储器装置中，以及
控制所述测量单元继续采样以等待具有相关联的另一评估时段的示踪物质信号检测中的另一峰，并且在所述另一评估时段期间，对所述致醉物质的所述呼吸浓度的所述移动平均值和所述相关联的统计分布的所述计算包括：与当前评估时段和至少前一评估时段相关联的所述示踪物信号样本和所述致醉物质信号样本。
根据一个实施例，所述控制单元还被布置成在对所述致醉物质的所述呼吸浓度的所述移动平均值和所述相关联的统计分布的所述计算中包括：与所述当前评估时段和所有先前评估时段相关联的所述示踪物信号样本和所述致醉物质信号样本。
根据一个实施例，所述控制单元还被布置成在分析示踪物质信号样本评估时段的步骤中：
-分析所述示踪物质信号样本的移动集，并且如果检测到上升斜率，所述上升斜率指示所述示踪物质信号中的可能峰，则发起评估时段；并且
-其中，在所述计算步骤中，只有在对所述示踪物质信号样本的所述移动集的所述分析表明在所述评估时段期间所述上升斜率之后是指示所述示踪物质信号的峰的后续下降斜率的情况下，才执行所述分类。
根据一个实施例，所述呼吸分析系统还包括与所述控制单元连接的车辆驾驶性能控制单元，并且其中所述控制单元被布置成如果所述分类结果是所述用户的所述致醉物质的浓度不可接受，则指示所述车辆驾驶性能控制单元不允许所述用户驾驶所述车辆。
归因于本发明，可以提供一种基本上改进测量误差处理的呼吸分析方法和系统，这显著减少可靠分类的时间。
本发明提供的一个优点在于，在测量/分析期间将分类认可的间隙传达给用户，直到测量误差充分减少至低于或高于预设极限值，即，直到已经达到正确的分类。通过向用户提供这个反馈，预期对测量/分析时间段有更高的接受程度。
另一个优点在于，系统在通电后立即开始收集数据，并且基于可用的数据实时进行分类。由此，启动时间是立即的，而无需建立稳定状态条件。
又一个优点在于，只有在获得足够的准确度时才执行分类，因此最小化错误分类结果的风险。
在下文中，关于本发明的非限制性实施例，参考附图，仅通过示例的方式，将更详细地描述本发明。
附图说明
图1是根据本发明的呼吸分析设备的示意图；
图2a和图2b是根据本发明的方法的实施例的流程图；
图3a至图3d是示出对于不具有高呼吸物质浓度的对象的示踪物浓度T(a)、物质浓度S(b)、累积计算的呼吸物质浓度SBr-av(c)和分类C随时间变化的示意曲线图；
图4a至图4d是示出对于具有高呼吸物质浓度的对象的示踪物浓度T(a)、物质浓度S(b)、累积计算的呼吸物质浓度SBr-av(c)和分类C随时间变化的示意曲线图，该浓度低于极限L；
图5a至图5d是示出示踪物浓度(a)、第一时间导数(b)、第二时间导数(c)和稀释因子(d)随时间变化的示意曲线图；
图6是间隙值G的使用的示意图；并且
图7a至图7d是示出在不同情形中的示踪物T和物质S信号之间的关联的示意曲线图，其中(a)示出了涉及不同和一致峰的不受干扰的情形，(b)示出了在T信号中出现静态偏移误差的出现，(c)示出了在T和S信号两者中发生时间偏移漂移，并且(d)示出了低S信号水平。
具体实施方式
诸如“顶部”、“底部”、“上部”、“下部”、“下方”、“上方”等术语仅参考附图中所示的本发明的实施例的几何形状和/或在一个/多个装置的正常操作期间使用并不旨在以任何方式限制本发明。
定义：
当前上下文中的分类意指判断对象的致醉物质(例如，酒精)的呼吸浓度是高于还是低于(处于或低于)预定义极限值。
示踪物是固有地与呼出气(例如，二氧化碳或水蒸气)相关联的生理物质。
基线意指对应于其他瞬时信号值所指代的致醉物质或示踪物的浓度的信号水平。偏移误差是与基线的偏差。
浓度峰由相对于时间的测得的浓度的最大值定义，其中浓度在峰最大值之前增加并且此后降低。
根据本发明的呼吸分析系统和方法将主要被描述为安装在车辆中的非接触式检测系统，这代表本发明的重要实现方式。如技术人员将认识到，教导同样适用于独立系统，例如，在通向工作区域、舰队仓库等的入口处的系统。
图1是根据本发明的呼吸分析系统100的示意图。呼吸分析器1包括测量单元110，该测量单元包括测量室或腔，呼吸样本2被吸入该测量室或腔中以分析其示踪物和致醉物质的含量。测量室1的入口3包括空气样本的加热器以避免腔1的内壁6的冷凝，该腔可以包括用于容纳与呼吸分析器1集成的许多装置的外壳。腔室1的出口4包括用于将空气流驱动通过该腔室的风扇。
通过非分散红外(NDIR)光谱学生成根据本发明的一个实施例的传感器信号，其中红外辐射的射束7a至7d由在腔1内部的IR源12发射。IR射束7a至7d在腔1的内壁6处反射若干次，并且将击中分别被调谐为吸收示踪物和致醉物质的光谱的单独检测器13和14。CO2在4.26μm的波长下具有强吸收峰，而H2O在2.5μm至2.8μm和5.3μm至7.6μm下具有相对宽峰。酒精在9.5μm下具有任一种最常见的干扰物质都不共享的特异峰，但对CO2的横向灵敏度较小。
可以利用其他检测原理，例如，利用致醉物质的催化燃烧的电化学传感器代表替代性实施例。
IR源12和检测器13、14优选地使用超过呼吸信号的分析所要求的频率带宽的重复和采样速率来同时操作。从噪声和干扰抑制的角度来看，使用锁相技术的同步操作是优选的。5Hz的重复和采样速率可以被认为是与基于MEMS(微机电系统)的IR发射器和光电伏或热电堆IR检测器的响应时间兼容的下限。
在腔1的入口3处，对空气流进行加热以避免在镜面处的水冷凝。加热器控制电路11使用温度传感器连接到入口3以生成反馈信号。穿过呼吸分析器腔1的空气流由出口4处的风扇驱动并且由流量控制单元15控制，该流量控制单元包括感测空气流速度的转速计。
接口电子电路21、22、23、24、25分别控制预热器11、IR源12、示踪物检测器13、物质检测器14和流量控制单元15。这些子系统中的每一者包括电子驱动装置和电源控制装置，从而使不同的功能能够适于由中央处理单元(CPU)31管理，该中央处理单元是通用数字微控制器。呼吸分析系统100中还包括用于信息的持久和临时存储的存储器装置32、33。
CPU 31以及存储器装置32和33被布置为在下面描述的分析期间控制数据(包括传感器信号)的传送和存储，并且控制方法步骤并实时执行下面描述的数学运算。如技术人员将了解，其他配置是可能的，以提供这里指示的控制和计算功能，并且上述内容应被视作说明性示例和一个实施例。一个替代性实施例是呼吸分析系统与车辆中的其他测量和/或控制系统集成，并且CPU 31的功能由车辆中的也处理其他任务的主CPU提供，并且检测器13、14和呼吸分析系统100的其他单元经由车辆总线系统或类似物进行通信。
呼吸分析系统100包括用于系统与对象之间的视听通信的人/机接口(HMI)单元34。HMI单元34通常包括经由麦克风/扬声器、触摸屏或其他输入/输出装置的通信方式。它具有将特定请求和分类结果视觉、口头或符号传达给对象的能力。可替代地，呼吸分析系统100连接到车辆中的现有信息娱乐系统并将其用于人/机接口。
在汽车应用中，系统可以包括车辆驾驶性能控制单元35，该控制单元直接连接到车辆控制系统，从而提供“酒精锁”功能。在化石燃料驱动的车辆中，单元35可以控制点火，并且在其他类型的车辆中，该单元将控制其他基础驱动机构。
可以提供用于呼吸分析系统100与其他外部单元之间的、优选地通过互联网的无线信息交换的通信单元36，并且该通信单元可用于广泛范围的应用中，其中不管在某一位置的实际存在如何，都可以保存或更新涉及移动对象的清醒状态的数据。可替代地，利用车辆外部通信装置(如果提供的话)。
在图5a至图5b的流程图中示出了根据本发明的确定对象呼出气体中的指定致醉物质的浓度是否可接受(即，处于还是低于预定义浓度极限)并进行分类的方法。该方法在使用根据本发明的呼吸分析系统100对人类呼吸样本进行呼吸分析期间执行，并且输出是基于用户的呼出气体中的指定致醉物质的确定浓度是高于(不接受)还是低于(接受)预定浓度极限L的分类。分类可以发起另外的步骤，例如，如果分类是“不接受”，则发起酒精锁功能。
该方法包括在图2a的流程图中示出的主要步骤：
-200对表示致醉物质的瞬时浓度的传感器信号和表示示踪物质的瞬时浓度的传感器信号重复地采样；
-210分析示踪物质信号样本；以及
-220如果检测到示踪物质信号的峰，则限定与示踪物质峰的持续时间相关且不超过示踪物质峰的持续时间的评估时段；
-230使用在评估时段期间采样的示踪物信号样本和致醉物质信号样本来计算致醉物质的呼吸浓度的移动平均值和移动平均值的相关联统计分布的估计；以及
-240使用致醉物质的呼吸浓度的平均值和统计分布对致醉物质的浓度进行分类并且与预定浓度极限进行比较。
可以看到该方法和呼吸分析系统处于监测模式，其中对传感器信号进行采样并且在示踪物质中的可能峰的指示或起始之后分析示踪物信号样本。如果检测到可能峰的起始，则该方法和系统进入紧接在可能峰的起始的检测之后的评估时段，但尚未验证该起始与示踪物质信号中的可以被假设为与用户/驾驶员的呼气相关联的实际峰相关。在可能峰的起始时就开始分析指定致醉物质的浓度的过程有助于实时测量和分类并且缩短在可以执行可靠的分类并将其呈现给用户之前的时间段。
根据一个实施例，连续地但在已经发起对呼吸浓度的移动平均值和统计分布的计算之后执行实际峰的验证。如果无法进行验证，则该方法/系统返回到监测模式来等待下一峰起始。可替代地，并且根据本发明的一个实施例，在整个评估时段内对传感器信号进行采样并将其存储在例如临时存储器装置33中，并且在验证示踪物信号中的峰已经出现之后执行呼吸浓度的移动平均值和统计分布的计算。对于用户来说，这仍将被感知为分类结果的实时测量和呈现，因为单个评估时段的持续时间很短、通常是几秒。
将分类结果(用被分类为“可接受”或“不可接受”的浓度例示)或分类结果的表示呈现(例如，显示)给用户。另外，将分类结果传达给呼吸分析系统中的其他单元、车辆或外部的其他单元。根据一个实施例，分类为“不可接受”会通过车辆驾驶性能控制单元35发起酒精锁功能或者车辆中提供的类似功能。呈现分类的表示可以用还显示致醉物质的确定浓度来补充。致醉物质的确定浓度可以进一步传达给其他实体，例如外部数据库，以用于收集统计数据和进一步分析。
在监测模式和呼吸分析模式两者期间，采样以预定速率继续。根据一个实施例，使用多个预定采样速率，其中例如一个采样速率，在评估时段期间使用较快的采样速率并且在评估时段之间使用较慢的采样速率。在该实施例中，检测到示踪物信号中的可能峰会发起采样速率的变化。技术人员还将认识到，例如由于测量室单元110中的条件，实际采样速率可能会存在小的抖动。
根据一个实施例，该方法包括要在评估时段期间采取的另一步骤：
-(235)如果对相关联的统计分布的估计指示无法在评估时段内以预定准确度水平执行比较，则返回到采样步骤以等待具有相关联的另一评估时段的示踪物质信号检测中的另一峰，并且在该另一评估时段期间，对致醉物质的呼吸浓度的移动平均值和相关联统计分布的计算包括与当前评估时段和至少前一评估时段相关联的示踪物信号样本和致醉物质信号样本。根据一个实施例，对致醉物质的呼吸浓度的移动平均值和相关联的统计分布的计算包括与当前评估时段和所有先前评估时段相关联的示踪物信号样本和致醉物质信号样本。
根据一个实施例，分析示踪物质信号来检测峰包括计算和分析示踪物信号的第一时间导数和/或第二时间导数。如果使用第一导数，则识别拐点，并且如果使用第二导数，则识别零交叉并且使用零交叉来确定峰和因此评估时段的持续时间。
对示踪物信号中的峰的检测还可以包含在可能峰被验证为对应于用户的呼气之前要满足的其他条件。此类条件可以包括峰的最小持续时间、峰的幅度大于预定阈值，以及包括曲线的形状的更详细分析。在某些情况下，例如，如果存在增加的背景信号(例如，参见图7c)，则峰的下降可能被隐藏，并且如果可能的话，可以考虑使用拐点或去除背景信号。
根据一个实施例，评估时段在对应于或略长于人类呼吸周期的平均呼气时间段的预定时间之后终止，即使无法检测到示踪物信号中的峰的存在也是如此。
根据一个实施例，如果在第一预定时间段期间未检测到示踪物信号中的峰，则发出“丢失数据”的警告。
根据在图2b的流程图中示出的本发明的一个实施例，该方法包括监测模式，该监测模式包括以下步骤：
200：-对表示致醉物质的瞬时浓度的传感器信号和表示示踪物质的瞬时浓度的传感器信号进行采样，并且以预定采样速率重复采样；
210：-分析示踪物质信号样本的移动集(running set)，并且如果检测到上升斜率，该上升斜率指示示踪物质信号中的可能峰，则发起评估时段；
-230:1计算评估时段的增加数量的致醉物质信号样本的所述致醉物质信号的移动平均呼吸浓度SBr-av，呼吸浓度计算是基于致醉物质信号与示踪物质信号之间的相对幅度，并且计算呼吸浓度的统计方差SBr-σ作为相关联的统计分布的估计；
-230:3计算指示是否可以执行可靠的分类的间隙值G，间隙值是至少当前计算的移动平均呼吸浓度SBr-av和统计方差SBr-σ的函数，以及
-230:4重复针对增加数量的传感器信号样本进行计算的步骤，直到间隙值指示可以执行可靠的分类，以及
-240:1通过将移动平均呼吸浓度与预定浓度极限L进行比较来执行分类，以及
-220:2分析示踪物信号样本的斜率，以及
-220:3如果在评估时段内检测到连续示踪物信号样本的下降斜率，则峰的存在被确定为已验证并且分类被确定为正确，并且输出分类结果240:2并结束分类过程，以及
-220:4如果在评估时段内未检测到连续示踪物信号样本的下降斜率，则评估时段结束，丢弃计算的移动平均呼吸浓度SBr-av、呼吸浓度的统计方差SBr-σ、间隙值G和分类，并且该方法返回到对传感器信号进行采样和分析示踪物质信号样本的步骤。
根据一个实施例，该方法包括在计算间隙值G的步骤220:2中显示间隙值的表示。优选地经由人/机接口(HMI)单元34进行显示。在一个实施例中，计算间隙值的变化速率并且将其用来估计执行可靠的分类的剩余时间，并且作为间隙值的表示的补充或替代来显示估计的表示。
根据一个实施例，在评估时段期间根据等式6(参见下文)来计算移动总测量误差估计Eest。因此，移动总测量误差估计是至少呼吸浓度的标准偏差、与平均呼吸浓度相乘的预定相乘误差分量Emult和预定相加误差分量Eadd的函数。根据等式7(参见下文)，间隙值G是至少预定浓度极限、移动平均呼吸浓度和移动总测量误差估计的函数。
下面是表示所描述并参考图3至图8的示意图例示的本发明的不同实施例的细节。
图3a至图3b示出了位于清醒的对象面部前方20cm至50cm的传感器相对于时间的典型示踪物T(a)和物质S(b)浓度读数。在典型设置中，对象是占据驾驶员座位的车辆驾驶员，其中传感器位于方向盘处。在某一时间点t1，作为来自对象的呼出气体到达传感器的结果，示踪物信号从稳定状态增加。起始时间t1指示对应于呼出气体的持续时间的评估时段或大约五秒的开始。可以通过基于示踪物浓度随时间变化的上升斜率和曲率使用预设标准来确定评估时段的起始时间t1。可以通过计算信号的第一时间导数和第二时间导数来确定表示浓度的信号的斜率和曲率。
在t1处出现的示踪物浓度T1(坐标t1；T1)优选地用作T浓度的后续计算的基线。基线的替代定义是在当前评估时段内的最小检测浓度。第三选择是在峰之前和之后的平均最低浓度。这些替代方案优选地全部实施，并且并行地执行使用稍微不同基线的计算。在误差分析中，对计算替代方案之间的偏差进行量化。进一步参见关于偏移误差分析的讨论。
从t1起，示踪物曲线的斜率稳定地增加，直到在时间t2达到拐点，从而表现出其第一时间导数的最大值和第二时间导数的零交叉。示踪物浓度在对应于其时间导数为零的时间t3达到峰。在示踪物浓度的下降期间，在时间t5之前的时间t4，当达到与在t1处出现的相同浓度时，出现另一个拐点。通过对传感器信号S和T的重复采样，在通常小于呼吸周期的一半的时间间隔t1至t5期间，可以执行对信号行为的详细分析。
根据一个实施例，使用现有技术模数转换器以每秒5个样本或更多的重复速率对信号T和S进行采样。可以通过记录后续信号样本之间的第一差值和第二差值来实时计算第一时间导数和第二时间导数。
图3b中示出的信号对应于致醉物质S的局部浓度，并且在驾驶员呼吸中不存在这种物质的情况下，在整个记录过程中表现出随机噪声的特性。如先前所描述，在时间t1、t2、t3、t4、t5处的被称为基线的物质浓度的读数将接近于零，但因噪声引起的随机波动除外。T和S通道中的浓度峰的时间和形状的一致可以全部从时间曲线的分析以及其第一导数和第二导数来确定。形状意指例如上升阶段和下降阶段之间的不对称，或由例如拐点之间的时间差定义的峰宽度。
在时间t2、t3、t4和t5或任何采样时间点ti的差值ΔTi＝Ti-T1和ΔSi＝Si-S1(其中i＝2、3、4、5)用于根据下面的等式(1)来计算时间ti处的致醉物质的瞬时呼吸浓度SBr-i，其中指数i表示在t＝ti处的时间样本。
Talv表示肺泡示踪物浓度，其在CO2作为示踪气体的情况下是42000ppm并且对于H2O是60000ppm。下面提供与使用表1的数据描述误差管理策略相关的变量和参数的其他数值。比例因子Talv/ΔTi对应于呼出气体的稀释程度，被称为稀释因子DF。
为了简单起见，使用如先前所述的基线的替代定义(坐标t1；T1)来编写等式(1)。通过重新定义T1和S1来表示常见情况下的基线，等式(1)仍有效。
通过计算瞬时浓度，可以根据等式(2)和(3)来计算在m个时间样本上的若干次计算的平均呼吸浓度SBr-av及其标准偏差SBr-σ。
SBr-av(m)＝∑mSBr-i/m (2)
从图3的顶部起的第三曲线图示出了随时间的累积计算的呼吸物质浓度SBr-av。在时间t2、t3、t4、t5中的每一者处的“x”是从t＝t2处的第一瞬时值起累积的计算平均浓度。从t2处的有效值SBr-2开始，在t＝t3处的后续计算的SBr-av更接近于零，从而反映出对应的T3值高于T2的事实，这导致对实际零物质浓度的更准确估计。在根据本发明的方法中，对于移动平均呼吸浓度SBr-av，
SBr-av的每次计算都与由从图3的顶部起的第三曲线图中的对应计算的同步“o”标记的总测量误差的估计相关联。误差估计包括系统误差和随机误差两者，诸如在等式(3)中表达的标准偏差的倍数。因累积基础数据，误差随时间减小，如在图3c中指示。在t3处，估计误差已经低于预设极限值L。虽然信号贡献在示踪物峰的下降期间缓慢地减少，但在t4处存在误差的进一步减小。然而，在t5处，不存在进一步误差减小。
当包括误差的估计SBr-av低于在t3处出现的预设水平L时，车辆的驾驶性能D上升至完全访问，如图3d的底部曲线图所示。
在根据本发明的方法的实施例中，分别用来自当前评估时段或来自多个评估时段的样本根据等式(2)和(3)来计算移动平均呼吸浓度SBr-av和统计方差SBr-σ。
图4a至图4d具有与图3a至图3d相同的图形轮廓，但是在对象呼出非零致醉物质浓度的情况下。示踪物和物质浓度所示的两个一致峰是时间间隔为大约5秒的两次呼出气体的效果。瞬间t1在一次呼吸开始时出现，此时示踪物浓度T开始增加。当示踪物峰下降时，将其差值Ti-T1、斜率和曲率用作在时间tN停止计算的指示。新的开始和停止时间由下一峰的开始和下降限定，如由延伸穿过图4a至图4d的竖直虚线所示。
统计可变性和系统误差的组合产生具有限定的上限值和下限值的累积误差范围，如由第三曲线图图4c中示出的各个SBr-av读数周围的虚曲线所描绘。该曲线图还示出了累积的SBr-av值和误差范围在第一次呼吸之后与浓度极限L不明确地交叉。在这种情况下，在可以建立低于极限L的误差范围的位置之前，需要累积和分析来自第二呼吸的数据。
重要的场景是当在图4c的曲线图中，误差范围的上端与预设极限浓度L交叉时的时间。在这个时间点，有证据表明驾驶员的真实呼吸物质浓度低于预设极限L。对应地，如果SBr-av和误差范围将指向高于L的值，则分类证据的出现将对应于误差范围的下限值与线SBr＝L之间的较差。
图4d使用与前三个曲线图中相同的时标来描绘随时间变化的驾驶性能控制信号D。在Rav误差范围的上端与预设水平之间的交叉时间处，应保证完全驾驶性能，而在此情况之前应仅允许有限的驾驶性能或根本不允许驾驶性能。限制可以是20km/小时的最大速度，以确保不会发生因酒后驾驶引起的严重事故。根据车辆的驾驶机制，驾驶性能控制单元应适于其特定设计和要求。
图5a至图5d示出了表示来自没有经验的对象的一系列呼出气体的信号特征。为了阐明系统分析，表示顶部曲线图(图5a)上的示踪物浓度的传感器分别伴随其第一时间导数(图5b)dT/dt和第二时间导数(图5c)D2T/dt2。
图5a的曲线图中的信号T示出了获得自连续呼出气体的五个浓度峰A1至A5的紧密序列。峰之间的时间间隔对于基线来说太小而无法在每次呼吸之间返回其原始水平。原因在于来自先前呼吸的残余气体仍存在于呼吸分析器腔内，从而增加了示踪物浓度。在五个峰中的四个下方的阴影区域表示计算峰参数的时间间隔。每次计算的时间和基线由来自在顶部曲线图下方示出的dT/dt、d2T/dt2和DF的曲线图的特征确定。所有的曲线图共享相同的时标。
开始时间点和结束时间点由与d2T/dt2的零交叉(图5c)一致的顶部曲线图的拐点(图5a)确定。所例示的实施例中的基线由稀释因子DF低于预设极限DFmax的坐标定义。这些坐标从自图5的顶部起的第四曲线图而显而易见。图5d中左起第四峰A4从未达到这个水平。根据本发明的一个实施例，如果稀释因子高于预设极限DFmax，则执行计算步骤。
表1是各种起源的误差源(系统或随机、相加或相乘)及其近似幅度的总结。所例示的情况将酒精作为致醉物质并且将CO2或H2O、或两者作为示踪物质。关于50ppm的假定极限酒精浓度来呈现误差估计，该假定极限酒精浓度是瑞典对车辆驾驶员的法定极限。假设最大稀释因子DF＝100。对于随机误差贡献，估计的幅度对应于一个标准偏差。
| 误差源描述 | 系统/随机 | 相加/相乘 | 幅度(％) |
| 肺泡示踪物可变性(CO<sub>2</sub>) | 两者 | 相乘 | 10至15 |
| 肺泡示踪物可变性(H<sub>2</sub>O) | 两者 | 相乘 | 3至5 |
| 生理死腔 | 两者 | 两者 | 3至5 |
| 背景示踪物可变性(CO<sub>2</sub>) | 两者 | 相加 | 1至3 |
| 背景示踪物可变性(H<sub>2</sub>O) | 两者 | 相加 | 0至100 |
| 气体流多相性 | 随机 | 两者 | 5 |
| 噪声 | 随机 | 两者 | 10 |
| 示踪物偏移 | 系统 | 相乘 | 5 |
| 物质偏移 | 系统 | 相加 | 2 |
| 校准，线性 | 系统 | 相乘 | 5 |
| 横向灵敏度 | 系统 | 两者 | 2 |
表1.与生理、环境和技术相关的误差源的估计幅度。估计部分地基于以下文献：A.B.Lumb Nunn的《应用呼吸生理学》，第6版，(2005年)，A.Kaisdotter Andersson的使用二氧化碳作为示踪气体的改进呼吸酒精分析(2010年)，J.Ljungblad的高性能呼吸酒精呼吸(2017年)。
前三个可变性与生理相关，接下来的三个与环境相关，而剩余的五个源与技术性能相关。系统或随机性质的分类对于管理策略来说很重要。系统误差源可以被认为是恒定参数，而随机误差应优选地动态检索。通过在测量时段期间观察SBr-av的收敛，将提高分类的可靠性。误差的相加或相乘性质将主要影响其估计幅度。
CO2和H2O的肺泡示踪物可变性是个体间的并且与身体活动水平相关。因此，它们包括系统要素和随机要素两者，具体取决于实际环境。如先前所述，肺泡CO2浓度是大约42000ppm，并且60000ppm是对应的H2O浓度。表1中提及的可变性是与平均值相距一个标准偏差。来自这些可变性的影响主要是相乘，作为稀释因子DF的一部分。与H2O相比，生理死腔对于CO2是不同的，因为CO2的起源是肺泡，而H2O从整个呼吸道扩散。
背景CO2可变性的绝对数是400至1000ppm，这与42000ppm的肺泡浓度相比相对较小。背景H2O可变性大得多，并且其极限取决于系统或偶然的环境可变性。在极端情况下，背景浓度可能会超过60000ppm的肺泡浓度。
应注意，作为示踪物质的CO2和H2O的误差性质是互补的。H2O的肺泡示踪物可变性比对应的CO2可变性好3至5倍。另一方面，CO2的背景可变性比对应的H2O值小了多于一个数量级。因此，当将这两种物质组合使用时，可以预期改进的性能。
气体流多相性可能由分类位置处的环境空气流或因变化的呼气空气流造成的混合效果引起。在前一种情况下，贡献将相加，在后一种情况下将相乘。
传感器信号中出现的噪声可以进一步分类成热噪声、闪烁噪声或散粒噪声，具体取决于基础的物理原理。在NDIR系统中，主要是来自红外检测器的热噪声。这个噪声源的幅度与带宽的平方根成比例。因此，信号输出的时间平均将增加信噪比。
偏移误差可能具有在基线偏差的替代定义到因例如温度、大气压力和电源电压造成的漂移的范围内的不同原因。示踪物信号中出现的偏移将产生相乘影响，而物质偏移误差将是相加的。
T或S传感器信号上的静态偏移误差Eoff将其本身显示为偏移峰的截断。因此，可以在单次呼吸的时间间隔内通过观察峰的相对宽度的差值ΔW/W来进行检测和管理，从而导致峰幅度P的差值遵循以下关系
校准误差是与线性传感器信号特征的相乘偏差。它们可以在对应于致醉物质或示踪物质的信号中出现。
所涉及的物质之间的横向灵敏度可以得自光谱吸收曲线的重叠。影响基本上从随机数据已知，并且可以至少部分地被认为是系统误差源。在常见情况下，可以是相加或相乘的。
来自表1的数据可以进行组合以将估计的总呼吸物质浓度SBr-est估计为平均值SBr-av与估计的计算误差Eest之间的总和
SBr-est＝SBr-av±Eest (5)
对于系统误差范围的情况下，编写等式(5)。在更常见的情况下，相加和相减贡献可以分开。在等式(6)中，总结了对Eest的随机和系统贡献。根据本发明的实施例，使用等式(5)来计算估计的总呼吸物质浓度SBr-est。
Eest＝M*SBr-σ(m)+Eadd+Emult*SBr-av (6)。
随机误差是标准偏差的倍数M，如由等式(3)定义。在M＝3的情况下，随机误差超过这个极限的概率将小于0.5％，假设正常概率分布。
Eadd表示组合的系统和相加误差源，如在表1中列出。对应的相乘误差Emult乘以SBr-av，以提供实际误差贡献。根据本发明的实施例，使用等式(6)来计算移动总测量误差估计Eest。
只有在根据等式(5)和(6)的包括误差范围的SBr-est低于或高于L时才可以执行呼吸物质浓度SBr是否超过预设极限值L的分类。用于分类的间隙G源于等式(5)，如图6所示，并且由以下等式表达：
G＝±(L-SBr-av)+Eest (7)。
在图6中，情况I(左侧)SBr-av小于L。那么应在等式(7)中的(L-Sbr-av)前面使用负号。在情况II(右侧)中，使用正号，因为SBr-av大于L。当G从正号变为负号时，完成分类。如果SBr-av和L几乎相等，则G的计算变得模糊。可以通过在L的定义中引入小的迟滞来去除模糊性，从而防止在不同的间隙估计之间的不稳定切换。
在根据本发明的方法中，在评估时段期间和之后实时计算间隙。G>0指示在可以执行分类之前需要另外的测量数据。优选地，G的幅度对用户可视化，例如作为条形图指示。这仅对G>0有效。
根据本发明的实施例，使用等式(7)来计算间隙值并且将其用来对用户的呼出气体中的致醉物质的浓度进行分类。
图7a至图7d示出了根据本发明的方法如何管理常见的传感器信号误差和干扰。图7示出了四个曲线图(a)至(d)，其中用共同的时标绘制随时间而变的表示示踪物(T)和致醉物质(S)的传感器信号。在感兴趣的时间段，对应于呼出气体的示踪物浓度峰以及对应于致醉物质浓度的一致峰是所有曲线图的基本特征。以每秒至少五个样本的采样速率对T和S信号进行采样。因此，五秒或小于典型呼吸周期的时间段将包括25或更多个信号样本，所述信号样本可以用于信号处理、数学或统计分析。为了清楚阐明，干扰的效果被稍微放大。
在典型的情形中，浓度峰的确切时间不受控制。在本发明的优选实施例中，通过按出现起始和峰时的时间点定位目标浓度峰来限定评估时段。这些事件的时间位置直接源于对目标浓度信号的第一时间导数和第二时间导数的分析以及找到它们的零交叉。
图7a示出了涉及T和S通道的不同和一致峰的不受干扰的情形。示踪物峰浓度的位置在曲线图中用“o”标记。此时，第一时间导数为零。在峰的每一侧上的两个拐点在曲线图中用“x”标记，其对应于T曲线的曲率移位，与第二时间导数的零交叉一致。根据峰和拐点的坐标，可以计算T和S峰两者的幅度和宽度。
图7b示出了由例如升高的背景示踪物浓度引起的在T通道中出现静态偏移误差的出现。这种情形在H2O作为示踪物的情况下很常见，并且对于CO2在通风不良的情形下常见。与(a)中的情形相比，示踪物曲线现在与S峰相比被截断，这作为T和S峰之间的拐点的位置差异很明显，从而导致峰之间的宽度的对应差异。通过比较峰宽度，可以估计并校正基线移位。
图7c示出了在T和S通道中出现时间偏移漂移的示例。这种漂移可能会在呼吸分析器的启动期间在已经建立稳定状态条件之前出现。通过使用一个或两个通道中的峰最大值和拐点的坐标，可以将漂移量化。可以通过利用由拐点的时间斜率确定的内插基线来实施校正。虚线示出了此类构建的基线。
图7d示出了由不良的信噪比造成的S通道中的低信号水平的情况。当对象呼吸较弱或未指向传感器位置时，可能出现这种情形。在这种情况下，测得的示踪物和致醉物质浓度将较小。预期物质浓度比示踪物浓度小了多于两个数量级。因此，S通道中的随机变化或噪声可能是分辨率和准确度的限制因子。通过在若干个样本上对S信号进行平均，仍可能以足够的准确度来估计峰幅度以允许对是否超过预设呼吸物质浓度进行分类。例如，对于随机地波动的噪声的情况，预期在四个信号样本上进行平均会将分辨率提高√4＝2倍。
根据本发明，通过累积表示始终存在于人类呼气中的示踪物(例如，CO2)或水蒸气(H2O)的浓度的传感器数据和表示致醉物质(例如，酒精)的浓度的同步数据来实时计算测量结果和误差两者。实时计算和连续分类显著加速了过程。本发明提供的优点在于，正常检测过程(无致醉物质)始终是快速的，而在指示存在致醉物质(或干预程序)时，允许分类过程花更长的时间。正常(无致醉物质)情况的短过程时间被认为对于用户的接受来说很关键。此外，反馈可以激励用户采取动作来促进分析，例如倾向传感器入口等。给出关于分类过程的状态的反馈的可能性是本发明的另一优点。
上述实施例应理解为本发明的系统和方法的说明性示例。本领域技术人员应当理解，可以对实施例进行各种修改、组合和变化。特别地，在技术上可行的情况下，可以将不同实施例中的不同部分解决方案组合成其他配置。
Claims (22)
1.一种用于确定用户的呼出气体中的致醉物质的浓度并对经确定的浓度进行分类的方法，其中如果所述经确定的浓度低于预定浓度极限L，则所述方法将所述经确定的浓度分类为可接受的，所述方法包括以下主要步骤：
-(200)对表示所述致醉物质的瞬时浓度的传感器信号和表示示踪物质的瞬时浓度的传感器信号重复地采样；
-(210)分析示踪物质信号样本；以及
-(220)如果检测到示踪物质信号中的峰，则限定与示踪物质峰的持续时间相关且不超过所述示踪物质峰的所述持续时间的评估时段；
-(230)使用在所述评估时段期间采样的所述示踪物信号样本和致醉物质信号样本来计算所述致醉物质的呼吸浓度的移动平均值和所述移动平均值的相关联的统计分布的估计，以及
-(240)使用所述致醉物质的所述呼吸浓度的所述平均值和所述统计分布对所述致醉物质的所述浓度进行分类并且与所述预定浓度极限进行比较。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述方法包括要在所述评估时段期间采取的另一步骤：
-(235)如果所述相关联的统计分布的所述估计指示无法在所述评估时段内以预定准确度水平执行所述比较，则返回到采样步骤以等待具有相关联的另一评估时段的示踪物质信号检测中的另一峰，并且在所述另一评估时段期间，对所述致醉物质的所述呼吸浓度的所述移动平均值和所述相关联的统计分布的所述计算包括：与当前评估时段和至少前一评估时段相关联的所述示踪物信号样本和所述致醉物质信号样本。
3.根据权利要求2所述的方法，其中对所述致醉物质的所述呼吸浓度的所述移动平均值和所述相关联的统计分布的所述计算包括：与所述当前评估时段和所有先前评估时段相关联的所述示踪物信号样本和所述致醉物质信号样本。
4.根据权利要求1到3中任一项所述的方法，其中分析示踪物质信号样本评估时段的步骤包括：
-分析所述示踪物质信号样本的移动集，并且如果检测到上升斜率，所述上升斜率指示所述示踪物质信号中的可能峰，则发起评估时段；并且
其中，在所述计算步骤中，只有在对所述示踪物质信号样本的所述移动集的所述分析表明在所述评估时段期间所述上升斜率之后是指示所述示踪物质信号的峰的后续下降斜率的情况下，才执行所述分类。
5.根据权利要求4所述的方法，其中如果在预定时间段内无法在所述示踪物质信号样本的所述移动集中检测到下降斜率，则丢弃所述致醉物质的所述呼吸浓度的所述移动平均值和所述相关联的统计分布，并且过程返回到所述采样步骤以等待另一上升斜率。
6.根据权利要求5所述的方法，其中所述评估时段包括以下步骤：
-(230:1)计算所述评估时段的增加数量的致醉物质信号样本的所述致醉物质信号的移动平均呼吸浓度SBr-av，呼吸浓度计算是基于所述致醉物质信号与所述示踪物质信号之间的相对幅度，并且计算所述呼吸浓度的统计方差SBr-σ作为所述相关联的统计分布的所述估计；
-(230:3)计算指示是否能够执行可靠的分类的间隙值G，所述间隙值是至少当前计算的所述移动平均呼吸浓度SBr-av和所述统计方差SBr-σ的函数，以及
-(230:4)重复针对增加数量的传感器信号样本进行计算的步骤，直到所述间隙值指示能够执行分类，以及
-(240:1)通过将所述移动平均呼吸浓度与所述预定浓度极限L进行比较来执行所述分类，以及
-(220:2)分析所述示踪物信号样本的所述斜率，以及
-(220:3)如果在所述评估时段内检测到连续示踪物信号样本的下降斜率，则峰的存在被确定为已验证并且所述分类被确定为正确，并且输出分类结果(204:2)并结束分类过程，以及
-(220:3)如果在所述评估时段内未检测到连续示踪物信号样本的下降斜率，则所述评估时段结束，丢弃计算的移动平均呼吸浓度SBr-av、所述呼吸浓度的所述统计方差SBr-σ、所述间隙值G和所述分类，并且所述方法返回到对所述传感器信号进行采样和分析所述示踪物质信号样本的步骤。
7.根据权利要求6所述的方法，其中所述计算的步骤还包括以下步骤：
-(230:2)计算移动总测量误差估计Eest，所述移动总测量误差估计是至少所述呼吸浓度的标准偏差、与所述平均呼吸浓度相乘的预定相乘误差分量Emult和预定相加误差分量Eadd的函数；并且其中所述间隙值G是至少所述预定浓度极限、所述移动平均呼吸浓度和所述移动总测量误差估计的函数。
8.根据权利要求6或7所述的方法，包括显示所述间隙值的表示的另一子步骤。
9.根据权利要求8所述的方法，还包括计算所述间隙值的变化速率，以及根据所述变化速率来估计执行分类的剩余时间并且显示所述剩余时间的表示。
10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其中分析所述示踪物质信号来检测峰的步骤包括计算和分析示踪物信号的第一时间导数和/或第二时间导数。
11.根据权利要求10所述的方法，其中峰起始时间对应于所述第二导数中的第一零交叉，并且峰下降时间对应于所述示踪物信号的所述第二导数中的连续零交叉。
12.根据权利要求1至11中任一项所述的方法，其中所述评估时段在对应于人类呼吸周期的预定平均呼气时间段的时间之后终止。
13.根据权利要求6至12中任一项所述的方法，其中根据下式来计算在m个时间样本上的所述移动平均呼吸浓度SBr-av：
SBr-av(m)＝ΣmSBr-i/m，
并且所述相关联的统计分布SBr-σ是根据下式计算的所述标准偏差：
其中m是时间样本的数量，并且根据下式来计算所述总测量误差估计：
Eest＝M*SBr-σ(m)+Eadd+Emult*SBr-av
其中M是所述标准偏差SBr-σ的预定倍数。
14.根据权利要求9所述的方法，其中根据下式来计算所述间隙值G：
G＝±(L-SBr-av)+Eest，
其中当SBr-av大于L时，使用将(L-SBr-av)和Eest的相加，并且当SBr-av小于L时，使用(L-SBr-av)和Eest的差值，并且
然后满足条件G<0，所述分类被确定为可靠。
15.根据权利要求6至14中任一项所述的方法，其中如果在第一预定时间段期间未检测到所述示踪物信号中的峰，则发出丢失数据的警告。
16.根据权利要求2至10中任一项所述的方法，其中如果在第二预定时间段期间未检测到所述示踪物信号中的下降斜率，则发出警告或指令以指示所述用户采取动作。
17.一种用于确定用户的呼出气体中的致醉物质的浓度并对经确定的浓度进行分类的呼吸分析系统(100)，所述呼吸分析系统(100)包括测量单元(110)，所述测量单元连接到控制单元(31)并受所述控制单元的控制，所述控制单元与人/机接口单元(34)连接，所述测量单元(110)设置有入口(3)，所述入口被布置为将来自用户的呼吸样本(2)引导到所述测量单元(110)的测量室中，所述入口(3)设置于在使用期间位于所述用户前面的位置，所述呼吸分析系统(100)的特征在于，所述控制单元(31)被布置为：
-(220)控制所述测量单元(110)对表示所述致醉物质的瞬时浓度的传感器信号和表示示踪物质的瞬时浓度的传感器信号重复地采样；
-(220)确定是否检测到示踪物质信号中的峰，并且如果检测到峰，则限定与示踪物质峰的持续时间相关且不超过所述示踪物质峰的所述持续时间的评估时段；
-(230)使用在所述评估时段期间从所述测量单元(110)采样的示踪物信号样本和致醉物质信号样本来计算所述致醉物质的呼吸浓度的移动平均值和所述移动平均值的相关联的统计分布的估计；
-(240)使用所述致醉物质的所述呼吸浓度的所述平均值和所述统计分布对所述致醉物质的所述浓度进行分类并且与预定浓度极限L进行比较。
18.根据权利要求17所述的呼吸分析系统(100)，其中所述控制单元(31)还被布置为-(235)如果所述相关联的统计分布的所述估计指示无法在所述评估时段内以预定准确度水平执行所述比较，则将所述致醉物质的所述呼吸浓度的所述计算的移动平均值和所述相关联的统计分布的所述估计存储在存储器装置(33)中，以及
控制所述测量单元(110)继续采样以等待具有相关联的另一评估时段的示踪物质信号检测中的另一峰，并且在所述另一评估时段期间，对所述致醉物质的所述呼吸浓度的所述移动平均值和所述相关联的统计分布的所述计算包括：与当前评估时段和至少前一评估时段相关联的所述示踪物信号样本和所述致醉物质信号样本。
19.根据权利要求18所述的呼吸分析系统(100)，其中所述控制单元(31)被布置成在对所述致醉物质的所述呼吸浓度的所述移动平均值和所述相关联的统计分布的所述计算中包括：与当前评估时段和所有先前评估时段相关联的所述示踪物信号样本和所述致醉物质信号样本。
20.根据权利要求17至19中任一项所述的呼吸分析系统(100)，其中所述控制单元(31)还被布置成在分析示踪物信号样本评估时段的步骤中：
-分析所述示踪物质信号样本的移动集，并且如果检测到上升斜率，所述上升斜率指示所述示踪物质信号中的可能峰，则发起评估时段；并且
-其中，在所述计算步骤中，只有在对所述示踪物质信号样本的所述移动集的所述分析表明在所述评估时段期间所述上升斜率之后是指示所述示踪物质信号的峰的后续下降斜率的情况下，才执行所述分类。
21.根据权利要求17至20中任一项所述的呼吸分析系统(100)，其中所述控制单元(31)被布置成将分类结果转发到所述人/机接口单元(34)，所述人/机接口单元被布置成将所述分类结果的表示输出给用户。
22.根据权利要求17至21中任一项所述的呼吸分析系统(100)，还包括与所述控制单元(31)连接的车辆驾驶性能控制单元(35)，并且其中所述控制单元(31)被布置成如果所述分类结果是所述用户的所述致醉物质的所述浓度不可接受，则指示所述车辆驾驶性能控制单元(35)不允许所述用户驾驶车辆。
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| SE2050105A SE2050105A1 (en) | 2020-01-31 | 2020-01-31 | Method and system for tracer-aided determination and classification of intoxicating substance in breath sample |
| SE2050105-2 | 2020-01-31 | ||
| PCT/SE2021/050061 WO2021154147A1 (en) | 2020-01-31 | 2021-01-29 | Method and system for tracer-aided determination and classification of intoxicating substance in breath sample |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115380216A true CN115380216A (zh) | 2022-11-22 |
Family
ID=74572833
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202180011995.XA Pending CN115380216A (zh) | 2020-01-31 | 2021-01-29 | 用于呼吸样本中的致醉物质的示踪物辅助确定和分类的方法和系统 |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US20230051132A1 (zh) |
| EP (1) | EP4097472A1 (zh) |
| CN (1) | CN115380216A (zh) |
| SE (1) | SE2050105A1 (zh) |
| WO (1) | WO2021154147A1 (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116952850A (zh) * | 2023-09-20 | 2023-10-27 | 安徽农业大学 | 一种基于非分散红外检测的动态减少抖动反演方法 |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE102022201701A1 (de) * | 2022-02-18 | 2023-08-24 | Zf Friedrichshafen Ag | Fahrzeugbedienelement zum Messen von Konzentrationen von Substanzen in Ausatemluft und/oder Körpergeruch von Fahrzeuginsassen |
Family Cites Families (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| FI102511B1 (fi) * | 1995-06-26 | 1998-12-31 | Instrumentarium Oy | Pitoisuusmittaus hengitysilmasta |
| US7736903B2 (en) | 2005-10-05 | 2010-06-15 | Delphi Technologies, Inc. | Tracer to compensate for environmental variations that influence a chemical vapor sensor measurement |
| GB2441781B (en) | 2006-09-13 | 2010-05-19 | Autoliv Dev | Breath analyser |
| US8377705B2 (en) | 2009-01-29 | 2013-02-19 | Delphi Technologies, Inc. | Breath analyzer system and method of operating the same |
| SE535674C2 (sv) | 2010-11-09 | 2012-11-06 | Hoek Instr Ab | Multifunktionell utandninganalysator |
| SE536782C2 (sv) * | 2012-08-24 | 2014-08-05 | Automotive Coalition For Traffic Safety Inc | System för utandningsprov med hög noggrannhet |
| SE536784C2 (sv) * | 2012-08-24 | 2014-08-05 | Automotive Coalition For Traffic Safety Inc | System för utandningsprov |
| US11104227B2 (en) * | 2016-03-24 | 2021-08-31 | Automotive Coalition For Traffic Safety, Inc. | Sensor system for passive in-vehicle breath alcohol estimation |
-
2020
- 2020-01-31 SE SE2050105A patent/SE2050105A1/en unknown
-
2021
- 2021-01-29 WO PCT/SE2021/050061 patent/WO2021154147A1/en unknown
- 2021-01-29 US US17/794,277 patent/US20230051132A1/en active Pending
- 2021-01-29 CN CN202180011995.XA patent/CN115380216A/zh active Pending
- 2021-01-29 EP EP21704333.0A patent/EP4097472A1/en active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116952850A (zh) * | 2023-09-20 | 2023-10-27 | 安徽农业大学 | 一种基于非分散红外检测的动态减少抖动反演方法 |
| CN116952850B (zh) * | 2023-09-20 | 2024-01-05 | 安徽农业大学 | 一种基于非分散红外检测的动态减少抖动反演方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP4097472A1 (en) | 2022-12-07 |
| SE543554C2 (en) | 2021-03-30 |
| SE2050105A1 (en) | 2021-03-30 |
| WO2021154147A1 (en) | 2021-08-05 |
| US20230051132A1 (en) | 2023-02-16 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11964558B2 (en) | Sensor system for passive in-vehicle breath alcohol estimation | |
| JP6954875B2 (ja) | 高度に正確な呼気検査システム | |
| US7919754B2 (en) | Breath analyzer | |
| EP2888587B1 (en) | Breath test system | |
| CN115380216A (zh) | 用于呼吸样本中的致醉物质的示踪物辅助确定和分类的方法和系统 | |
| WO2016113353A1 (en) | A breath analyser device and a related method | |
| US20230286466A1 (en) | Method and system for determination and classification of intoxicating substance in a breath sample facilitated by a user interaction scheme | |
| JP4967920B2 (ja) | ガス検出装置 | |
| JP2023519977A (ja) | エアロゾルの発生源依存粒度分布を特定するための方法及びエアロゾル測定装置 | |
| EP3106872B1 (en) | A breath analyser device and a related method | |
| JP2024520499A (ja) | 呼気標本計測値の改ざんを防ぐための方法およびシステム |
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 |