[go: up one dir, main page]

CN109381201A - 车载疲劳监测系统 - Google Patents

车载疲劳监测系统 Download PDF

Info

Publication number
CN109381201A
CN109381201A CN201810902374.0A CN201810902374A CN109381201A CN 109381201 A CN109381201 A CN 109381201A CN 201810902374 A CN201810902374 A CN 201810902374A CN 109381201 A CN109381201 A CN 109381201A
Authority
CN
China
Prior art keywords
operator
head
time window
head movement
driver
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
CN201810902374.0A
Other languages
English (en)
Inventor
沈玮
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.)
Individual
Original Assignee
Individual
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 Individual filed Critical Individual
Publication of CN109381201A publication Critical patent/CN109381201A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • 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
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording for evaluating the cardiovascular system, e.g. pulse, heart rate, blood pressure or blood flow
    • 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
    • A61B5/103—Measuring devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor or mobility of a limb
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Measuring devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor or mobility of a limb
    • A61B5/1113—Local tracking of patients, e.g. in a hospital or private home
    • A61B5/1114—Tracking parts of the body
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • 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
    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6887—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient mounted on external non-worn devices, e.g. non-medical devices
    • A61B5/6893—Cars
    • 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
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/08—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to drivers or passengers
    • G—PHYSICS
    • G02—OPTICS
    • G02B—OPTICAL ELEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS
    • G02B27/00—Optical systems or apparatus not provided for by any of the groups G02B1/00 - G02B26/00, G02B30/00
    • G02B27/0093—Optical systems or apparatus not provided for by any of the groups G02B1/00 - G02B26/00, G02B30/00 with means for monitoring data relating to the user, e.g. head-tracking, eye-tracking
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; 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
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; 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 OR CALCULATING; COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation
    • 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
    • G08B21/06—Alarms for ensuring the safety of persons indicating a condition of sleep, e.g. anti-dozing alarms
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B25/00—Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems
    • G08B25/14—Central alarm receiver or annunciator arrangements
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0108—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data
    • G08G1/0112—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data from the vehicle, e.g. floating car data [FCD]
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
    • G16H40/63—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for local operation
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
    • G16H40/67—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for remote operation
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • 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
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/08—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to drivers or passengers
    • B60W2040/0818—Inactivity or incapacity of driver
    • 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
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/08—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to drivers or passengers
    • B60W2040/0872—Driver physiology

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Psychology (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • Child & Adolescent Psychology (AREA)
  • Developmental Disabilities (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)

Abstract

本发明实施例可以提供一种实时疲劳监测系统，用于检测和/或监测驾驶装置的驾驶员的疲劳状况。在一些实施例中，该疲劳监测系统可以包括：一组的一个或多个传感器，用于检测驾驶员的生理状况，头部运动检测装置，一个或多个处理装置，和/或任何其他组件。在一些实施例中，该疲劳监测系统可以包括处理装置，其被配置为响应于检测到驾驶员的生理状况低于阈值同时驾驶员的头部运动向下倾斜而确定疲劳状况发生。

Description

车载疲劳监测系统
相关申请案的交叉引用
本公开涉及以下申请：于2016年6月30日提交的美国非临时专利申请No.15/199,268、于2015年12月21日提交的美国非临时专利申请No.14/977,627，以及于2016年3月7日提交的美国非临时专利申请No.15/063,435。这些申请的全部内容通过引用合并于此，用于所有目的。
背景技术
本公开涉及车辆监测技术，更具体地涉及通过监测已检测到其操作员处于疲劳状态的车辆来提高车辆安全性的方法。
驾驶员处于疲劳状态可能导致不安全驾驶。疲劳驾驶时，驾驶员可能会暂时失去他/她的意识且错误地驾驶，从而造成道路交通事故。疲劳驾驶时，风险是显而易见的。美国国家运输安全委员会(NTSB)已经指出，处于疲劳状态的驾驶员驾驶重型车辆是非常危险的。52％的重型卡车单车事故与疲劳有关。据估计，每年有40,000人因疲劳驾驶受伤，1,550人死亡。处于疲劳状态的驾驶员反应慢并做出错误的决定。他们不仅把自己置于危险中，而且对道路上的其他人造成危险。
因此，需要有一种驾驶装置，其被配备以检测驾驶员在驾驶时的疲劳状态，并通知有关实体应对与检测到的疲劳驾驶状态相关的风险。
发明内容
本发明实施例可以提供一种实时疲劳监测系统，用于检测和/或监测驾驶装置的驾驶员的疲劳状态。在一些实施例中，根据本公开的疲劳监测系统可以包括一组的一个或多个用于检测驾驶员的生理状况的传感器，头部运动检测装置，一个或多个处理装置，和/或任何其他组件。传感器可以被配置为收集关于驾驶员的实时生理数据，例如心电图(EKG)，心率和血液浓度数据，并将生理数据传送到第一处理装置。在一些实施例中，传感器可以包括心电图检测组件，其被配置为检测驾驶员的心脏活动。在一些实施例中，心电图检测组件可以被配置为生成表示驾驶员的心脏活动的EKG信号。在这些实施例中，第一处理装置可以被配置为从EKG信号中提取各种EKG数据，例如P波，Q波，R波，S波，T波和/或任何其他EKG数据。在一些实施例中，传感器可以包括心率监测装置，其被配置为检测驾驶员的心率。在一些实施例中，传感器可以包括血液浓度检测组件，其被配置为检测驾驶员的血液浓度。第一处理装置可以被配置为将从传感器接收的生理数据与一个或多个阈值进行比较，并确定是否已经超出这些阈值中的任何一个。例如，第一处理装置可以被配置为将检测到的驾驶员的心率与预设心率阈值(例如，每分钟60跳)进行比较，以确定驾驶员的心率是否已经降到阈值以下。
头部运动检测装置可以被配置为收集关于驾驶员的头部位置的信息。在一些实施例中，头部运动检测装置可以包括摄像机组件，其被配置为周期性地或非周期地抓拍驾驶员的图像。在一些实施例中，头部运动检测装置可以包括运动感测组件，其被配置为获取关于驾驶员头部的运动的运动信息。由头部运动检测装置捕获到的图像和/或运动数据可以被传送到第二处理装置。第二处理装置可以被配置为确定驾驶员头部的运动。例如，第二处理装置可以被配置为确定驾驶员的头部运动的方向，头部运动的距离，头部运动的速度，头部运动的取向变化和/或驾驶员的头部运动的任何其他方面。
在一些实施例中，根据本公开的疲劳状态检测系统可以包括第三处理装置。第三处理装置可以被配置为响应于在驾驶员的头部运动向下倾斜的同时检测到驾驶员的生理状况低于阈值而确定疲劳状态发生。例如，第三处理装置可以被配置为当检测到驾驶员的心率低于60跳/分钟时检查驾驶员的头部运动。在这个示例中，第三处理装置可以被配置为确定驾驶员头部在最近3秒内的速度和方向，并在之后的3秒监测驾驶员的头部运动。如果这六秒钟内驾驶员的头部运动指示驾驶员的头部以预定范围内的速度向下倾斜，则第三处理装置可以确定已检测到驾驶员处于疲劳驾驶状态。
在一些实施例中，第一、第二和第三处理装置中的一个或多个可以是相同的处理装置。在一些实施例中，第一、第二和第三处理装置中的一个或多个可以设置在驾驶员正在驾驶的驾驶装置内。在一些实施例中，第一、第二和第三处理装置中的一个或多个可以远程地设置在处理中心内，并且被配置为作为云服务检测驾驶员的疲劳状态。
本发明内容并不旨在标识所要求保护的主题的关键或必要特征，也不旨在单独使用以确定所要求保护的主题的范围。应通过参照本专利的整个说明书的适当部分，任一或所有附图及每个权利要求来理解主题。
参照以下说明书、权利要求书和附图，上述以及其他特征和实施例将变得显而易见。
附图说明
图1大体示出了根据本公开的一种用于检测驾驶装置的操作员的疲劳状态以提高安全性的基础结构。
图2示出了一些感测装置，其可以设置在驾驶装置内，用于产生生理状况状态。
图3示出了根据本公开的一种示例性处理装置，其被配置为便于确定驾驶装置的操作员的生理状况。
图4示出了根据本公开的一种示例性处理装置，其被配置为确定驾驶装置的操作员的头部运动。
图5示出了根据本公开的一种示例性处理装置，其被配置为确定驾驶装置的操作员的疲劳状态。
图6示出了根据本公开的一种用于确定驾驶员的疲劳状态的示例性方法。
图7示出了根据本公开的一个示例性实施例的一种简化计算机系统。
具体实施方式
可以使用各种技术来尝试检测驾驶员是否昏昏欲睡。例如，已经开发了某些系统来收集驾驶员的转向输入并确定驾驶员的转向模式。这些系统通常涉及对驾驶员作出的转向运动的计算，并且通常需要在车辆中配备这种软件。已经开发了某些系统来监测车辆在车道中的位置，并且当检测到车辆在车道中或车道之间变道时，判断驾驶员是否由于疲劳而错误驾驶。这些系统通常需要复杂的车道监测系统，并且当道路上没有清楚的车道指示(例如，在某些农村地区)时，容易出错。已经开发了某些系统来跟踪眼睑运动，以便确定驾驶员是否昏昏欲睡。这些系统通常需要被定位为非常精确地捕获驾驶员的眼睛状况的图像抓拍系统，以及被配置为分析可能由驾驶员产生的不同眼睛运动的复杂软件。
本发明人认识到：仅仅通过比较驾驶员的生理状况(例如驾驶员的心率)和驾驶员的头部运动，就能检测到驾驶员的疲劳状态。生理状况可以是表示驾驶员困倦或疲劳的征象状况，例如心率、心脏活动、血液浓度或任何其他疲劳征象状况。这种状况通常很容易检测到，并且可以预设简单的阈值，用来表示驾驶员可能处于疲劳状态。例如，可以设置简单的心率阈值，由此当驾驶员的心率下降到阈值(例如，每分钟60跳)以下时，可以表示驾驶员可能处于疲劳状态。这种比较可以省去上述现有技术中困倦检测技术所需的一些复杂的模式计算，并且可以相对便宜地实现。
然而，发明人还认识到：即仅仅依靠于驾驶员的生理状况来检测驾驶员是否疲劳可能是不可靠的。为了解决这个问题，可以使用对驾驶员的头部运动的检测。通常，驾驶员的疲劳状态涉及眼睑运动伴随着头部运动和眼外肌运动。可以使用定位为抓拍驾驶员头部的诸如摄像机或运动捕获系统等仪器来测量头部运动。与检测驾驶员眼睑运动的相机或摄像机不同，这种头部运动捕获仪器不需要非常精确地定位以抓拍驾驶员的眼睛运动。相反，头部运动捕获装置可以被定位为总体上捕获头部的运动，因此不太容易发生错误。
当驾驶员的生理状况表明驾驶员可能疲劳时，可以检查驾驶员头部的运动。例如，当驾驶员的心率、心脏活动，血液浓度和/或任何其他生理状况低于某个阈值水平时，可以分析驾驶员头部的运动。例如，如果在检测到生理状况低于阈值水平之后立即检测到驾驶员的头部以一定的速度向下运动或在检测到生理状况低于阈值水平的过程中检测到驾驶员的头部以一定的速度向下运动，则可以确定驾驶员处于疲劳状态，并可以生成指示这种状况的信号。
以下将参照构成本说明书一部分的附图描述本公开的各种具体实施方式。应该理解的是，尽管本公开的各种示例的结构部件和组件用表示方向的术语来描述，例如在本公开中的“前部”、“后部”、“上部”、“下部”、“左部”、“右部”等等，但这些术语仅为了方便描述的目的，并根据附图所示的示例性方向来确定。由于本公开所公开的实施例可以根据不同的方向来设置，所以这些表示方向的术语仅用于描述而非限制。在可能的条件下，在本公开中所使用的相同或相似的附图标记表示相同的组件。
图1大体示出了根据本公开的一种用于检测驾驶装置102的操作员的疲劳状态以提高安全性的基础结构。驾驶装置102可以包括移动一段距离的任何驾驶装置。驾驶装置102的示例可以包括车辆，例如汽车、公共汽车、火车、卡车、有轨电车或任何其他类型的车辆；可以包括船舶，例如小船、大船、驳船、渡船或任何其他类型的水运工具；可以包括飞行器，例如飞机、宇宙飞船或任何其他类型的飞行器；或者可以包括任何其他运输工具。在一个示例中，驾驶装置102是电动汽车。如图所示，驾驶装置102可以不时地生成信息106。信息106可以包括表示已针对驾驶装置102的操作员检测到的异常生理状况(“异常状况状态”)的状态，表示特定感测装置与操作员断开的状态(“断开状态”)和/或关于驾驶装置102的操作员的任何其他状态信息。信息106可以包括关于驾驶装置102的操作员和/或驾驶装置102的识别信息。由驾驶装置102产生的异常状况状态可以表示操作员的EKG活动低于阈值水平，操作员的心率低于心率阈值，操作员的血液浓度低于阈值水平，和/或已经检测到的驾驶装置的操作员的任何其他生理状况。
在一些实施例中，驾驶装置102可以产生信息110，该信息110表示在某一时间窗内操作员的头部运动。例如，驾驶装置102可以包括头部运动检测组件，其被配置为每隔几秒捕获关于驾驶装置102的操作员的运动信息。由驾驶装置102生成的信息110可以表示在该时间窗内的驾驶员头部运动的方向、速度、取向变化。在一些实施例中，驾驶装置102可以生成信息114，该信息114表示检测到驾驶装置102的操作员的疲劳状态。
如图所示，在一些实施例中，信息106,110和114中的一些或全部可以经由网络104从驾驶装置102发送到控制中心108。网络104可以采用无线传输技术，例如超高频无线电，蜂窝，WIFI，蓝牙，红外，激光和/或任何其他无线传输技术。信息106可以通过网络104发送到控制中心108。控制中心108可以容纳一个或多个服务器。控制中心108中的一个或多个服务器可以被配置为接收信息106。控制中心108中的一个或多个服务器可以被配置为响应于已经检测到驾驶员的疲劳状态来生成通知。在一些实施例中，控制中心108中的一个或多个服务器可以被配置为根据从驾驶装置102接收的信息106和信息110来确定驾驶员的疲劳状态。在某些实施例中，控制中心108中的一个或多个服务器可以被配置为响应于已经检测到驾驶员的疲劳状态和/或任何其他信息来确定风险等级。在某些实施例中，控制中心108中的一个或多个服务器可以被配置为根据所确定的风险等级来生成通知。这些通知可以包括向控制中心108的人类操作员发送的通知，向医疗保健机构112a发送的通知，向执法机关112b发送的通知，向驾驶装置102的操作员的紧急联系人发送的通知，向保险机构发送的通知，和/或向任何其他实体发送的通知。通知可以包括关于操作员和/或驾驶装置102的识别信息114。
已经概括描述了便于监测驾驶装置102以提高安全性的基础结构，现在参照图2。图2示出了一些感测装置，其可以设置在驾驶装置102内，用于生成生理状况状态，和/或如上所述的断开状态。如图所示，在某些实施例中，比如在这个实施例中，驾驶装置102可以由操作员202通过方向盘204操作。驾驶装置102可以包括一个或多个感测装置，其设置在驾驶装置102的方向盘204上的不同位置处。然而，在如图2所示的驾驶装置102中设置感测装置并非旨在限制。除了设置在方向盘204周围，感测装置还可以设置在遍及驾驶装置102的多个不同位置。于2015年12月30日提交的题为“识别车辆驾驶员并确定驾驶员是否可以启动车辆的方法(METHOD FOR RECOGNIZING VEHICLE DRIVER AND DETERMINING WHETHERDRIVER CAN START VEHICLE)”的美国专利申请No.62/272,706中，提供了各种感测装置及其方法。美国专利申请No.62/272,706通过引用合并于此。
如这个示例所示，感测装置可以包括设置在方向盘204左侧和右侧的心电图(EKG)感测装置206a和206b，心率检测装置208，血液浓度检测装置210和头部运动检测装置214，EEG感测装置216，EEG信号处理装置218和/或任何其他感测装置。
EKG感测装置206a和206b可以被配置为获取反映操作员202心脏活动的EKG信号。当操作员202的手放在方向盘204的两侧时，可以激活EKG感测装置206a和206b。由EKG感测装置206a和206b获取的EKG信号可以表示操作员202心电位的大小。可以在一段时间(例如10秒)内记录所测量的心电位。然后可以捕获并分析心脏电去极化的总体大小和方向，以提取操作员202的不同心脏特征，包括P波、Q波、R波、S波和T波。
心率检测装置208可以被配置为获取操作员202的心率。心率检测装置208可以通过检测操作员202的脉搏来检测操作员202的心率。可以在驾驶装置102中提供各种现有的心率检测技术，用于检测操作员202的心率。在一些实施例中，心率检测装置208可以采用光学仪器使用红外光来测量心率。这可以通过心脏检测装置208中的内部灯泡产生红外光来实现。随着红外光被血液吸收，传感器测量红外光变暗的量。如果红外光明显变暗，由于脉搏导致流过被测区域的血液量暂时增加。这可以作为心脏脉搏被计数。
血液浓度检测装置210可以被配置为获取操作员202呼出的呼气的样本，用于估算操作员202的血液浓度。在某些实施例中，燃料电池可以设置在血液浓度检测装置210中或与血液浓度检测装置210一起设置。在一些实施例中，燃料电池可以将操作员202呼出的呼气中的醇转化成电信号，该电信号的量与血液含量成正比，用于确定血液浓度。
在一些实施例中，头部运动检测装置214可以包括摄相机，并且可以被配置为不时地抓拍操作员202的脸部图像并分析所捕获的图像。例如，头部运动检测装置214可以被配置为每3秒抓拍一次操作员202脸部的图像。头部运动检测装置214所执行的分析可以包括用于识别操作员202的头部区域的图像识别。应当理解的是，头部运动检测装置214中的摄相机组件不是非要抓拍操作员202图像才能确定操作员202头部运动。在一些实施例中，头部运动检测装置214可以包括被配置为检测操作员的头部运动的运动传感器。在这些示例中，可以要求操作员202在他/她的头上佩戴一个或多个标记物，由此标记物的运动可以被头部运动检测装置214的运动传感器组件捕获到。
EEG装置216可以被配置为获取表示操作员202的EEG活动的信号。如图所示，EEG装置216可以是可由操作员202佩戴在头上的可穿戴装置。EEG装置216可以包括一个或多个电极，每个电极可以连接到差分放大器的输入。电极可以获取表示操作员202的神经元所产生的电位的信号。放大器可以放大电压以产生表示操作员202的大脑活动的EEG信号。在某些实施例中，比如在这个示例中，EEG装置216可以可操作地连接到EEG处理装置218。在这些实施例中，可以对由EEG装置216获取的EEG信号进行处理和分析，以确定操作员202的EEG活动是否异常。
应当理解的是，上述各种装置并不旨在构成限制，并且仅为了说明的目的而提供。在一些实施例中，这些装置中的一个或多个可以以与图2所示的那些装置大致一致的方式设置在驾驶装置102中。然而，在一些实施例中，这些装置中的一个或多个可以以与图2所示的那些装置不同的方式设置在驾驶装置102中。例如，可以想到的是，头部运动检测装置214可以设置在驾驶装置的后挡风玻璃上，面向操作员头部后部。也可以想到其他示例。
图3示出了根据本公开的一种示例性处理装置300，其被配置为便于确定驾驶装置102的操作员的生理状况。如图所示，处理装置300可以包括一个或多个处理器302，其被配置为执行计算机程序组件。计算机程序组件可以包括用户识别组件304、EKG信号处理组件306、心率处理组件308、血液浓度处理组件310、状态生成组件312、通信组件314和/或任何其他组件。在一些实施例中，处理装置300可以设置在驾驶装置102内。在这些实施例中，处理装置300可以被配置为通过短距离通信方法(例如蓝牙，WiFi和/或任何短距离通信方法)与用于检测本文所述的操作员202的生理状况各种传感器和设备进行通信。在一些实施例中，处理装置300可以设置在控制中心108内，例如作为由控制中心108提供的远程服务器。在这些实施例中，处理装置300可以被配置为通过网络104与用于检测本文所述的操作员202的生理状况的各种传感器和设备进行通信。
用户识别组件304可以被配置为识别操作员202。可以根据由设置在驾驶装置208中的指纹检测组件获取的指纹图像、由头部运动检测装置214捕获的操作员202的脸部图像和/或关于操作员202的任何其他识别信息，由用户识别组件304进行操作员202的识别。例如，用户识别组件304的识别可以涉及分析操作员202的指纹图像和/或面部图像中的特征，并且将所得的特征与已登记的操作员特征进行比较。用户识别组件304可以被配置为一旦匹配则获得所识别的操作员202的用户ID。
EKG信号处理组件306可以被配置为接收由EKG感测装置206生成的EKG信号；并分析EKG信号。EKG信号处理组件306对EKG信号的分析可以包括获取由用户识别组件304确定的用户ID，使用用户ID检索所识别的操作员202的预定EKG阈值模式，将EKG信号与所检索的阈值EKG模式进行比较，确定所检测到的操作员202的EKG模式是否已经降至阈值EKG模式以下和/或任何其他操作。在检测到的操作员202的EKG模式被确定为降至低于阈值EKG模式的情况下，可以生成控制信号，用于指示状态生成组件312相应地生成状态。
在某些实施例中，EKG信号处理组件306可以被配置为持续一段预定时间(例如20秒)未从EKG感测装置206接收到EKG信号则生成控制信号。这种控制信号可以被传送到状态生成组件312，用于生成表示已超过20秒未从操作员202检测到任何EKG信号的状态。这种状态可用于确定操作员202是遭遇猝死还是仅仅与EKG感测装置206断开连接。
心率处理组件308可以被配置为接收由心率检测装置208产生的心率信号；确定操作员202的心率，将检测到的心率与阈值心率进行比较，确定检测到的心率是否降至阈值心率以下。在一些实施例中，由心率处理装置308检索到的阈值心率可以因人而异。例如，可以为驾驶装置102的不同操作员配置和存储不同的阈值心率。当操作员被用户识别组件304识别时，可以为所识别的操作员检索适当的阈值心率。在某些实施例中，当确定操作员202的心率已经降至阈值心率以下时，可以生成控制信号，用于指示状态生成组件312生成指示这种状况的状态。
血液浓度处理组件310可以被配置为接收由血液浓度检测装置214产生的血液浓度信号；并分析血液浓度信号。血液浓度处理组件312对血液浓度的分析可以包括获取由用户识别组件304所确定的用户ID，使用用户ID检索所识别的操作员202的预定正常血液浓度阈值，将血液浓度与所检索的阈值进行比较，和/或任何其他操作。在检测到所识别的操作员202的血液浓度低于阈值的情况下，可以生成控制信号，用于指示状态生成组件312相应地生成状态。
状态生成组件312可以被配置为生成一个或多个状态，该一个或多个状态表示已检测到操作员202的各种异常生理状况，和/或表示驾驶装置中的感测装置已与操作员202断开连接。由状态生成组件312生成的状态可以包括表示已检测到操作员的EKG活动低于阈值水平EKG活动的状态、表示已检测到操作员的心率低于阈值心率的状态、表示已检测到操作员的血液浓度低于阈值血液浓度的状态，和/或任何其他状态。在某些实施例中，由状态生成组件312生成的状态可以包括表示EKG感测装置与操作员202断开连接的状态，表示已超过一段预定时间地未接收到操作员202的EKG信号的状态。
通信组件314可以被配置为将由状态生成组件312生成的状态、关于操作员202和/或驾驶装置102的识别信息和/或任何其他信息传送到控制中心108，和/或传送到任何其他实体。通信组件316可以被配置为经由网络104传送这种信息。
应当理解的是，由处理300形成的上述功能可以在驾驶装置102内实现。例如，驾驶装置102可以配备有系统300，用于处理由图2所示的感测装置获取的各种信号。然而，这不一定是唯一的情况。在某些实施例中，由本文所述的处理装置300形成的部分或所有功能可以在控制中心108处实现。例如，控制中心108可以包括服务器，其可以被配置为执行如上所述的系统300所提供的操作的一部分。
现在参照图4。图4示出了根据本公开的一种示例性处理装置400，其被配置为确定驾驶装置102的操作员的头部运动。如图所示，处理装置400可以包括一个或多个处理器402，其被配置为执行计算机程序组件。计算机程序组件可以包括头部运动信息接收组件404，头部运动确定组件406，通信组件408和/或任何其他组件。在一些实施例中，处理装置400可以设置在驾驶装置102内。在这些实施例中，处理装置400可以被配置为通过短距离通信方法(例如蓝牙，WiFi和/或任何短距离通信方法)与本文所述的头部运动检测装置214进行通信。在一些实施例中，处理装置400可以设置在控制中心108内，例如作为由控制中心108提供的远程服务器。在这些实施例中，处理装置400可以被配置为通过网络104与本文所述的头部运动检测装置214进行通信。
运动信息接收组件404可以被配置为从头部运动检测装置214接收头部运动信息。如上所述，头部运动信息可以包括操作员202的头部区域的图像，或者与相应时间戳相关联的关于操作员202的头部的运动数据。例如，作为示例，操作员202的头部位置的图像可以由头部运动信息接收组件404接收。图像可以与时间戳相关联，该时间戳表示抓拍操作员202的图像所在的时间点。作为另一个例子，运动数据可以由头部运动信息接收组件404接收。运动数据可以包括表示附接到操作员头部的标记物在特定时间点的位置的信息。也可以想到其他示例。
头部运动确定组件406可以被配置为根据由头部运动信息接收部件404接收的头部运动信息来确定操作员的头部运动。由头部运动确定组件406确定头部运动可以包括确定在一段时间内操作员的头部运动的方向。在一些实施例中，头部运动确定组件406可以被配置为比较在一段时间内所接收的头部运动信息。在这些实施例中，根据头部运动检测装置214相对于驾驶装置102中的操作员202的位置，可以由头部运动确定组件406建立参考头部位置。可以通过将在一个时间段内第一时例操作员的头部位置与在该时间段内第二时例操作员的头部位置进行比较，来确定在该时间段内操作员头部的方向。在一些实施例中，头部运动的确定可以包括将驾驶员的头部位置与参考头部位置进行比较。
在一些实施例中，头部运动确定组件406可以被配置为确定一段时间内操作员的头部运动的速度。在一些实施例中，头部运动确定组件406可以被配置为确定该段时间内头部运动的取向改变。在一些实施例中，头部运动确定组件406可以被配置为确定该段时间内操作员的头部的运动距离(例如偏移)。本文不提供这些确定的细节，因为本领域技术人员应该理解，这些确定涉及与上述用于确定该时间段内操作员的头部运动的方向的操作基本相似的操作。
通信组件406可以被配置为将头部运动信息传送到头部运动检测装置214，将头部运动确定结果传送到控制中心108，和/或执行任何其他通信。通信组件406可以被配置为经由网络104传送这种信息。
图5示出了根据本公开的一种示例性处理装置500，其被配置为确定驾驶装置102的操作员的疲劳状态。如图所示，处理装置500可以包括一个或多个处理器502，其被配置为执行计算机程序组件。计算机程序组件可以包括生理状况接收组件502，头部运动组件504，疲劳状况确定组件和/或任何其他组件。在一些实施例中，处理装置500可以设置在驾驶装置102内。在一些实施例中，处理装置500可以设置在控制中心108内。在一些实施例中，处理装置500可以被配置为与处理装置300和/或处理装置400进行通信。在一些实施例中，处理装置500可以是处理装置300和/或处理装置400的一部分。
生理状态接收组件504可以被配置为接收表示操作员202的生理状况低于预定阈值的信息。生理状况可以包括心率，心脏活动水平，血液浓度和/或表示操作员202可能疲劳的任何其他生理状况。在一些实施例中，生理状况接收组件504可以被配置为从处理装置300接收这种信息。例如，作为一个示例，生理状况接收组件504可以被配置为接收表示所检测到操作员202的心率低于阈值(例如每分钟60跳)的状态信息。在一些实施例中，在接收到这种状态信息之后，生理状况接收组件504可以被配置为指示头部运动组件506获得关于头部运动的信息。
头部运动组件506可以被配置为获得关于操作员202在某一时间窗内的头部运动信息。由头部运动组件506获得的头部运动信息可以包括操作员202的头部运动的方向、速度、运动距离、取向和/或操作员202的任何其他方面。在一些实施例中，头部运动组件506可以被配置为从处理装置400获得这种信息。作为一个示例，头部运动组件506可以被配置为获得头部运动信息，该头部运动信息表示在指示例如通过生理状况接收组件504获得这种信息之后的最近3秒内的操作员202的头部运动的方向和速度。
疲劳状况确定组件508可以被配置为响应于检测到低于阈值生理状并且操作员202的头部向下运动来确定操作员202发生疲劳状况。例如，疲劳状况确定组件508可以被配置为响应于由物理接收组件504表示的已检测到操作员202的心率低于阈值心率并且操作员的头部在检测到操作员的心率低于阈值之前的最近3秒内在非常低的速度范围内(例如，0.5-1度/秒)向下运动，来确定发生疲劳状况发生。在这个示例中，疲劳状况确定组件可以生成疲劳状况检测信号，并将其发送到控制中心108，用于表示检测到操作员202的疲劳状态并且需要采取适当的连续行动。在一些实施例中，疲劳状况确定组件可以在检测到疲劳状况之后生成诸如响亮的声音信号等信号，用于警告操作员202。
图6示出了根据本公开的一种用于确定驾驶员的疲劳状况的示例性方法。以下所述的方法600的操作是说明性的。在一些实施例中，方法600可以用未描述的一个或多个附加操作来完成和/或在没有所述一个或多个操作的情况下完成。此外，方法600的操作顺序如图6所示，以下描述并不旨在限制本发明。
在一些实施例中，方法600可以在一个或多个处理装置(例如，数字处理器、模拟处理器、被设计为处理信息的数字电路、被设计为处理信息的模拟电路、状态机、和/或用于以电子方式处理信息的其他机构)中实施。一个或多个处理装置可以包括响应于以电子方式存储在电子存储介质上的指令而执行方法600的一些或全部操作的一个或多个装置。一个或多个处理装置可以包括一个或多个装置，其通过硬件、固件和/或软被配置为专门设计用于执行方法600的一个或多个操作。
在操作602中，可以接收表示驾驶员的生理状况的信号。可以从感测装置接收信号。这种感测装置的示例如图2所示。生理状况可以包括操作员的EKG活动、心率、血液浓度或任何其他生理状况。在一些实施方式中，操作602可以通过与本文所述和所示的EKG信号处理组件306、心率处理组件308、血液浓度处理组件310相同或基本相似的EKG信号处理组件、心率处理组件、血液浓度处理组件来执行。
在操作606中，可以将由操作602中获取的信号所表示的生理状况与预定阈值进行比较，并确定该生理状况已经降至预定阈值以下。在一些实施方式中，操作604可以通过与本文所述和所示的生理状况接收组件504相同或基本相似的生理状况接收组件来执行。
在操作608中，响应于确定驾驶员的生理状况低于阈值，可以获得关于操作员在某一时间窗口内的头部运动的信息。在一些实施例中，时间窗口可以指定即将进行这种确定之前的秒数(例如3秒)。在一些实施例中，时间窗口可以指定进行这种确定之后紧接的秒数。在一些实施方式中，操作608可以通过与本文所述和所示的头部运动组件506相同或基本类似的头部运动组件来执行。
在操作610，可以根据操作608中获得的头部运动信息来检测驾驶员的疲劳状况发生。在一些实施例中，操作610可以涉及确定在时间窗口内操作员的头部运动的方向、速度、运动距离、取向和/或任何其他方面。例如，作为一个示例，当时间窗口(例如在即将检测到操作员的心率降至每分钟60跳以下之前的3秒)内的操作员头部的运动方向被确定为以0.5-1度/秒的平均速度向下运动，可以检测到操作员的疲劳状况发生。在一些实施例中，当确定疲劳状况是否发生时，可以确定操作员的头部在时间窗口内的运动距离，并可将该运动距离与阈值距离进行比较。例如，操作员的头部运动已经在时间窗口内超过了阈值距离，这可以确定已经发生疲劳状况。在一些实施方式中，操作610可以通过与本文所述和所示的疲劳状况确定组件508相同或基本类似的疲劳状况确定组件来执行。
图7示出了根据本公开的一个示例性实施例的一种简化计算机系统。如图7所示的计算机系统700可以并入本文所述的装置，例如便携式电子装置，移动电话或其他装置。图7提供了计算机系统700的一个实施例的示意图，该计算机系统可以执行各个实施例所提供的方法的一些或所有步骤。应当注意的是，图7仅旨在提供各种组件的示意图，可以酌情使用这些组件的任何一个或全部。因此，图7宽泛地示出了如何以相对独立或相对更集中的实施实现各个系统元件。
计算机系统700被示为包括硬件元件，这些硬件元件可以经由总线705电耦接，或者适当地进行通信。硬件元件可以包括一个或多个处理器710，包括但不限于一个或多个通用处理器和/或一个或多个专用处理器，例如数字信号处理芯片，图形加速处理器和/或类似物；一个或多个输入装置715，其可以包括但不限于鼠标、键盘、摄像机和/或类似物；以及一个或多个输出装置720，其可以包括但不限于显示装置，打印机和/或类似物；
计算机系统700还可以包括一个或多个非暂时性存储装置725和/或与其进行通信，该非暂时性存储装置可以包括但不限于本地和/或网络可访问存储器，和/或可以包括但不限于磁盘驱动器、驱动器阵列、光学存储装置，诸如随机存取存储器(“RAM”)和/或只读存储器(“ROM”)等固态存储装置，它们是可编程的、可闪速更新的，和/或具有类似功能的。这种存储装置可以被配置为实现任何合适的数据存储，包括但不限于各种文件系统，数据库结构，和/或类似物。
计算机系统700还可以包括通信子系统730，其可以包括但不限于：调制解调器、网卡(无线或有线)、红外通信设备、无线通信设备，和/或诸如蓝牙TM设备的芯片集、802.11设备、WiFi设备、WiMax设备、蜂窝通信设施等，和/或类似物。通信子系统730可以包括一个或多个输入和/或输出通信接口，用于允许与诸如以下所述作为例子的网络，其他计算机系统，电视机和/或本文所述的任何其他装置进行数据交换。根据所需的功能和/或其他实施考量，便携式电子装置或类似装置可以经由通信子系统730传送图像和/或其他信息。在其他实施例中，便携式电子装置，例如，第一电子装置，可以并入计算机系统700，例如作为输入装置715的电子装置。在一些实施例中，计算机系统700还将包括工作存储器735，其可以包括如上所述的RAM或ROM装置。
计算机系统700还可以包括示出为当前位于工作存储器735内的软件元件，其包括操作系统740，设备驱动器，可执行库和/或其他代码，例如一个或多个应用程序745，其可以包括各个实施例所提供的计算机程序，和/或可以被设计为实现如本文所述的其他实施例提供的方法和/或配置系统。仅作为示例，结合上述方法所描述的一个或多个过程，例如结合图7所描述的那些过程，可以被实现为可由计算机和/或计算机内的处理器执行的代码和/或指令；在一个方面，则可以使用这种代码和/或指令来配置和/或调整通用计算机或其他装置，以便执行根据所述的方法的一个或多个操作。
一组这些指令和/或代码可以存储在非暂时性计算机可读存储介质上，例如所上所述的存储装置725。在一些情况下，存储介质可以并入计算机系统，例如计算机系统700。在其他实施例中，存储介质(例如诸如光盘等可移动介质)可以与计算机系统分离，和/或设置在安装包中，由此存储介质可以用于使用其上存储的指令/代码对通用计算机进行编程，配置和/或调整。这些指令可以采用可执行代码的形式，其可由计算机系统700执行，和/或可采用源和/或可安装代码的形式，一旦例如使用任何一种惯常可用的编译器，安装程序，压缩/解压程序等在计算机系统700上进行编译和/或安装时，这些指令则呈现可执行代码的形式。
对于本领域技术人员显而易见的是，根据具体要求进行大量变化。例如，也可以使用定制的硬件，和/或特别的要素可以在硬件、软件(包括诸如小应用程序等的可移植软件)或硬件和软件两者内实现。此外，连接到其他计算装置(例如网络输入/输出装置)也是可行的。
如上所述，在一个方面，一些实施例可以采用诸如计算机系统700等计算机系统来执行根据本技术的各个实施例的方法。根据一组实施例，响应于处理器710执行可并入操作系统740的一个或多个指令的一个或多个序列和/或其他代码(例如包含在工作存储器735中的应用程序745)，由计算机系统700执行这些方法的一些或全部过程。这种指令可以从另一个计算机可读介质(诸如存储装置725中的一个或多个)读入工作存储器735。仅作为示例，执行包含在工作存储器735中的指令序列可能使处理器710执行本文所述的方法的一个或多个过程。附加地或替代地，本文所述的方法的一部分可以通过专门的硬件来执行。
本文所使用的术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”是指参与提供数据的任何介质，这些数据使机器以特定方式工作。在使用计算机系统700而实现的实施例中，各种计算机可读介质可能涉及向处理器710提供用于执行的指令/代码，和/或可能用于存储和/或携带这种指令/代码。在许多实施方式中，计算机可读介质是物理和/或有形存储介质。这种介质可以采取非易失性介质或易失性介质的形式。非易失性介质包括例如光盘和/或磁盘，例如存储装置725。易失性介质包括但不限于动态存储器，例如工作存储器735。
常见形式的物理和/或有形计算机可读介质包括例如软盘、柔性盘、硬盘、磁带或任何其他磁性介质、CD-ROM、任何其他光学介质、穿孔卡、纸带、带孔图案的任何其他物理介质、RAM、PROM、EPROM、FLASH-EPROM、任何其他存储器芯片或盒带，或计算机可从其读取指令和/或代码的任何其他介质。
各种形式的计算机可读介质可以涉及将一个或多个指令的一个或多个序列携带到处理器710以供执行。仅作为示例，指令可以最初携带在远程计算机的磁盘和/或光盘上。远程计算机可以将指令加载到它的动态存储器中，并且通过传输介质将指令作为信号发送，以便由计算机系统700接收和/或执行。
通信子系统730和/或其组件通常会接收信号，然后总线705可以将信号和/或由信号承载的数据、指令等携带到工作存储器735，处理器710从工作存储器735检索指令并执行之。工作存储器735所接收的指令可以在由处理器710执行之前或之后可选地存储在非暂时性存储装置725上。
如上所述的方法，系统和设备是示例性的。各种配置可以酌情地省略、替代或添加各个过程或组件。例如，在替代配置中，可以以与所述顺序不同的顺序来执行方法，和/或可以添加、省略和/或组合各个阶段。此外，结合某些配置所述的特征可以组合在其他各种配置中。配置的不同方面和要素可以以类似的方式组合。此外，技术也在发展，因此，许多要素是示例性的，并不对本公开或权利要求的范围构成限制。
在说明书中给出具体细节，以便透彻理解包括实施方式在内的示例性配置。然而，可以在没有这些具体细节的情况下实施这些配置。例如，为了不让配置变得晦涩难懂，所示的公知的电路、过程、算法、结构和技术没有不必要的细节。本说明书仅提供示例配置，并不对权利要求的范围，适用性或配置构成限制。相反，对配置的前文描述将为本领域技术人员提供能够实现所述技术的可行性说明。在不脱离本发明的精神或范围的情况下，可以对各个要素的功能和设置进行各种改变。
此外，各种配置可以作为过程来描述，该过程以示意性流程图或框图进行描述。尽管每次操作可以作为连续过程来描述，但许多操作可以并行或同时执行。此外，操作的顺序可以重新排列。过程可能有图中未包括的附加步骤。此外，方法的示例可以由硬件、软件、固件、中间件、微代码、硬件描述语言或其任何组合来实施。当在软件、固件、中间件或微代码中实施时，用于执行必要任务的程序代码或代码段可以存储在诸如存储介质等非暂时性计算机可读介质中。处理器可以执行所描述的任务。
虽然已经描述了多个示例配置，但还可以在不脱离本公开精神的情况下使用各种修改、替代构造和等同物。例如，上述要素可以是较大系统的组件，其中其他规则可优先于或以其他方式修改本技术的应用。此外，在考虑上述要素之前，期间或之后，可以进行若干步骤。因此，上述说明并不限制权利要求的范围。
如本文和所附权利要求书中所使用的，单数形式“一”、“一个”、和“该”包括复数形式，除非上下文另有明确说明。因此，例如，术语“用户”包括多个这样的用户，术语“处理器”包括一个或多个处理器及其本领域技术人员已知的等同物，诸如此类。
此外，在本说明书和所附权利要求书中使用时，单词“包括”、“包括有”、“包含”、“包含有”、“包括”、“包括有”和“包括”旨在指定所述特征、整数、组件或步骤的存在，但它们不排除一个或多个其他特征、整数、组件、步骤、动作或组的存在或添加。

Claims (18)

1.一种用于检测驾驶装置的操作员发生疲劳状况的方法，所述方法在被配置为执行机器可读指令的处理器中实施，所述方法包括：
接收表示所述操作员的生理状况的信号；
确定所述操作员的生理状况低于阈值；
响应于确定所述操作员的生理状况低于所述阈值，获得关于在一时间窗口内所述操作员的头部运动的头部运动信息；
确定所述头部运动信息表示在所述时间窗口内所述操作员的头部正在向下运动；并且
响应于所述头部运动信息表示在所述时间窗口内所述操作员的头部正在向下运动并且进一步响应于所述操作员的身体状况低于所述阈值，生成信号，所述信号表示检测到所述操作员的疲劳状况。
2.如权利要求1所述的方法，其中所述操作员的生理状况包括所述操作员的心率，心脏活动水平或血液浓度。
3.如权利要求1所述的方法，其中确定所述头部运动信息表示在所述时间窗口内所述操作员的头部正在向下运动包括：
确定在所述时间窗口内所述操作员头部的头部运动的平均速度；并且
确定在所述时间窗口内所述操作员头部的头部运动的平均速度在预定的速度范围内。
4.如权利要求1所述的方法，其中确定所述头部运动信息表示在所述时间窗口内所述操作员的头部正在向下运动包括：
确定在所述时间窗口内所述操作员头部的运动距离已经超过了阈值距离。
5.如权利要求1所述的方法，其中确定所述头部运动信息表示在所述时间窗口内所述操作员的头部正在向下运动包括：
确定在所述时间窗口内所述操作员的头部的取向变化。
6.如权利要求1所述的方法，其中所述时间窗口指定了即将确定所述操作员的身体状况低于所述阈值之前的秒数。
7.如权利要求1所述的方法，其中所述时间窗口指定了确定所述操作员的身体状况低于所述阈值之后紧接的秒数。
8.如权利要求1所述的方法，其中所述驾驶装置包括车辆、火车、船舶或飞行器。
9.如权利要求1所述的方法，还包括：在检测到所述操作员的疲劳状况之后，发出响亮的声音信号来警告所述操作员。
10.一种用于检测驾驶装置的操作员发生疲劳状态的系统，所述系统包括被配置为执行机器可读指令的一个或多个处理器，其中当执行所述机器可读指令时，使所述一个或多个处理器执行下列步骤：
接收表示所述操作员的生理状况的信号；
确定所述操作员的生理状况低于阈值；
响应于确定所述操作员的生理状况低于所述阈值，获得关于在一时间窗口内所述操作员的头部运动的头部运动信息；
确定所述头部运动信息表示在所述时间窗口内所述操作员的头部正在向下运动；并且
响应于所述头部运动信息表示在所述时间窗口内所述操作员的头部正在向下运动并且进一步响应于所述操作员的身体状况低于所述阈值，生成信号，所述信号表示检测到所述操作员的疲劳状况。
11.如权利要求10所述的系统，其中所述操作员的生理状况包括所述操作员的心率、心脏活动水平或血液浓度。
12.如权利要求10所述的系统，其中确定所述头部运动信息表示在所述时间窗口内所述操作员的头部正在向下运动包括：
确定在所述时间窗口内所述操作员头部的头部运动的平均速度；并且
确定在所述时间窗口内所述操作员头部的头部运动的平均速度在预定的速度范围内。
13.如权利要求10所述的系统，其中确定所述头部运动信息表示在所述时间窗口内所述操作员的头部正在向下运动包括：
确定在所述时间窗口内所述操作员头部的运动距离已经超过了阈值距离。
14.如权利要求10所述的系统，其中确定所述头部运动信息表示在所述时间窗口内所述操作员的头部正在向下运动包括：
确定在所述时间窗口内所述操作员的头部的取向变化。
15.如权利要求10所述的系统，其中所述时间窗口指定了即将确定所述操作员的身体状况低于所述阈值之前的秒数。
16.如权利要求10所述的系统，其中所述时间窗口指定了确定所述操作员的身体状况低于所述阈值之后紧接的秒数。
17.如权利要求10所述的系统，其中所述驾驶装置包括车辆、火车、船舶或飞行器。
18.如权利要求10所述的系统，其中进一步使所述一个或多个处理器在检测到所述操作员的疲劳状况之后发出响亮的声音信号来警告所述操作员。
CN201810902374.0A 2017-08-11 2018-08-09 车载疲劳监测系统 Pending CN109381201A (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US15/675,142 US10085683B1 (en) 2017-08-11 2017-08-11 Vehicle fatigue monitoring system
US15/675,142 2017-08-11

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN109381201A true CN109381201A (zh) 2019-02-26

Family

ID=63639320

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810902374.0A Pending CN109381201A (zh) 2017-08-11 2018-08-09 车载疲劳监测系统

Country Status (3)

Country Link
US (1) US10085683B1 (zh)
EP (1) EP3441953A1 (zh)
CN (1) CN109381201A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110428620A (zh) * 2019-07-30 2019-11-08 江苏驭道数据科技有限公司 一种驾驶风险行为数据采集和分析系统
CN113593184A (zh) * 2021-07-21 2021-11-02 深圳市传海科技有限公司 一种抑制疲劳驾驶方法以及相关装置

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10610145B2 (en) * 2016-06-30 2020-04-07 Wellen Sham Safety driving system
US11366321B1 (en) * 2019-04-23 2022-06-21 Apple Inc. Predictive dimming of optical passthrough displays
CN110928255B (zh) * 2019-11-20 2021-02-05 珠海格力电器股份有限公司 数据异常统计报警方法、装置、存储介质及电子设备
US11801013B2 (en) 2020-11-12 2023-10-31 Consumer Safety Technology, Llc Method and system of deploying portable breath alcohol monitoring device
CN113628416A (zh) * 2021-07-20 2021-11-09 广汽本田汽车有限公司 一种疲劳驾驶提醒系统、方法、装置及存储介质
CN113792612B (zh) * 2021-08-20 2025-12-19 上海闻泰信息技术有限公司 疲劳驾驶检测方法、装置、电子设备和存储介质
CN114680892B (zh) * 2022-04-01 2025-08-12 惠州市德赛西威智能交通技术研究院有限公司 一种驾驶员疲劳检测方法及系统

Family Cites Families (51)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8140358B1 (en) 1996-01-29 2012-03-20 Progressive Casualty Insurance Company Vehicle monitoring system
US6661345B1 (en) 1999-10-22 2003-12-09 The Johns Hopkins University Alertness monitoring system
US7666151B2 (en) 2002-11-20 2010-02-23 Hoana Medical, Inc. Devices and methods for passive patient monitoring
US20110090047A1 (en) 2001-02-20 2011-04-21 Patel Pankaj B Biometric switch and indicating means
US6822573B2 (en) * 2002-01-18 2004-11-23 Intelligent Mechatronic Systems Inc. Drowsiness detection system
US6810309B2 (en) 2002-04-25 2004-10-26 Visteon Global Technologies, Inc. Vehicle personalization via biometric identification
US7509212B2 (en) 2005-01-24 2009-03-24 International Business Machines Corporation Enabling services on a UAV
US20060212195A1 (en) 2005-03-15 2006-09-21 Veith Gregory W Vehicle data recorder and telematic device
US20080191863A1 (en) 2006-02-02 2008-08-14 Boling Brian M Global emergency alert notification system
US9094816B2 (en) 2006-05-16 2015-07-28 RedSky Technologies, Inc. Method and system for an emergency location information service (E-LIS) from unmanned aerial vehicles (UAV)
US9635534B2 (en) 2006-05-16 2017-04-25 RedSky Technologies, Inc. Method and system for an emergency location information service (E-LIS) from automated vehicles
US20080119716A1 (en) 2006-05-17 2008-05-22 Olga Boric-Lubecke Determining presence and/or physiological motion of one or more subjects with quadrature doppler radar receiver systems
DE102006056094A1 (de) 2006-11-28 2008-05-29 Robert Bosch Gmbh Fahrerassistenzsystem mit Anwesenheitsüberwachung
US7864039B2 (en) 2007-01-08 2011-01-04 The Boeing Company Methods and systems for monitoring structures and systems
AU2009202108A1 (en) 2008-05-28 2009-12-17 Lifesaver Interlock, Inc. Chemical impairment detection system and method of use to reduce circumvention
TWI391801B (zh) 2008-12-01 2013-04-01 Inst Information Industry 接手視訊監控方法與系統以及電腦裝置
US8787936B2 (en) 2009-07-21 2014-07-22 Katasi Llc Method and system for controlling a mobile communication device in a moving vehicle
US9460601B2 (en) 2009-09-20 2016-10-04 Tibet MIMAR Driver distraction and drowsiness warning and sleepiness reduction for accident avoidance
JP5180259B2 (ja) 2010-06-11 2013-04-10 株式会社日本自動車部品総合研究所 車両用電力線通信システム
US20120075122A1 (en) * 2010-09-24 2012-03-29 Honeywell International Inc. Alert generation and related aircraft operating methods
US8924240B2 (en) 2011-05-25 2014-12-30 Shailendra Depura System for monitoring vehicle and operator behavior
US20140121927A1 (en) * 2011-07-11 2014-05-01 Kiyoto Hanita Vehicle emergency evacuation device
TWI436305B (zh) * 2011-07-26 2014-05-01 長天科技股份有限公司 疲勞度偵測方法及其裝置
US9124955B2 (en) 2011-09-19 2015-09-01 Card Guard Scientific Survival Ltd. Vehicle driver monitor and a method for monitoring a driver
US20130204153A1 (en) 2012-02-06 2013-08-08 Emily Ruth Buzhardt Generating an alarm based on brain wave patterns of a user
US9378602B2 (en) 2012-03-14 2016-06-28 Autoconnect Holdings Llc Traffic consolidation based on vehicle destination
US8918231B2 (en) 2012-05-02 2014-12-23 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Dynamic geometry support for vehicle components
US20140039934A1 (en) 2012-08-01 2014-02-06 Gabriel Ernesto RIVERA Insurance verification system (insvsys)
US9141975B2 (en) 2012-09-23 2015-09-22 Intel Corporation Inferring user risk profile from travel patterns
US9162753B1 (en) 2012-12-31 2015-10-20 Southern Electrical Equipment Company, Inc. Unmanned aerial vehicle for monitoring infrastructure assets
US9751534B2 (en) * 2013-03-15 2017-09-05 Honda Motor Co., Ltd. System and method for responding to driver state
US9809169B1 (en) 2013-03-15 2017-11-07 Mouhamad A. Naboulsi Safety control system for vehicles
TWI511092B (zh) 2013-03-27 2015-12-01 原相科技股份有限公司 用於載人行動載具的安全監控裝置及安全監控方法
US20150025917A1 (en) 2013-07-15 2015-01-22 Advanced Insurance Products & Services, Inc. System and method for determining an underwriting risk, risk score, or price of insurance using cognitive information
US9053516B2 (en) 2013-07-15 2015-06-09 Jeffrey Stempora Risk assessment using portable devices
US9481326B2 (en) 2013-11-06 2016-11-01 Harman International Industries, Incorporated Adapting vehicle systems based on wearable devices
US9188449B2 (en) 2013-12-06 2015-11-17 Harman International Industries, Incorporated Controlling in-vehicle computing system based on contextual data
US9758116B2 (en) 2014-01-10 2017-09-12 Sony Corporation Apparatus and method for use in configuring an environment of an automobile
US9705736B2 (en) 2014-03-14 2017-07-11 Ray Wang Method and system for a personal network
US9135803B1 (en) * 2014-04-17 2015-09-15 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Advanced vehicle operator intelligence system
KR101659027B1 (ko) 2014-05-15 2016-09-23 엘지전자 주식회사 이동 단말기 및 차량 제어 장치
US20160042637A1 (en) 2014-08-11 2016-02-11 Clandestine Development, Llc Drone Safety Alert Monitoring System and Method
DE102015105581A1 (de) 2014-11-03 2016-05-04 Audi Ag System und Verfahren zur Überwachung des Gesundheitszustandes und/oder des Befindens eines Fahrzeuginsassen
US9858478B2 (en) 2014-12-19 2018-01-02 Intel Corporation Bi-directional community information brokerage
US10173687B2 (en) 2015-03-16 2019-01-08 Wellen Sham Method for recognizing vehicle driver and determining whether driver can start vehicle
US9821657B2 (en) * 2015-04-22 2017-11-21 Motorola Mobility Llc Drowsy driver detection
US20160330601A1 (en) 2015-05-06 2016-11-10 Vikas Srivastava Method and system for managing public safety in at least one of unknown, unexpected, unwanted and untimely situations via offering indemnity in conjunction with wearable computing and communications devices
US10204460B2 (en) 2015-07-10 2019-02-12 Verizon Patent And Licensing Inc. System for performing driver and vehicle analysis and alerting
US9694771B1 (en) 2015-12-21 2017-07-04 Thunder Power New Energy Vehicle Development Company Limited Biometric based personalized settings for a driving apparatus
US9956963B2 (en) 2016-06-08 2018-05-01 GM Global Technology Operations LLC Apparatus for assessing, predicting, and responding to driver fatigue and drowsiness levels
US10610145B2 (en) 2016-06-30 2020-04-07 Wellen Sham Safety driving system

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110428620A (zh) * 2019-07-30 2019-11-08 江苏驭道数据科技有限公司 一种驾驶风险行为数据采集和分析系统
CN113593184A (zh) * 2021-07-21 2021-11-02 深圳市传海科技有限公司 一种抑制疲劳驾驶方法以及相关装置
CN113593184B (zh) * 2021-07-21 2022-12-16 深圳市传海科技有限公司 一种抑制疲劳驾驶方法以及相关装置

Also Published As

Publication number Publication date
EP3441953A1 (en) 2019-02-13
US10085683B1 (en) 2018-10-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109381201A (zh) 车载疲劳监测系统
CN111166357A (zh) 多传感器融合的疲劳监测装置系统及其监测方法
EP3441783A1 (en) In vehicle non-contact heartbeat and breath sensing system
CN110422174A (zh) 生物特征传感器融合以对车辆乘客状态进行分类
EP3264382B1 (en) Safety driving system
CN109528219A (zh) 用于监测操作者的系统
WO2017049628A1 (en) Devices, systems, and associated methods for evaluating potential stroke condition in subject
Ma et al. Wearable driver drowsiness detection using electrooculography signal
CN101673464A (zh) 疲劳驾驶智能管理系统
CN111645694B (zh) 一种基于姿态估计的驾驶员驾驶状态监测系统及方法
KR101935653B1 (ko) 레이더를 이용하여 탑승자의 상태를 인식하는 방법 및 장치
JP2018518205A (ja) 動力車両の運転手の覚醒レベルを予知する装置および方法
US20240425058A1 (en) Systems and methods for operator monitoring and fatigue detection
CN108353209B (zh) 一种增强的触摸屏操作
Pravinth Raja et al. Smart steering wheel for improving driver’s safety using Internet of Things
CN117860253A (zh) 驾驶员状态检测方法、系统及车辆
Brus et al. The Research of Neural Network Architectures for Cardio-Analysis in the Driver Support System
HK40004809A (zh) 车载疲劳监测系统
Zhou et al. Driver fatigue tracking and detection method based on OpenMV
CN119953304B (zh) 车辆预警方法、装置、设备、存储介质及程序产品
TAMBARI et al. Development of a Driver’s Activity Monitoring System Using Facial and Heartbeat Parameters
Wang et al. Ship Watchkeeping Officers Drowsiness Detection System via Fusion of WiFi and Wearable Device
Murugan et al. Next–Gen Driver Monitoring System
HK40004808A (zh) 车载非接触式心跳及呼吸感测系统
HK1240053A1 (zh) 安全驾驶系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
REG Reference to a national code

Ref country code: HK

Ref legal event code: DE

Ref document number: 40004809

Country of ref document: HK

WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20190226

WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication