CN117579691A - 一种基于智能头盔的事件信息推送方法及系统 - Google Patents

一种基于智能头盔的事件信息推送方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN117579691A
CN117579691A CN202410051402.8A CN202410051402A CN117579691A CN 117579691 A CN117579691 A CN 117579691A CN 202410051402 A CN202410051402 A CN 202410051402A CN 117579691 A CN117579691 A CN 117579691A
Authority
CN
China
Prior art keywords
riding
rider
intelligent helmet
expressed
visibility
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.)
Granted
Application number
CN202410051402.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN117579691B (zh
Inventor
冯皓
龙芳
余攀
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.)
Shenzhen Relee Electronic Technology Co ltd
Original Assignee
Shenzhen Relee Electronic Technology Co ltd
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 Shenzhen Relee Electronic Technology Co ltd filed Critical Shenzhen Relee Electronic Technology Co ltd
Priority to CN202410051402.8A priority Critical patent/CN117579691B/zh
Publication of CN117579691A publication Critical patent/CN117579691A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN117579691B publication Critical patent/CN117579691B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/50—Network services
    • H04L67/55—Push-based network services
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A42—HEADWEAR
    • A42B—HATS; HEAD COVERINGS
    • A42B3/00—Helmets; Helmet covers ; Other protective head coverings
    • A42B3/04—Parts, details or accessories of helmets
    • A42B3/0406—Accessories for helmets
    • A42B3/0433—Detecting, signalling or lighting devices
    • A42B3/046—Means for detecting hazards or accidents
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/0205—Simultaneously evaluating both cardiovascular conditions and different types of body conditions, e.g. heart and respiratory condition
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6801—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
    • A61B5/6802—Sensor mounted on worn items
    • A61B5/6803—Head-worn items, e.g. helmets, masks, headphones or goggles
    • 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
    • A61B5/746—Alarms related to a physiological condition, e.g. details of setting alarm thresholds or avoiding false alarms
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01D21/00—Measuring or testing not otherwise provided for
    • G01D21/02—Measuring two or more variables by means not covered by a single other subclass
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
    • G08B21/04—Alarms for ensuring the safety of persons responsive to non-activity, e.g. of elderly persons
    • G08B21/0438—Sensor means for detecting
    • G08B21/0453—Sensor means for detecting worn on the body to detect health condition by physiological monitoring, e.g. electrocardiogram, temperature, breathing
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/02—Services making use of location information
    • H04W4/024—Guidance services
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/12—Messaging; Mailboxes; Announcements

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Gerontology & Geriatric Medicine (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Physical Education & Sports Medicine (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Helmets And Other Head Coverings (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于智能头盔的事件信息推送方法及系统，涉及智能头盔的技术领域，首先智能头盔将通过实时监测骑手周围环境状态，进一步有效提高骑手对环境变化的感知能力，同时对骑行可见性因子Kjyz进行分析，并根据预设能见阈值N，向骑手发送个性化的骑行建议，语音导航播报模块通过智能头盔向骑手提供实时导航指示、路况提示以及健康提醒等，使骑手能够专注于骑行而不分心查看导航设备，间接提高骑行安全性；事件分析模块则通过相关舒适情况数据信息，预测骑行舒适状态，并根据个体差异发送个性化的舒适度提醒；通过计算骑行风险指数Qxzs，推送管理模块设置评估阈值Q，实现对骑行风险的预测和预警。

Description

一种基于智能头盔的事件信息推送方法及系统
技术领域
本发明涉及智能头盔的技术领域，具体为一种基于智能头盔的事件信息推送方法及系统。
背景技术
在智能科技不断发展的今天，智能头盔作为可穿戴设备的一种，已经成为连接人与科技的重要桥梁。这种智能头盔不仅仅是传统安全防护的延伸，更是集成了各类传感器和先进技术的智能装备。智能头盔的应用领域涵盖了多个方面，从生活休闲到出行交通，再到运动健康，无一不体现其多功能性。尤其在单车的骑行方面，越来越多的人在生活质量提高了以后，更加的注重起了自身的身心健康，其中骑行单车将成为了人们的不二选择。
那么针对越来越多的人开始使用单车来进行强健身体时，骑行中的安全问题也成为了焦点问题，然而，传统的骑行头盔在提供基本头部保护的同时，无法为骑手提供足够的个性化骑行体验和实时的环境感知。骑手在复杂的城市交通中，常常面临着变化多端的天气因素，骑行状态以及个体的身体状态等挑战，骑手在骑行过程中可能难以准确判断环境风险，以及自身劳累骑行的极限情况，造成骑手的骑行安全问题。
发明内容
（一）解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于智能头盔的事件信息推送方法及系统，解决了背景技术中的问题。
（二）技术方案
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于智能头盔的事件信息推送系统，包括信息采集模块、环境可见度模块、语音导航播报模块、事件分析模块以及推送管理模块；
所述信息采集模块用于在智能头盔内部安置若干组传感器，以采集骑手当前骑行时相关环境状态数据信息，生成第一数据组，并实时监测骑手在骑行单车过程中相关舒适情况数据信息，生成第二数据组；
所述环境可见度模块用于依据相关环境状态数据信息，分析获取骑行可见性因子Kjyz，并预先设置能见阈值N，通过将所述骑行可见性因子Kjyz与所述能见阈值N进行对比分析，以判定智能头盔向骑手选择发送的骑行建议内容；
所述语音导航播报模块用于通过智能头盔向骑手提供实时的导航指示、路况提示、健康提醒以及紧急呼救信号，并在导航指示方面，建立重新播报导航指令，通过骑手的需求，选择是否需重新播报导航；
所述事件分析模块用于将所述相关环境状态数据信息和相关舒适情况数据信息均进行特征提取，以获取空气湿度值Ksdz、颗粒物密度Kwmd、风速值Fsz、心率值Xlzz以及呼吸频率Hxpl，进行计算学习和无量纲处理后，预测获取骑行风险指数Qxzs，所述骑行风险指数Qxzs通过以下公式获取：
；
式中，Hjxs表示为环境评估系数，Ssdz表示为骑行舒适状态系数，Rllz表示为人流量值，Dlkd表示为道路宽度，W1、W2、W3和W4分别表示为环境评估系数Hjxs、骑行舒适状态系数Ssdz、人流量值Rllz和道路宽度Dlkd的预设比例系数，其中，0.15≤W1≤0.21，0.08≤W2≤0.36，0.10≤W3≤0.26，0.10≤W4≤0.17，且0.50≤W1+W2+W3+W4≤1.0，R表示为第一修正常数；
将所述骑行可见性因子Kjyz与所述风速值Fsz相关联，获取环境评估系数Hjxs，将所述心率值Xlzz与所述呼吸频率Hxpl相关联，获取骑行舒适状态系数Ssdz，将所述骑行舒适状态系数Ssdz与所述环境评估系数Hjxs相关联，获取所述骑行风险指数Qxzs；
所述推送管理模块用于预先设置评估阈值Q，并将其与所述骑行风险指数Qxzs进行对比分析，以获取等级事件推送预警。
优选的，所述信息采集模块包括传感器单元、环境监测单元和身心变化单元；
所述第一数据组包括相关环境状态数据信息，第二数据组包括相关舒适情况数据信息；
所述传感器单元用于在智能头盔内部安装若干组传感器，其中包括光照传感器、湿度传感器、激光颗粒物传感器、热线风速传感器、温度传感器、心率监测带、呼吸腔传感器以及脉冲式速度传感器；
所述环境监测单元用于监测与记录骑手当前骑行时相关环境状态数据信息，其中相关环境状态数据信息包括空气湿度值Ksdz、大气压力、空气中的颗粒物密度Kwmd、光照强度Gzqd、风速值Fsz、空气温度值Ksdz以及天气状况；
所述身心变化单元用于实时监测骑手在骑行中身心变化情况，以获取相关舒适情况数据信息，其中相关舒适情况数据信息包括心率值Xlzz、呼吸频率Hxpl、汗液分泌程度、骑行速度Qsdz、水分摄取量、头部湿度值Stsd、血氧饱和度以及骑行里程Tqsz。
优选的，所述环境可见度模块包括分析单元；
所述分析单元用于利用相关环境状态数据信息中的所述空气湿度值Ksdz和所述颗粒物密度Kwmd相关联，并经过无量纲处理后，获取骑行可见性因子Kjyz，所述骑行可见性因子Kjyz通过以下公式获取：
；
式中，Gzqd表示为光照强度，和均表示为预设比例系数，其中，0.24≤≤ 0.50，0.10≤≤0.50，且0.40≤+≤1.0，C表示为第二修正常数。
优选的，所述环境可见度模块还包括对比单元；
所述对比单元用于将所述骑行可见性因子Kjyz与所述能见阈值N进行对比分析，以此判定智能头盔向骑手选择发送的骑行建议内容，所述骑行建议内容具体如下：
若所述骑行可见性因子Kjyz大于或等于所述能见阈值N时，表示为当前智能头盔向骑手选择发送：当前骑手不宜远距离的单车骑行任务；
若所述骑行可见性因子Kjyz小于所述能见阈值N时，表示为当前智能头盔向骑手选择发送：当前骑手适宜远近距离的单车骑行任务。
优选的，所述语音导航播报模块包括人机互动单元和指挥与提示单元；
所述人机互动单元用于实现智能头盔与骑手之间的双向沟通，通过语音识别技术将骑手的语音指令反馈和执行结果传递给骑手，骑手使用语音指令与智能头盔进行交互，提出问题、发出指示或表达需求；
所述指挥与提示单元用于生成并播报与骑手在骑行时的相关语音信息，其中相关语音信息包括导航指示、路况提示、健康提醒以及紧急呼救信号。
优选的，经过无量纲处理后，所述环境评估系数Hjxs通过以下公式获取：
；
式中，Kjyz表示为骑行可见性因子，Fsz表示为风速值，Ksdz表示为空气温度值，a1、a2和a3分别表示为骑行可见性因子Kjyz、风速值Fsz和空气温度值Ksdz的预设比例系数，其中0.11≤a1≤0.49，0.09≤a2≤0.22，0.15≤a3≤0.19，且0.40≤a1+a2+a3≤1.0，B表示为第三修正常数。
优选的，经过无量纲处理后，所述骑行舒适状态系数Ssdz通过以下公式获取：
；
式中，Xlzz表示为心率值，Hxpl表示为呼吸频率，Qsdz表示为骑行速度，Stsd表示为头部湿度值，Tqsz表示为骑行里程，x、h、q、s和t分别表示为心率值Xlzz、呼吸频率Hxpl、骑行速度Qsdz、头部湿度值Stsd和骑行里程Tqsz的预设比例系数，其中0.26≤x≤0.35，0.22≤h≤0.28，0.04≤q≤0.20，0.06≤s≤0.08，0.02≤t≤0.09，且0.65≤x+h+q+s+t≤1.0，p表示为第四修正常数。
优选的，所述推送管理模块包括阈值对比单元和事件推送预警单元；
所述阈值对比单元用于将所述骑行风险指数Qxzs与所述评估阈值Q进行对比分析，具体分析内容如下：
若所述骑行风险指数Qxzs大于所述评估阈值Q时，即Qxzs＞Q时，表示为当前骑手的骑行风险处于异常状态，生成第一预测评价；
若所述骑行风险指数Qxzs等于所述评估阈值Q时，即Qxzs＝Q时，表示为当前骑手的骑行风险处于异常状态，生成第二预测评价；
若所述骑行风险指数Qxzs小于所述评估阈值Q时，即Qxzs＜Q时，表示为当前骑手的骑行风险处于非异常状态，生成第三预测评价。
优选的，所述推送管理模块还包括事件推送预警单元；
所述事件推送预警单元用于将分别对应第一预测评价、第二预测评价和第三预测评价做出事件推送预警通知；
当生成第一预测评价，智能头盔向骑手发送连续振动预警，并通过语音方式建议骑手暂时停止骑行；
当生成第二预测评价，智能头盔向骑手发送三次振动预警，并通过语音方式建议骑手注意周围环境和自身疲累状况，并提供替代路线和建议减速；
当生成第三预测评价，智能头盔将无需向骑手发送预警通知，提供鼓励和前方道路提示。
优选的，一种基于智能头盔的事件信息推送方法，包括以下步骤：
步骤一、首先信息采集模块将利用若干组传感器监测相关环境状态数据信息和相关舒适情况数据信息；
步骤二、接着环境可见度模块将利用相关环境状态数据信息，获取骑行可见性因子Kjyz，并将其与所述能见阈值N对比，以判定智能头盔向骑手选择发送的骑行建议内容；
步骤三、其次语音导航播报模块将通过智能头盔向骑手提供实时的导航指示、路况提示、健康提醒以及紧急呼救信号，并在导航指示方面，建立重新播报导航指令，通过骑手的需求，选择是否需重新播报导航；
步骤四、此外事件分析模块用于将所述相关环境状态数据信息和相关舒适情况数据信息均进行特征提取，以获取空气湿度值Ksdz、颗粒物密度Kwmd、风速值Fsz、心率值Xlzz以及呼吸频率Hxpl，进行计算学习和无量纲处理后，预测获取骑行风险指数Qxzs；
步骤五、最后推送管理模块用于预先设置评估阈值Q，并将其与所述骑行风险指数Qxzs进行对比分析，以获取等级事件推送预警。
（三）有益效果
本发明提供了一种基于智能头盔的事件信息推送方法及系统，具备以下有益效果：
（1）首先智能头盔将通过实时监测骑手周围环境状态，进一步有效提高骑手对环境变化的感知能力，同时对骑行可见性因子Kjyz进行分析，并根据预设能见阈值N，向骑手发送个性化的骑行建议，帮助骑手在复杂天气中做出更明智的决策，语音导航播报模块通过智能头盔向骑手提供实时导航指示、路况提示以及健康提醒等，使骑手能够专注于骑行而不分心查看导航设备，间接提高骑行安全性；事件分析模块则通过相关舒适情况数据信息，预测骑行舒适状态，并根据个体差异发送个性化的舒适度提醒，增进骑手的骑行体验；事件分析模块根据对骑手周围环境以及骑行过程中的舒适感受等相关参数，计算骑行风险指数Qxzs，推送管理模块设置评估阈值Q，实现对骑行风险的预测和预警，帮助骑手减少潜在危险。总之，该系统将在现有技术的基础上，通过智能头盔感知骑手的当前骑行环境以及自身的舒适度状态，提醒骑手注意相关的事件信息，为骑手提供了多方面和贴心的骑行服务，使其在骑行中更好地享受健康、安全与智能的骑行体验。
通过在智能头盔内部安置多组传感器，实现对骑手骑行时环境状态和舒适情况的实时监测和采集。
（2）对于骑行过程中的环境变化和骑手身体状态的实时监测与分析，传统头盔仅停留在对骑手的头部保护，而该系统将通过对环境状态和骑手身体舒适情况的深度分析，并能够及时预警潜在的骑行风险，从而为骑手提供更为安全可靠的服务和关怀。这将重新定义骑行安全的标准，使骑手在城市道路上能够更加从容自如地享受骑行乐趣。
（3）当骑手准备外出骑行单车时，智能头盔将自动通过若干组传感器来监测骑行道路中的相关环境状态数据，并帮助骑手做出判断，判断当前是否适宜骑行或者为骑手提出个性化的建议，同时，在骑手骑行的过程中，智能采集相关骑手自身状态，考虑骑手当前是否处于劳累或者不舒适的情况，以减少因骑手主观意识上，觉得自己还能进行骑行，而造成骑手身心健康的问题，进一步减少危险隐患，同时结合环境多重因数，综合考虑骑手在骑行单车时的骑行风险事件，并将此类事件及时的通过语音和振动的方式提醒骑手。
附图说明
图1为本发明一种基于智能头盔的事件信息推送系统框图流程示意图；
图2为本发明一种基于智能头盔的事件信息推送方法步骤流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。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前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在智能科技不断发展的今天，智能头盔作为可穿戴设备的一种，已经成为连接人与科技的重要桥梁。这种智能头盔不仅仅是传统安全防护的延伸，更是集成了各类传感器和先进技术的智能装备。智能头盔的应用领域涵盖了多个方面，从生活休闲到出行交通，再到运动健康，无一不体现其多功能性。尤其在单车的骑行方面，越来越多的人在生活质量提高了以后，更加的注重起了自身的身心健康，其中骑行单车将成为了人们的不二选择。
那么针对越来越多的人开始使用单车来进行强健身体时，骑行中的安全问题也成为了焦点问题，然而，传统的骑行头盔在提供基本头部保护的同时，无法为骑手提供足够的个性化骑行体验和实时的环境感知。骑手在复杂的城市交通中，常常面临着变化多端的天气因素，骑行状态以及个体的身体状态等挑战，骑手在骑行过程中可能难以准确判断环境风险，以及自身劳累骑行的极限情况，造成骑手的骑行安全问题。
实施例1
请参阅图1，本发明提供一种基于智能头盔的事件信息推送系统，包括信息采集模块、环境可见度模块、语音导航播报模块、事件分析模块以及推送管理模块；
所述信息采集模块用于在智能头盔内部安置若干组传感器，以采集骑手当前骑行时相关环境状态数据信息，生成第一数据组，并实时监测骑手在骑行单车过程中相关舒适情况数据信息，生成第二数据组；
所述环境可见度模块用于依据相关环境状态数据信息，分析获取骑行可见性因子Kjyz，并预先设置能见阈值N，通过将所述骑行可见性因子Kjyz与所述能见阈值N进行对比分析，以判定智能头盔向骑手选择发送的骑行建议内容；
所述语音导航播报模块用于通过智能头盔向骑手提供实时的导航指示、路况提示、健康提醒以及紧急呼救信号，并在导航指示方面，建立重新播报导航指令，通过骑手的需求，选择是否需重新播报导航；
所述事件分析模块用于将所述相关环境状态数据信息和相关舒适情况数据信息均进行特征提取，以获取空气湿度值Ksdz、颗粒物密度Kwmd、风速值Fsz、心率值Xlzz以及呼吸频率Hxpl，进行计算学习和无量纲处理后，预测获取骑行风险指数Qxzs，所述骑行风险指数Qxzs通过以下公式获取：
；
式中，Hjxs表示为环境评估系数，Ssdz表示为骑行舒适状态系数，Rllz表示为人流量值，Dlkd表示为道路宽度，W1、W2、W3和W4分别表示为环境评估系数Hjxs、骑行舒适状态系数Ssdz、人流量值Rllz和道路宽度Dlkd的预设比例系数，其中，0.15≤W1≤0.21，0.08≤W2≤0.36，0.10≤W3≤0.26，0.10≤W4≤0.17，且0.50≤W1+W2+W3+W4≤1.0，R表示为第一修正常数；
将所述骑行可见性因子Kjyz与所述风速值Fsz相关联，获取环境评估系数Hjxs，将所述心率值Xlzz与所述呼吸频率Hxpl相关联，获取骑行舒适状态系数Ssdz，将所述骑行舒适状态系数Ssdz与所述环境评估系数Hjxs相关联，获取所述骑行风险指数Qxzs；
所述推送管理模块用于预先设置评估阈值Q，并将其与所述骑行风险指数Qxzs进行对比分析，以获取等级事件推送预警。
本系统运行中，智能头盔通过内置传感器实时监测骑手周围环境状态，利用环境可见度模块，对骑行可见性因子Kjyz进行分析，并根据预设能见阈值N，向骑手发送个性化的骑行建议，帮助骑手在复杂天气中做出更明智的决策，语音导航播报模块通过智能头盔向骑手提供实时导航指示、路况提示以及健康提醒等，使骑手能够专注于骑行而不分心查看导航设备，间接提高骑行安全性；事件分析模块则通过相关舒适情况数据信息，预测骑行舒适状态，并根据个体差异发送个性化的舒适度提醒，增进骑手的骑行体验；事件分析模块根据对骑手周围环境以及骑行过程中的舒适感受等相关参数，计算骑行风险指数Qxzs，推送管理模块设置评估阈值Q，实现对骑行风险的预测和预警，帮助骑手减少潜在危险。
实施例2
请参照图1，具体的：所述信息采集模块包括传感器单元、环境监测单元和身心变化单元；
所述第一数据组包括相关环境状态数据信息，第二数据组包括相关舒适情况数据信息；
所述传感器单元用于在智能头盔内部安装若干组传感器，其中包括光照传感器、湿度传感器、激光颗粒物传感器、热线风速传感器、温度传感器、心率监测带、呼吸腔传感器以及脉冲式速度传感器；用于捕捉骑手周围环境以及身体状态的实时数据。
所述环境监测单元用于监测与记录骑手当前骑行时相关环境状态数据信息，其中相关环境状态数据信息包括空气湿度值Ksdz、大气压力、空气中的颗粒物密度Kwmd、光照强度Gzqd、风速值Fsz、空气温度值Ksdz以及天气状况，这些数据不仅提供了骑手周围环境的全貌，还有助于预测可能的天气变化和路况。
所述身心变化单元用于实时监测骑手在骑行中身心变化情况，以获取相关舒适情况数据信息，其中相关舒适情况数据信息包括心率值Xlzz、呼吸频率Hxpl、汗液分泌程度、骑行速度Qsdz、水分摄取量、头部湿度值Stsd、血氧饱和度以及骑行里程Tqsz，这些数据反映了骑手的身体状况和骑行习惯，为个性化的骑行建议提供了重要依据。
本实施例中，通过环境监测单元以便进一步提升骑手对周围环境的认知，帮助其更好地应对复杂的骑行条件或者重新规划骑行日期；通过身心变化单元的采集，不仅能够反映骑手的身体状况，还有助于系统为骑手提供个性化的舒适度提醒和建议。基于第一数据组和第二数据组的信息，系统能够向骑手提供个性化的骑行建议，包括调整骑行速度、增加水分摄取以及提醒休息等，从而提升骑行舒适性和安全性。第一数据组中的环境状态数据信息使骑手能够实时感知周围环境，预测天气变化，选择更安全的骑行路线。第二数据组中的身心变化数据信息有助于系统了解骑手的身体状况，提供针对性的健康提示，防范潜在的身体不适。通过多方面数据采集和分析，系统有助于提升骑手的骑行体验，使其在骑行中更加享受健康、安全与舒适的感觉。
实施例3
请参照图1，具体的：所述环境可见度模块包括分析单元；
所述分析单元用于利用相关环境状态数据信息中的所述空气湿度值Ksdz和所述颗粒物密度Kwmd相关联，并经过无量纲处理后，获取骑行可见性因子Kjyz，所述骑行可见性因子Kjyz通过以下公式获取：
；
式中，Gzqd表示为光照强度，和均表示为预设比例系数，其中，0.24≤≤ 0.50，0.10≤≤0.50，且0.40≤+≤1.0，C表示为第二修正常数。
上述的光照强度Gzqd通过光照传感器进行采集获取，可测量周围环境的光照强度；
空气湿度值Ksdz通过湿度传感器进行采集获取；
颗粒物密度Kwmd通过激光颗粒物传感器或散射颗粒物传感器进行监测获取，检测空气中的颗粒物浓度；
所述环境可见度模块还包括对比单元；
所述对比单元用于将所述骑行可见性因子Kjyz与所述能见阈值N进行对比分析，以此判定智能头盔向骑手选择发送的骑行建议内容，所述骑行建议内容具体如下：
若所述骑行可见性因子Kjyz大于或等于所述能见阈值N时，表示为当前智能头盔向骑手选择发送：当前骑手不宜远距离的单车骑行任务；
若所述骑行可见性因子Kjyz小于所述能见阈值N时，表示为当前智能头盔向骑手选择发送：当前骑手适宜远近距离的单车骑行任务。
本实施例中，通过骑行可见性因子Kjyz的计算，综合考虑了多个因素，进一步反映了当前环境对骑手可见性的综合影响；并根据对比结果，智能头盔向骑手发送相应的骑行建议内容，以指导骑手在当前环境下是否继续选择骑行；骑手能够通过系统实时获取环境可见度评估，使其更全面了解当前骑行环境的可见情况，并且根据计算得到的骑行可见性因子Kjyz，智能头盔向骑手发送个性化骑行建议，进一步减少潜在安全风险。针对不同环境情况，系统向骑手发送不同的建议，使其能够更合理地选择骑行任务，提高骑行的安全性和舒适性。
实施例4
请参照图1，具体的：所述语音导航播报模块包括人机互动单元和指挥与提示单元；
所述人机互动单元用于实现智能头盔与骑手之间的双向沟通，通过语音识别技术将骑手的语音指令反馈和执行结果传递给骑手，骑手使用语音指令与智能头盔进行交互，提出问题、发出指示或表达需求，这种双向沟通机制使得系统更加智能、灵活，能够满足不同骑手的个性化需求，并增强导航的灵活性。
所述指挥与提示单元用于生成并播报与骑手在骑行时的相关语音信息，其中相关语音信息包括导航指示、路况提示、健康提醒以及紧急呼救信号。
上述的导航指示提供实时的导航指示，告诉骑手何时转弯、何时换道，以及正确的行进方向，使骑手更容易地找到目的地；
路况提示提供关于交通状况、拥堵情况、事故或其他可能影响骑行的路况信息，这有助于骑手选择避开拥堵或危险的路段；
健康提醒将结合骑手的相关舒适情况数据信息，比如心率值Xlzz以及呼吸频率Hxpl等等，提供健康方面的建议和提醒，确保骑手在骑行过程中保持安全和健康；
紧急呼救信号提供重要的提醒和警告，如接近红绿灯、过马路时注意行人以及注意路障等，以确保骑手的安全。
经过无量纲处理后，所述环境评估系数Hjxs通过以下公式获取：
；
式中，Kjyz表示为骑行可见性因子，Fsz表示为风速值，Ksdz表示为空气温度值，a1、a2和a3分别表示为骑行可见性因子Kjyz、风速值Fsz和空气温度值Ksdz的预设比例系数，其中0.11≤a1≤0.49，0.09≤a2≤0.22，0.15≤a3≤0.19，且0.40≤a1+a2+a3≤1.0，B表示为第三修正常数。
上述的风速值Fsz通过热线风速传感器或超声波风速传感器测量骑行周围风的速度；
空气温度值Ksdz通过温度传感器进行采集获取；
经过无量纲处理后，所述骑行舒适状态系数Ssdz通过以下公式获取：
；
式中，Xlzz表示为心率值，Hxpl表示为呼吸频率，Qsdz表示为骑行速度，Stsd表示为头部湿度值，Tqsz表示为骑行里程，x、h、q、s和t分别表示为心率值Xlzz、呼吸频率Hxpl、骑行速度Qsdz、头部湿度值Stsd和骑行里程Tqsz的预设比例系数，其中0.26≤x≤0.35，0.22≤h≤0.28，0.04≤q≤0.20，0.06≤s≤0.08，0.02≤t≤0.09，且0.65≤x+h+q+s+t≤1.0，p表示为第四修正常数。
上述的心率值Xlzz通过心率监测带实时监测骑手的心率情况；
呼吸频率Hxpl通过呼吸带或呼吸腔传感器测量骑手的呼吸频率；
骑行速度Qsdz通过脉冲式速度传感器测量自行车的骑行速度；
头部湿度值Stsd通过湿度传感器或头部穿戴式传感器，例如贴片式湿度传感器来测量头部的湿度；
骑行里程Tqsz通过里程计或GPS来准确测量自行车的骑行里程。
本实施例中，通过人机互动单元，智能头盔与骑手之间实现双向沟通，智能头盔通过语音回馈和执行结果传递，实现了更智能与灵活的人机互动体验；指挥与提示单元负责生成与骑手在骑行时相关的语音信息，包括导航指示、路况提示、健康提醒以及紧急呼救信号，系统根据骑手的当前环境和身体状态，个性化生成语音信息，通过将骑行可见性因子Kjyz融入环境评估系数Hjxs中，进一步确保环境评估系数Hjxs更加准确，帮助系统更全面地理解骑手周围环境的变化，以便智能头盔为骑手提供更个性化的健康提示；智能头盔与骑手之间通过语音实现双向沟通，使得智能头盔能够更灵活地满足骑手的个性化需求，提供更贴心的服务；系统通过环境评估系数Hjxs和骑行舒适状态系数Ssdz，为骑手提供了关于当前环境和个体身体状态的全面分析，有助于骑手更好地调整骑行行为。
实施例5
请参照图1，具体的：所述推送管理模块包括阈值对比单元和事件推送预警单元；
所述阈值对比单元用于将所述骑行风险指数Qxzs与所述评估阈值Q进行对比分析，具体分析内容如下：
若所述骑行风险指数Qxzs大于所述评估阈值Q时，即Qxzs＞Q时，表示为当前骑手的骑行风险处于异常状态，生成第一预测评价；
若所述骑行风险指数Qxzs等于所述评估阈值Q时，即Qxzs＝Q时，表示为当前骑手的骑行风险处于异常状态，生成第二预测评价；
若所述骑行风险指数Qxzs小于所述评估阈值Q时，即Qxzs＜Q时，表示为当前骑手的骑行风险处于非异常状态，生成第三预测评价。
所述推送管理模块还包括事件推送预警单元；
所述事件推送预警单元用于将分别对应第一预测评价、第二预测评价和第三预测评价做出事件推送预警通知；
当生成第一预测评价，智能头盔向骑手发送连续振动预警，并通过语音方式建议骑手暂时停止骑行，强调当前异常状态的严重性；
当生成第二预测评价，智能头盔向骑手发送三次振动预警，并通过语音方式建议骑手注意周围环境和自身疲累状况，并提供替代路线和建议减速；
当生成第三预测评价，智能头盔将无需向骑手发送预警通知，提供鼓励和前方道路提示。
本实施例中，根据对比结果生成相应的预测评价，分为第一预测评价、第二预测评价和第三预测评价，准确判断当前骑手骑行风险的异常程度；事件推送预警单元根据预测评价分别生成相应的事件推送预警通知；其中通过振动和语音方式，智能头盔能够实时反馈当前骑行风险状况，在不打扰骑手骑行单车的情况下，提供个性化的建议，以便骑手迅速做出反应，采取相应的措施，提高骑行安全性。推送管理模块实现了对骑行风险的实时监测和评估，帮助骑手更好地了解当前骑行环境和身体状态。根据不同的预测评价，系统提供个性化的预警通知，使骑手能够根据实际情况采取相应的措施。通过连续振动、语音建议和替代路线提供，系统在异常状态下能够及时引导骑手停止骑行或采取减速等安全措施。
实施例6
请参照图1和图2，具体的：一种基于智能头盔的事件信息推送方法，包括以下步骤：
步骤一、首先信息采集模块将利用若干组传感器监测相关环境状态数据信息和相关舒适情况数据信息；
步骤二、接着环境可见度模块将利用相关环境状态数据信息，获取骑行可见性因子Kjyz，并将其与所述能见阈值N对比，以判定智能头盔向骑手选择发送的骑行建议内容；
步骤三、其次语音导航播报模块将通过智能头盔向骑手提供实时的导航指示、路况提示、健康提醒以及紧急呼救信号，并在导航指示方面，建立重新播报导航指令，通过骑手的需求，选择是否需重新播报导航；
步骤四、此外事件分析模块用于将所述相关环境状态数据信息和相关舒适情况数据信息均进行特征提取，以获取空气湿度值Ksdz、颗粒物密度Kwmd、风速值Fsz、心率值Xlzz以及呼吸频率Hxpl，进行计算学习和无量纲处理后，预测获取骑行风险指数Qxzs；
步骤五、最后推送管理模块用于预先设置评估阈值Q，并将其与所述骑行风险指数Qxzs进行对比分析，以获取等级事件推送预警。
示例：一个某某智能头盔，该智能头盔引入了一种基于智能头盔的事件信息推送方法及系统，以下是某某智能头盔的示例：
数据采集：空气湿度值Ksdz为16；颗粒物密度Kwmd为68%；光照强度Gzqd为12；为 0.26；为0.35；C为0.48；
风速值Fsz为13；空气温度值Ksdz为36；a1为0.26；a2为0.19；a3为0.16；B为0.98；心率值Xlzz为26；呼吸频率Hxpl为68%；骑行速度Qsdz为24；头部湿度值Stsd为23；骑行里程Tqsz为162；x为0.28；h为0.25；q为0.09；s为0.06；t为0.06；p为0.71；
人流量值Rllz为69%；道路宽度Dlkd为3.8；W1为0.18；W2为0.20；W3为0.20；W4为0.13；R为0.05；
通过以上数据，可以进行以下计算：
骑行可见性因子=68；
若能见阈值N为50，则骑行可见性因子Kjyz大于能见阈值N，表示为当前智能头盔向骑手选择发送：当前骑手不宜远距离的单车骑行任务；
环境评估系数=18.0；
骑行舒适状态系数=5.29；
骑行风险指数=12.0；
若评估阈值Q为12.0，则骑行风险指数Qxzs等于评估阈值Q，即Qxzs＝Q，表示为当前骑手的骑行风险处于异常状态，生成第二预测评价，智能头盔向骑手发送三次振动预警，并通过语音方式建议骑手注意周围环境和自身疲累状况，并提供替代路线和建议减速。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (10)

1.一种基于智能头盔的事件信息推送系统，其特征在于：包括信息采集模块、环境可见度模块、语音导航播报模块、事件分析模块以及推送管理模块；
所述信息采集模块用于在智能头盔内部安置若干组传感器，以采集骑手当前骑行时相关环境状态数据信息，生成第一数据组，并实时监测骑手在骑行单车过程中相关舒适情况数据信息，生成第二数据组；
所述环境可见度模块用于依据相关环境状态数据信息，分析获取骑行可见性因子Kjyz，并预先设置能见阈值N，通过将所述骑行可见性因子Kjyz与所述能见阈值N进行对比分析，以判定智能头盔向骑手选择发送的骑行建议内容；
所述语音导航播报模块用于通过智能头盔向骑手提供实时的导航指示、路况提示、健康提醒以及紧急呼救信号，并在导航指示方面，建立重新播报导航指令，通过骑手的需求，选择是否需重新播报导航；
所述事件分析模块用于将所述相关环境状态数据信息和相关舒适情况数据信息均进行特征提取，以获取空气湿度值Ksdz、颗粒物密度Kwmd、风速值Fsz、心率值Xlzz以及呼吸频率Hxpl，进行计算学习和无量纲处理后，预测获取骑行风险指数Qxzs，所述骑行风险指数Qxzs通过以下公式获取：
；
式中，Hjxs表示为环境评估系数，Ssdz表示为骑行舒适状态系数，Rllz表示为人流量值，Dlkd表示为道路宽度，W1、W2、W3和W4分别表示为环境评估系数Hjxs、骑行舒适状态系数Ssdz、人流量值Rllz和道路宽度Dlkd的预设比例系数，R表示为第一修正常数；
将所述骑行可见性因子Kjyz与所述风速值Fsz相关联，获取环境评估系数Hjxs，将所述心率值Xlzz与所述呼吸频率Hxpl相关联，获取骑行舒适状态系数Ssdz，将所述骑行舒适状态系数Ssdz与所述环境评估系数Hjxs相关联，获取所述骑行风险指数Qxzs；
所述推送管理模块用于预先设置评估阈值Q，并将其与所述骑行风险指数Qxzs进行对比分析，以获取等级事件推送预警。
2.根据权利要求1所述的一种基于智能头盔的事件信息推送系统，其特征在于：所述信息采集模块包括传感器单元、环境监测单元和身心变化单元；
所述第一数据组包括相关环境状态数据信息，第二数据组包括相关舒适情况数据信息；
所述传感器单元用于在智能头盔内部安装若干组传感器，其中包括光照传感器、湿度传感器、激光颗粒物传感器、热线风速传感器、温度传感器、心率监测带、呼吸腔传感器以及脉冲式速度传感器；
所述环境监测单元用于监测与记录骑手当前骑行时相关环境状态数据信息，其中相关环境状态数据信息包括空气湿度值Ksdz、大气压力、空气中的颗粒物密度Kwmd、光照强度Gzqd、风速值Fsz、空气温度值Ksdz以及天气状况；
所述身心变化单元用于实时监测骑手在骑行中身心变化情况，以获取相关舒适情况数据信息，其中相关舒适情况数据信息包括心率值Xlzz、呼吸频率Hxpl、汗液分泌程度、骑行速度Qsdz、水分摄取量、头部湿度值Stsd、血氧饱和度以及骑行里程Tqsz。
3.根据权利要求2所述的一种基于智能头盔的事件信息推送系统，其特征在于：所述环境可见度模块包括分析单元；
所述分析单元用于利用相关环境状态数据信息中的所述空气湿度值Ksdz和所述颗粒物密度Kwmd相关联，并经过无量纲处理后，获取骑行可见性因子Kjyz，所述骑行可见性因子Kjyz通过以下公式获取：
；
式中，Gzqd表示为光照强度，和/>均表示为预设比例系数，其中，0.24≤/>≤0.50，0.10≤/>≤0.50，且0.40≤/>+/>≤1.0，C表示为第二修正常数。
4.根据权利要求3所述的一种基于智能头盔的事件信息推送系统，其特征在于：所述环境可见度模块还包括对比单元；
所述对比单元用于将所述骑行可见性因子Kjyz与所述能见阈值N进行对比分析，以此判定智能头盔向骑手选择发送的骑行建议内容，所述骑行建议内容具体如下：
若所述骑行可见性因子Kjyz大于或等于所述能见阈值N时，表示为当前智能头盔向骑手选择发送：当前骑手不宜远距离的单车骑行任务；
若所述骑行可见性因子Kjyz小于所述能见阈值N时，表示为当前智能头盔向骑手选择发送：当前骑手适宜远近距离的单车骑行任务。
5.根据权利要求1所述的一种基于智能头盔的事件信息推送系统，其特征在于：所述语音导航播报模块包括人机互动单元和指挥与提示单元；
所述人机互动单元用于实现智能头盔与骑手之间的双向沟通，通过语音识别技术将骑手的语音指令反馈和执行结果传递给骑手，骑手使用语音指令与智能头盔进行交互，提出问题、发出指示或表达需求；
所述指挥与提示单元用于生成并播报与骑手在骑行时的相关语音信息，其中相关语音信息包括导航指示、路况提示、健康提醒以及紧急呼救信号。
6.根据权利要求3所述的一种基于智能头盔的事件信息推送系统，其特征在于：经过无量纲处理后，所述环境评估系数Hjxs通过以下公式获取：
；
式中，Kjyz表示为骑行可见性因子，Fsz表示为风速值，Ksdz表示为空气温度值，a1、a2和a3分别表示为骑行可见性因子Kjyz、风速值Fsz和空气温度值Ksdz的预设比例系数，其中0.11≤a1≤0.49，0.09≤a2≤0.22，0.15≤a3≤0.19，且0.40≤a1+a2+a3≤1.0，B表示为第三修正常数。
7.根据权利要求2所述的一种基于智能头盔的事件信息推送系统，其特征在于：经过无量纲处理后，所述骑行舒适状态系数Ssdz通过以下公式获取：
；
式中，Xlzz表示为心率值，Hxpl表示为呼吸频率，Qsdz表示为骑行速度，Stsd表示为头部湿度值，Tqsz表示为骑行里程，x、h、q、s和t分别表示为心率值Xlzz、呼吸频率Hxpl、骑行速度Qsdz、头部湿度值Stsd和骑行里程Tqsz的预设比例系数，其中0.26≤x≤0.35，0.22≤h≤0.28，0.04≤q≤0.20，0.06≤s≤0.08，0.02≤t≤0.09，且0.65≤x+h+q+s+t≤1.0，p表示为第四修正常数。
8.根据权利要求1所述的一种基于智能头盔的事件信息推送系统，其特征在于：所述推送管理模块包括阈值对比单元和事件推送预警单元；
所述阈值对比单元用于将所述骑行风险指数Qxzs与所述评估阈值Q进行对比分析，具体分析内容如下：
若所述骑行风险指数Qxzs大于所述评估阈值Q时，即Qxzs＞Q时，表示为当前骑手的骑行风险处于异常状态，生成第一预测评价；
若所述骑行风险指数Qxzs等于所述评估阈值Q时，即Qxzs＝Q时，表示为当前骑手的骑行风险处于异常状态，生成第二预测评价；
若所述骑行风险指数Qxzs小于所述评估阈值Q时，即Qxzs＜Q时，表示为当前骑手的骑行风险处于非异常状态，生成第三预测评价。
9.根据权利要求8所述的一种基于智能头盔的事件信息推送系统，其特征在于：所述推送管理模块还包括事件推送预警单元；
所述事件推送预警单元用于将分别对应第一预测评价、第二预测评价和第三预测评价做出事件推送预警通知；
当生成第一预测评价，智能头盔向骑手发送连续振动预警，并通过语音方式建议骑手暂时停止骑行；
当生成第二预测评价，智能头盔向骑手发送三次振动预警，并通过语音方式建议骑手注意周围环境和自身疲累状况，并提供替代路线和建议减速；
当生成第三预测评价，智能头盔将无需向骑手发送预警通知，提供鼓励和前方道路提示。
10.一种基于智能头盔的事件信息推送方法，包括上述权利要求1~9任一一项所述的一种基于智能头盔的事件信息推送系统，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一、首先信息采集模块将利用若干组传感器监测相关环境状态数据信息和相关舒适情况数据信息；
步骤二、接着环境可见度模块将利用相关环境状态数据信息，获取骑行可见性因子Kjyz，并将其与所述能见阈值N对比，以判定智能头盔向骑手选择发送的骑行建议内容；
步骤三、其次语音导航播报模块将通过智能头盔向骑手提供实时的导航指示、路况提示、健康提醒以及紧急呼救信号，并在导航指示方面，建立重新播报导航指令，通过骑手的需求，选择是否需重新播报导航；
步骤四、此外事件分析模块用于将所述相关环境状态数据信息和相关舒适情况数据信息均进行特征提取，以获取空气湿度值Ksdz、颗粒物密度Kwmd、风速值Fsz、心率值Xlzz以及呼吸频率Hxpl，进行计算学习和无量纲处理后，预测获取骑行风险指数Qxzs；
步骤五、最后推送管理模块用于预先设置评估阈值Q，并将其与所述骑行风险指数Qxzs进行对比分析，以获取等级事件推送预警。
CN202410051402.8A 2024-01-15 2024-01-15 一种基于智能头盔的事件信息推送方法及系统 Active CN117579691B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202410051402.8A CN117579691B (zh) 2024-01-15 2024-01-15 一种基于智能头盔的事件信息推送方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202410051402.8A CN117579691B (zh) 2024-01-15 2024-01-15 一种基于智能头盔的事件信息推送方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN117579691A true CN117579691A (zh) 2024-02-20
CN117579691B CN117579691B (zh) 2024-04-09

Family

ID=89888465

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202410051402.8A Active CN117579691B (zh) 2024-01-15 2024-01-15 一种基于智能头盔的事件信息推送方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN117579691B (zh)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN206324299U (zh) * 2016-12-21 2017-07-14 桂林电子科技大学 一种智能防护头盔
CN107087026A (zh) * 2017-04-13 2017-08-22 王海洋 具有语音交互的自行车智能辅助装置及其数据处理方法
CN113662525A (zh) * 2021-08-27 2021-11-19 深兰盛视科技（苏州）有限公司 智能头盔的控制方法、装置、智能头盔及存储介质
CN117037420A (zh) * 2023-10-08 2023-11-10 深圳市锐力电子技术有限公司 一种基于智能头盔的行驶安全预警方法及系统

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN206324299U (zh) * 2016-12-21 2017-07-14 桂林电子科技大学 一种智能防护头盔
CN107087026A (zh) * 2017-04-13 2017-08-22 王海洋 具有语音交互的自行车智能辅助装置及其数据处理方法
CN113662525A (zh) * 2021-08-27 2021-11-19 深兰盛视科技（苏州）有限公司 智能头盔的控制方法、装置、智能头盔及存储介质
CN117037420A (zh) * 2023-10-08 2023-11-10 深圳市锐力电子技术有限公司 一种基于智能头盔的行驶安全预警方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN117579691B (zh) 2024-04-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Caviedes et al. Modeling the impact of traffic conditions and bicycle facilities on cyclists’ on-road stress levels
JP7173105B2 (ja) 自動運転制御装置、自動運転制御方法、プログラム、および自動運転制御システム
US6870478B2 (en) Information providing system and information providing method
US8140241B2 (en) Driving action estimating device, driving support device, vehicle evaluating system, driver model creating device, and driving action determining device
Yousif et al. A review of behavioural issues contribution to motorcycle safety
CN105980228B (zh) 驾驶辅助装置
JP4780454B2 (ja) 経路探索装置
KR101069409B1 (ko) 차량 운행에 관련된 안전지수 산출 시스템 및 그 방법
US20130289798A1 (en) Method and apparatus for providing driver-customized vehicle service
JP2006521603A (ja) 自動車の速度をリスクに基づいて調整する方法およびこの方法を実施するための装置
JP2007122579A (ja) 車両制御装置
CN110728824B (zh) 一种基于多源数据的驾驶员疲劳状态检测及提醒方法
WO2009148188A1 (ja) 運転行動自動評価システム
KR102002303B1 (ko) 보행자-차량 간의 상충위험도 분석시스템
KR20120066468A (ko) 운전부하 측정을 위한 장치 및 방법
JP2017225647A (ja) 運転時の心理状態解析方法
JP2006280513A (ja) 乗り物操縦者のモニター方法及びシステム
JP2006167425A (ja) 車両用心的資源評価装置及びその利用
CN117579691B (zh) 一种基于智能头盔的事件信息推送方法及系统
JP2004110590A (ja) 自転車の走行路面状況の評価モデルを生成する方法、自転車の走行路面環境評価方法及び評価システム
CN117755329A (zh) 一种基于驾驶员情境意识的接管时机与类型的方法及系统
GB2583960A (en) Method and system using mapped emotions
JP2005006966A (ja) 支援装置
US20240053745A1 (en) Extended Reality helmet
WO2020153932A1 (en) Driver stress prediction and mitigation

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
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant