一种疲劳监测装置、疲劳监测方法、计算设备及存储介质与流程

[0001]
本发明涉及生物医学工程和机械电子工程技术领域，特别涉及一种疲劳监测装置、疲劳监测方法、计算设备及存储介质。


背景技术：

[0002]
疲劳对机体的认知、情绪和行为能力会造成很大的影响。在战时，当飞行员长期面临高负荷、长航时飞行员出现脑力疲劳风险增大，易造成战斗伤亡。在日常生活中，医生进行一场复杂的手术可持续几十个小时，医生由于疲劳猝死的事故报道屡见不鲜，司机因为疲劳驾驶而导致交通事故也层出不穷。通过人体自发脑电(eeg，electroencephalogram)判断人体疲劳状态，不依赖被试的主观陈述和主动参与，目前被认定为疲劳监测的金标准。
[0003]
因此，现有的疲劳监测装置多是通过采集脑电信号来实现疲劳判断的。由于脑电信号为极微弱信号，自发脑电的幅度约为5-200uv，特别容易受环境电磁干扰和被试者的运动干扰，现有的疲劳监测装置多通过数据分析设备通过长连接线连接裸露的脑电采集电极，通过对被试进行头皮清洁处理、电极加导电膏等准备后，将脑电采集电极放置于相应位置方可进行脑电信号的采集，监测过程往往需要被试尽量保持静止，以免连接线等运动带动脑电采集电极脱离标准的采集位置，且监测装置往往只能应用于医院和科研机构这样实验环境和被试可控的场所。


技术实现要素：

[0004]
申请人发现，现有的疲劳监测装置存在使用复杂的问题。申请人进一步研究发现，主要是由于现有的疲劳监测装置中往往通过长连接线连接数据分析设备和裸露的采集电极进行脑电信号的采集，导致整个装置体型大，使用时需要分别操作分析设备和采集电极，操作复杂。
[0005]
本发明的目的在于解决现有技术中疲劳监测装置存在的使用复杂的问题。
[0006]
为解决上述技术问题，本发明的实施方式公开了一种疲劳监测装置，包括：壳体，壳体为柔性材料，壳体沿第一方向的第一面设置有通孔；fpc板，fpc板设置于壳体内部，fpc板上设置有微控制单元；脑电采集电极，脑电采集电极穿过通孔设置于第一面，脑电采集电极与微控制单元电连接，脑电采集电极用于采集额头的脑电信号；第一耳夹和第一连接部，第一连接部连接第一耳夹和壳体，第一耳夹包括对称设置的第一磁吸部，第一磁吸部上设置有偏置采集电极和参考采集电极，偏置采集电极和参考采集电极与微控制单元电连接；第二耳夹和第二连接部，第二连接部连接第二耳夹和壳体，第一连接部和第二连接部对称设置于壳体沿第二方向的两端，第二耳夹包括对称设置的第二磁吸部，第二磁吸部上设置有血氧采集器，血氧采集器与微控制单元电连接，微控制单元与第二磁吸部电连接。
[0007]
采用上述技术方案，疲劳监测装置便于使用。
[0008]
可选地，第一耳夹，和/或，第二耳夹包括对称设置的弯曲部，弯曲部连接第一磁吸部和第一连接部，和/或，连接第二磁吸部和第二连接部。
[0009]
可选地，脑电采集电极的数量为多个，通孔数量与脑电采集电极相同，多个脑电采集电极沿第二方向间隔设置，沿第二方向位于两端的脑电采集电极之间的距离为60mm-100mm。
[0010]
可选地，疲劳监测装置还包括绑带，壳体沿第二方向的两端设置有绑带孔，绑带穿过绑带孔与壳体连接。
[0011]
可选地，疲劳监测装置还包括按键部，按键部沿第一方向凹设于壳体的第二面，按键部与微控制单元电连接。
[0012]
可选地，疲劳监测装置还包括状态灯，状态灯设置于第二面，状态灯与微控制单元电连接。
[0013]
可选地，疲劳监测装置还包括电源和磁吸式usb接口，电源设置于壳体内，电源与微控制单元及磁吸式usb接口电连接，磁吸式usb接口凹设于第二面。
[0014]
可选地，fpc板上还设置有无线传输单元，无线传输单元与微控制单元电连接。
[0015]
可选地，疲劳监测装置还包括麦克风，麦克风设置于壳体上，麦克风与微控制单元电连接，麦克风用于采集声音信号。
[0016]
可选地，疲劳监测装置还包括扬声器，扬声器设置于壳体上，扬声器与微控制单元电连接，扬声器用于输出语音提示。
[0017]
可选地，微控制单元包括依次电连接的主动电极转换单元、多级滤波放大单元、模数转换单元和微处理器，主动电极转换单元与脑电采集电极电连接。
[0018]
本发明的实施方式还公开了一种疲劳监测方法，包括以下步骤：获取第一脑电数据和第一血氧数据；分别对第一脑电数据和第一血氧数据进行处理得到脑电特征和血氧特征；将脑电特征和血氧特征输入分类器中进行疲劳判断。
[0019]
可选地，分别对第一脑电数据和第一血氧数据进行处理得到脑电特征和血氧特征的步骤之前，还包括以下步骤：获取预采样的第二脑电数据；将第二脑电数据输入身份识别模型进行身份识别；若身份识别失败，则保存第二脑电数据。
[0020]
可选地，身份识别模型使用卷积神经网络训练得到。
[0021]
可选地，疲劳监测方法还包括以下步骤：根据第二脑电数据训练更新身份识别模型。
[0022]
可选地，将脑电特征和血氧特征输入分类器中进行疲劳判断的步骤，包括：若身份识别成功，将脑电特征和血氧特征输入识别到的身份信息对应的特定分类器中进行疲劳判断；若身份识别失败，将脑电特征和血氧特征输入通用分类器中进行疲劳判断。
[0023]
可选地，脑电特征包括功能连接特征、非线性动力学特征、功率谱特征，血氧特征包括血氧饱和度变异性特征。
[0024]
可选地，功能连接特征为第一脑电数据的中theta波、alpha波、beta波及gamma波对应的互信息值，非线性动力学特征为theta波、alpha波、beta波及gamma波对应的近似熵，功率谱特征为theta波、alpha波、beta波及gamma波对应的功率比值。
[0025]
可选地，疲劳监测方法还包括以下步骤：获取预采样的第二血氧数据，计算得到第二血氧数据中血氧饱和度的平均值p
ref
；根据第一血氧数据的血氧饱和度值p，计算得到血氧饱和度变异性特征为(p/p
ref
)4。
[0026]
可选地，在计算得到血氧饱和度变异性特征为(p/p
ref
)4的步骤之前，还包括以下
步骤：对第一血氧数据和第二血氧数据进行处理，去除小于85的异常值。
[0027]
可选地，疲劳监测方法还包括以下步骤：若判断为疲劳，则输出电刺激。
[0028]
可选地，疲劳监测方法还包括以下步骤：若判断为疲劳，播放语音提醒。
[0029]
可选地，疲劳监测方法还包括以下步骤：若身份识别失败且判断为疲劳，保存第一脑电数据；根据第一脑电数据和第二脑电数据训练生成对应的分类器。
[0030]
本发明的实施方式还公开了一种计算设备，包括：处理器，适于实现各种指令；存储器，适于存储多条指令，指令适于由处理器加载并执行前述任一的疲劳监测方法。
[0031]
本发明的实施方式还公开了一种存储介质，存储介质存储有多条指令，指令适于由处理器加载并执行前述任一的疲劳监测方法。
附图说明
[0032]
图1示出本发明一实施方式中疲劳监测装置的后视图；
[0033]
图2示出本发明又一实施方式中疲劳监测装置的俯视图；
[0034]
图3示出本发明另一实施方式中疲劳监测装置的前视图；
[0035]
图4示出本发明又一实施方式中微控制单元的连接示意框图；
[0036]
图5示出本发明一实施方式中疲劳监测方法的步骤流程图；
[0037]
图6示出本发明又一实施方式中疲劳监测方法的步骤流程图。
具体实施方式
[0038]
以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭示的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效。虽然本发明的描述将结合较佳实施例一起介绍，但这并不代表此发明的特征仅限于该实施方式。恰恰相反，结合实施方式作发明介绍的目的是为了覆盖基于本发明的权利要求而有可能延伸出的其它选择或改造。为了提供对本发明的深度了解，以下描述中将包含许多具体的细节。本发明也可以不使用这些细节实施。此外，为了避免混乱或模糊本发明的重点，有些具体细节将在描述中被省略。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0039]
应注意的是，在本说明书中，相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
[0040]
在本发明实施例的描述中，需要说明的是，术语“上”、“下”、“内”、“底”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
[0041]
术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0042]
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的实施方式作进一步地详细描述。
[0043]
参照图1和图2所示，本发明一实施方式提供了一种疲劳监测装置，包括：壳体1，壳体1为柔性材料，壳体1沿第一方向(图2示x方向)的第一面11设置有通孔12；fpc板2，fpc板2设置于壳体1内部，fpc板2上设置有微控制单元21；脑电采集电极3，脑电采集电极3穿过通
孔12设置于第一面11，脑电采集电极3与微控制单元21电连接，脑电采集电极3用于采集额头的脑电信号；第一耳夹4和第一连接部5，第一连接部5连接第一耳夹4和壳体1，第一耳夹4包括对称设置的第一磁吸部41，第一磁吸部41上设置有偏置采集电极(图未示出)和参考采集电极(图未示出)，偏置采集电极和参考采集电极与微控制单元21电连接；第二耳夹6和第二连接部7，第二连接部7连接第二耳夹6和壳体1，第一连接部5和第二连接部7对称设置于壳体1沿第二方向(图1示y方向)的两端，第二耳夹6包括对称设置的第二磁吸部61，第二磁吸部61上设置有血氧采集器(图未示出)，血氧采集器与微控制单元21电连接；微控制单元21与第二磁吸部61电连接。
[0044]
在本实施方式中，壳体1为硅胶、橡胶等柔性材料，壳体1沿第一方向的第一面11设置有通孔12，即通孔12贯穿第一面11至壳体1内部，但未贯穿整个壳体1，通孔12供脑电采集电极3穿过。壳体1内设置有fpc板2，即柔性电路板(flexible printed circuit)，fpc上设置有微控制单元21，微控制单元21与脑电采集电极3电连接，从而能够对采集到的脑电信号进行处理。脑电采集电极3穿过通孔12设置于壳体1的第一面11，脑电采集电极3用于采集额头的脑电信号。
[0045]
采用上述技术方案，疲劳监测装置便于使用。本实施方式所公开的疲劳监测装置，通过将脑电采集电极3直接设置在壳体1表面，由设置在壳体1内的微控制单元21进行信号处理，区别于现有技术中通过长连接线来连接数据分析设备和裸露无壳体的脑电采集电极，整个装置小型化，便于携带和使用，使用场景也更加广泛。使用时仅需要将壳体1放置于对应的监测位置即可进行监测。且将微控制单元21设置在壳体1内，微控制单元21与脑电采集电极3电连接时无需长连接线，采集脑电信号时更加稳定可靠。同时，由于本实施方式中的壳体和电路板均为柔性材料，在使用过程中，能够根据使用者额头的形状适应性柔性形变，很好地贴合使用者的额头，更易于固定，进一步提升了采集到的脑电信号的准确性。而且，相较于普通pcb板，采用fpc板，能够在有限的柔性壳体空间内提升电路板的最大面积，在相同数量的电路器件下，fpc板能使得整体的装置更加小型化。在相同的柔性壳体空间内，fpc板上可以放置比pcb板更多的电路器件，便于装置的功能扩展。且fpc板更薄，因此装置的厚度和重量都得以降低，佩戴的舒适性得到增强。优选地，壳体1为硅胶，便于通过低温硅胶硫化封装fpc，保证电路元件不受高温损坏，并且使壳体1具备更好的韧性，提升生产效率、成品率和使用时的舒适性。优选地，脑电采集电极3的一端固定设置于fpc板2上，另一端穿过通孔12固定设置在第一面11上，进一步减小体积，提高采集信号的稳定性。
[0046]
在本实施方式中，通过磁吸式的第一耳夹4，通过磁铁能够将偏置采集电极和参考采集电极稳定可靠地固定在耳部，采集到的电信号更加稳定。将偏置采集电极和参考采集电极设置在对称式的第一磁吸部41能够使得佩戴时更加舒服，且保证电极与耳朵更稳定接触，且耳部离额头较近，能够使得第一连接部5长度较短，便于使用。在一实施例中，第一磁吸部41通过磁铁包烧结干电极来固定偏置采集电极和参考采集电极。优选地，第一连接部5为硅胶包裹的屏蔽导线，提高采集到的电信号的电气稳定性。优选地，第一连接部5连接于壳体1使用时的上部，避免使用时干扰使用者视线，适用于各类型的应用场景。
[0047]
在本实施方式中，通过将血氧采集器设置在对称的第二磁吸部61上，能够稳定地采集到使用者的血氧数据，通过血氧数据和脑电数据综合进行疲劳监测和评价，得到的疲劳监测结果更加准确。将血氧采集器设置在与偏置采集电极和参考采集电极不同的耳夹
上，能够避免电路之间的干扰，提高可靠性和信号采集的准确性。血氧采集器可以是血氧饱和度传感器，也可以是对称设置的透射式光电二极管和led发光二极管，本实施方式对此不作限制。通过将微控制单元21和第二磁吸部61电连接，使得磁吸部不仅仅能够起到固定作用，更能将磁铁作为刺激电极来使用。能够有效降低刺激部分设计的复杂度，因此可以将壳体1设计的非常小。当疲劳监测结果为疲劳时，微控制单元21发送电信号至第二磁吸部61进行电针刺激，从而结构简单又及时可靠地完成了疲劳干预，避免使用者疲劳造成安全事故。通过第二磁吸部61输出电刺激，能避免对第一磁吸部41上采集电极采集模拟信号的干扰，提升信号采集的准确性。
[0048]
参照图3所示，本发明又一实施方式提供了一种疲劳监测装置，第一耳夹4，和/或，第二耳夹6包括对称设置的弯曲部8，弯曲部8连接第一磁吸部41和第一连接部5，和/或，连接第二磁吸部61和第二连接部7。通过设置对称弯曲部8均向外弯曲，能够使得耳夹在使用时更好地适应耳朵的轮廓，弯曲部8可以容纳耳朵边缘，便于调节耳夹的夹点深度和位置。
[0049]
参照图1所示，本发明另一实施方式提供了一种疲劳监测装置，脑电采集电极3的数量为多个，通孔12数量与脑电采集电极3相同，多个脑电采集电极3沿第二方向间隔设置，沿第二方向位于两端的脑电采集电极3之间的距离为60mm-100mm。设置多个脑电采集电极3可以采集额头多个部位的脑电信号，提升疲劳监测结果的准确性。同时，将两端的脑电采集电极3之间的距离为60mm-100mm，是申请人通过大量试验发现该距离下对应的壳体1能够适应绝大多数人的额头，且能较为准确地采集到对应的脑电信号，还能提高装置的可靠性，避免过长容易弯折损坏。优选地，脑电采集电极3的数量为三个，既能够保证监测结果的准确性，又减小了微控制单元21的处理负荷。优选地，脑电采集电极3之间的壳体1上设置有凹槽，一方面改善外观，另一方面可以减少壳体与皮肤的接触面积，更加透气，减少使用者出汗。
[0050]
参照图3所示，本发明又一实施方式提供了一种疲劳监测装置，还包括绑带(图未示出)，壳体1沿第二方向(图3示y方向)的两端设置有绑带孔13，绑带穿过绑带孔13与壳体1连接。本实施方式通过设置绑带，能够更加稳定可靠地将壳体1固定在使用者的额头，便于驾车等使用者活动较频繁场景下的使用。
[0051]
参照图2和图3所示，本发明另一实施方式提供了一种疲劳监测装置，还包括按键部15，按键部15沿第一方向(图2示x方向)凹设于壳体1的第二面14，按键部15与微控制单元21电连接。通过将按键部15设置于与脑电采集电极3相背的第二面14，便于用户使用过程中的操作。凹设，即按键部15低于周围的壳体1平面，能够使得用于避免使用对象在佩戴装置或者睡觉使用时对疲劳监测装置进行误操作。
[0052]
参照图3所示，本发明又一实施方式提供了一种疲劳监测装置，还包括状态灯16，状态灯16设置于第二面14，状态灯16与微控制单元21电连接。状态灯16根据装置的工作状态进行光提示，提升使用的便捷性。
[0053]
参照图3所示，本发明另一实施方式提供了一种疲劳监测装置，还包括电源(图未示出)和磁吸式usb接口17，电源设置于壳体1内，电源与微控制单元21及磁吸式usb接口17电连接，磁吸式usb接口17凹设于第二面14。在本实施方式中，疲劳监测装置内设电源，可以是纽扣电池等，无需外接，便于日常使用。通过设置磁吸式usb接口17能够便于对电源进行充电，相较于插拔式接口，能减小装置的体积，且便于对接口进行防水处理，凹设能够避免
误触。优选地，疲劳监测装置还包括存储单元(图未示出)，用于存储采集到的脑电数据，通过磁吸式usb接口17，能够将存储单元中存储的数据传输，便于大量数据的采集分析和处理。
[0054]
本发明又一实施方式提供了一种疲劳监测装置，fpc板2上还设置有无线传输单元(图未示出)，无线传输单元与微控制单元21电连接。在本实施方式中，无线传输单元用于将采集到的电脑数据无线传输至移动终端、云端服务器等，便于进行大量的数据分析处理，传输的具体方式可以是wifi、zigbee、经典蓝牙和ble(蓝牙低能耗)。优选地，无线传输单元通过ble进行数据传输，适合应用于长期监测的应用场景下，功耗更小。
[0055]
参照图1和图3所示，本发明另一实施方式提供了一种疲劳监测装置，还包括麦克风18，麦克风18设置于壳体1上，麦克风18与微控制单元21电连接，麦克风18用于采集声音信号。本实施方式，通过设置麦克风18，能够对声音信号进行采集，通过微控制单元21分析声音信号，及时发现异常，例如包含鼾声、鸣笛声等，进一步提升使用时的安全性。优选地，麦克风18上设置有防水透气膜，避免使用过程中水渍进入，提升稳定性。
[0056]
参照图1和图3所示，本发明又一实施方式提供了一种疲劳监测装置，还包括扬声器19，扬声器19设置于壳体1上，扬声器19与微控制单元21电连接，扬声器19用于输出语音提示。本实施方式，通过设置扬声器19，当疲劳监测结果为疲劳时，能够及时输出语音提示，提醒用户，提升使用体验。
[0057]
参照图4所示，本发明另一实施方式提供了一种疲劳监测装置，微控制单元21包括依次电连接的主动电极转换单元211、多级滤波放大单元212、模数转换单元213和微处理器214，主动电极转换单元211与脑电采集电极3电连接。在本实施方式中，通过设置主动电极转换单元211和多级滤波放大单元212，能够将微弱的电信号进行放大，避免环境干扰，且因为疲劳监测装置采集的为额头上的脑电信号，因此脑电采集电极3可以采用凝胶电极、氯化银烧结干电极或心电贴等，使用时无需再进行头皮清洁处理、加导电膏，直接可测，可用于脑电的快速监测。在一实施例中，主动电极转换单元211采用运算放大器作为电压跟随器进行电平保持，提供较大的输入阻抗，且减少对采集到的电信号的干扰。优选地，主动电极转换单元211采用输入阻抗大于等于50mω。此时，即使使用者移动造成了采集电极发生移动，采集电极发生移动时产生的接触电阻变化如几百欧姆，相对50mω欧姆的阻抗可以忽略不计，因此该设备对使用者的要求就非常低，应用场景更加广泛。优选地，多级滤波放大单元212主要由仪表放大、带通滤波电路组成，其中仪表放大的中间信号，通过偏置电路反相输出到偏置采集电极，类似心电采集的右腿驱动电路。一方面，用于消除工频共模干扰，另一方面，用于将原始信号偏置到0点位附近，有利于后续信号的放大和滤波。
[0058]
参照图5所示，本发明一实施方式提供了一种疲劳监测方法，包括以下步骤：s1：获取第一脑电数据和第一血氧数据；s2：分别对第一脑电数据和第一血氧数据进行处理得到脑电特征和血氧特征；s3：将脑电特征和血氧特征输入分类器中进行疲劳判断。
[0059]
在本实施方式中，通过将脑电数据和血氧数据一起输入分类器进行疲劳判断，相较于仅使用脑电数据或仅使用血氧数据进行单一维度的判断分析，能够提升疲劳判断结果的准确性，减少误判。采集脑电数据和血氧数据的装置可以根据需要进行相应的选择，既可以多个装置分别采集，也可以使用同一装置采集，装置的结构也可以进行需要进行选择，本实施方式对此不作限定。在一实施例中，疲劳监测方法使用前述实施方式中任一的疲劳监
测装置进行脑电数据和血氧数据的采集，并通过微控制单元21进行疲劳判断，也可以将数据发送至移动终端、云端服务器等进行疲劳判断。在其他实施例中，也可以使用其它结构的装置进行脑电数据和血氧数据的采集。分类器可以是向量机分类器等，本实施方式对此不作限定。
[0060]
本发明又一实施方式提供了一种疲劳监测方法，分别对第一脑电数据和第一血氧数据进行处理得到脑电特征和血氧特征的步骤s2之前，还包括以下步骤：获取预采样的第二脑电数据；将第二脑电数据输入身份识别模型进行身份识别；若身份识别失败，则保存第二脑电数据。
[0061]
在本实施方式中，第二脑电数据可以跟第一脑电数据是同时采集得到的，也可以是分别采集，对于分别采集的先后顺序本实施方式也不作限定。通过进行身份识别，便于根据使用者是否为身份模型中已有的人进行不同的后续处理，若识别失败，保存相应的第二脑电数据便于后续优化模型，提高了疲劳监测方法的可靠性和准确率。在一实施例中，采集使用者300个脑电数据输入身份识别模型，当识别匹配率低于90％时，判定为识别失败，此时身份模型的识别准确率更高。在一优选实施例中，疲劳监测方法使用前述实施方式中任一的疲劳监测装置进行脑电数据和血氧数据的采集，且疲劳监测装置包含通讯单元，通过有线或无线方式将采集到的数据发送至云端服务器，云端服务器完成身份识别，进行疲劳判断。云端服务器能够存储更多的身份模型，且运算效率更高，提升了疲劳监测方法的普适性。在其他实施例中，也可以使用其它结构的装置进行脑电数据和血氧数据的采集。
[0062]
本发明另一实施方式提供了一种疲劳监测方法，身份识别模型使用卷积神经网络训练得到。在本实施方式中，使用卷积神经网络进行身份识别模型的训练，能够提升身份识别模型的识别准确率。优选地，卷积神经网络增inceprtion网络结构，提升身份识别模型的准确性。在一实施例中，采集使用者非疲劳状态下的300个脑电数据进行身份识别模型的训练，例如采样频率为5分钟，采样频率为60次/分钟。
[0063]
本发明又一实施方式提供了一种疲劳监测方法，还包括以下步骤：根据第二脑电数据训练更新身份识别模型。在本实施方式中，通过第二脑电数据更新身份识别模型，便于再次使用时能够提升运算的效率。本实施方式中，采集脑电数据和血氧数据的装置可以根据需要进行相应的选择，本实施方式对此不作限定。优选地，使用深度学习模型，如卷积神经网络来进行身份识别模型的更新，能够提升更新效率。
[0064]
本发明另一实施方式提供了一种疲劳监测方法，将脑电特征和血氧特征输入分类器中进行疲劳判断s3的步骤，包括：若身份识别成功，将脑电特征和血氧特征输入识别到的身份信息对应的特定分类器中进行疲劳判断；若身份识别失败，将脑电特征和血氧特征输入通用分类器中进行疲劳判断。在本实施方式中，通过用户一人一个疲劳分类器，新用户使用通用疲劳分类器的方法，可有效解决因为个体差异性造成的疲劳分类准确率不高的难题，提升疲劳判断的准确性。
[0065]
本发明又一实施方式提供了一种疲劳监测方法，脑电特征包括功能连接特征、非线性动力学特征、功率谱特征，血氧特征包括血氧饱和度变异性特征。在本实施方式中，通过确定脑电特征为功能连接特征、非线性动力学特征、功率谱特征，从三个不同维度对脑电数据进行处理分析，能够进一步提升疲劳判断的准确性。其中，功能连接特征、非线性动力学特征、功率谱特征可以是基于采集的脑电数据对应的theta波、alpha波、beta波、gamma波
中的一个或多个得到，血氧饱和度变异性特征主要是评价血氧饱和度是否异常，可以是血氧饱和度是否超过正常值等。
[0066]
本发明另一实施方式提供了一种疲劳监测方法，功能连接特征为第一脑电数据的中theta波、alpha波、beta波及gamma波对应的互信息值，非线性动力学特征为theta波、alpha波、beta波及gamma波对应的近似熵，功率谱特征为theta波、alpha波、beta波及gamma波对应的功率比值。在本实施方式中，申请人通过大量实验研究发现，第一脑电数据的中theta波、alpha波、beta波及gamma波对应的互信息值作为功能连接特征，theta波、alpha波、beta波及gamma波对应的近似熵作为非线性动力学特征，theta波、alpha波、beta波及gamma波对应的功率比值作为功率谱特征，不仅能够确保疲劳判断的准确性，且减小了运算负荷。优选地，功率谱特征包括e
alpha
/e
beta
、(e
alpha
+e
theta
)/e
beta
、(e
alpha
+e
theta
)/(e
beta
+e
gamma
)、e
theta
/e
beta
，进一步提升运算的准确性。
[0067]
在一实施例中，采用90分钟的模拟驾驶任务诱导驾驶疲劳并采集人体脑电24个导联的脑电信号，选取实验刚开始的脑电数据作为身份识别的输入数据，利用卷积神经网络模型在31个受试者中获得平均身份识别准确率为98.5％(96.3％-100％)。脑电数据的采样频率为60次/分钟，选取实验过程中反应时最低和最高对应的各5分钟脑电信号作为清醒状态和疲劳状态脑电数据。对脑电数据进行预处理，预处理指对采集的脑电信号进行阈值去燥、去除基线漂移、4-40hz滤波等。申请人通过大量实验发现，4-40hz滤波能保留大多数人群的脑电信号，且滤除杂波，降低干扰。对预处理后的脑电数据计算脑电特征，如功能连接特征，可以是theta波、alpha波、beta波、gamma波对应的互信息值，共4个特征；如非线性动力学特征，可以是theta波、alpha波、beta波、gamma波对应的近似熵，共8个特征；如功率谱特征，可以是如e
alpha
/e
beta
、(e
alpha
+e
theta
)/e
beta
、(e
alpha
+e
theta
)/(e
beta
+e
gamma
)、e
theta
/e
beta
，两个导联共8个特征。在一实施例中，将20个特征经过递归特征消除-支持向量机特征选择算法挑选后作为支持向量机分类器的输入计算驾驶疲劳分类准确率，排名前三导联对的样本内准确率分别为83.2％、83.0％、82.4％，位置位于前额非头发覆盖区；将非头发覆盖区的3个导联所提取的脑电特征重新作为卷积神经网络的输入进行分类，在样本内获得96.0％的准确率、在非样本间获得82.1％的准确率。优选地，疲劳监测方法采用前述实施方式中任一的疲劳监测装置进行脑电数据和血氧数据的采集，疲劳监测装置的壳体1的第一面11上依次设置有三个脑电采集电极3，用于采集使用者额头前侧非头发区域三个导联对应的脑电数据。两侧的脑电采集电极3之间的距离为60mm-100mm，能够准确地采集到不同人额头上fp1和fp2处的脑电信号。通过该疲劳监测装置采集脑电数据单一进行疲劳判断准确率即可高达96.0％，再结合血氧数据，能够进一步提升疲劳判断的准确性。
[0068]
本发明又一实施方式提供了一种疲劳监测方法，还包括以下步骤：获取预采样的第二血氧数据，计算得到第二血氧数据中血氧饱和度的平均值p
ref
；根据第一血氧数据的血氧饱和度值p，计算得到血氧饱和度变异性特征为(p/p
ref
)4。在本实施方式中，申请人通过大量实验发现，将预采样时正常血氧饱和度的平均值作为基础，设定(p/p
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)4作为血氧饱和度变异性特征，能够很好地判断血氧是否正常，与脑电特征相结合后能够大幅提升疲劳判断的准确性。第二血氧数据中包含的血氧饱和度值的数量可以根据运算能力进行适应性调整，本实施方式对此不作限定。在一实施例，血氧数据的采样频率与脑电数据的采样频率保持一致，获取300个血氧饱和度监测值作为第二血氧数据。
[0069]
本发明另一实施方式提供了一种疲劳监测方法，在计算得到血氧饱和度变异性特征为(p/p
ref
)4的步骤之前，还包括以下步骤：对第一血氧数据和第二血氧数据进行处理，去除小于85的异常值。在本实施方式中，去除明显异常的血氧饱和度值，能够避免误判。
[0070]
参照图6所示，本发明又一实施方式提供了一种疲劳监测方法，还包括以下步骤：s4：若判断为疲劳，则输出电刺激。在本实施方式中，通过电刺激使用者能够较好地进行疲劳预警和干预，且电刺激相较于灯光报警等方式，更加直接有效，且避免灯线改变对驾驶等应用场景下的干扰。在一实施例中，疲劳监测方法可以采用前述任一实施方式中的疲劳监测装置进行数据采集，参照图3所示，此时可以直接通过第二磁吸部61输出电刺激，无需额外设置刺激结构，简化了疲劳监测装置的结构，便捷了疲劳预警和干预的实现。
[0071]
本发明另一实施方式提供了一种疲劳监测方法，还包括以下步骤：若判断为疲劳，播放语音提醒。在本实施方式中，通过语音提醒，能够及时有效地完成疲劳预警和干预。
[0072]
本发明又一实施方式提供了一种疲劳监测方法，还包括以下步骤：若身份识别失败且判断为疲劳，保存第一脑电数据；根据第一脑电数据和第二脑电数据训练生成对应的分类器。在本实施方式中，对于新用户的疲劳脑电数据，即第一脑电数据，和非疲劳脑电数据，即第二脑电数据进行存储后训练生成该新用户对应的个人分类器。便于下次使用时能够准确地进行身份识别，且使用对应的个人分类器以提高疲劳判断的准确率。优选地，使用卷积神经网络进行分类器的训练。优选地，同时保存该新用户正常时的血氧数据和疲劳时的血氧数据，与脑电数据一起完成分类器的训练，进一步提升准确率。
[0073]
本发明一实施方式提供一种计算设备，包括：处理器，适于实现各种指令；存储器，适于存储多条指令，指令适于由处理器加载并执行前述任一实施方式中的疲劳监测方法。
[0074]
本发明一实施方式提供一种存储介质，存储介质存储有多条指令，指令适于由处理器加载并执行前述任一实施方式中的疲劳监测方法。
[0075]
本申请公开的各实施方式可以被实现在硬件、软件、固件或这些实现方法的组合中。本申请的实施例可实现为在可编程系统上执行的计算机程序或程序代码，该可编程系统包括至少一个处理器、存储系统(包括易失性和非易失性存储器和/或存储元件)、至少一个输入设备以及至少一个输出设备。可将程序代码应用于输入指令，以执行本申请描述的各功能并生成输出信息。可以按已知方式将输出信息应用于一个或多个输出设备。为了本申请的目的，处理系统包括具有诸如例如数字信号处理器(dsp)、微控制器、专用集成电路(asic)或微处理器之类的处理器的任何系统。
[0076]
程序代码可以用高级程序化语言或面向对象的编程语言来实现，以便与处理系统通信。在需要时，也可用汇编语言或机器语言来实现程序代码。事实上，本申请中描述的机制不限于任何特定编程语言的范围。在任一情形下，该语言可以是编译语言或解释语言。
[0077]
在一些情况下，所公开的实施方式可以以硬件、固件、软件或其任何组合来实现。所公开的实施例还可以被实现为由一个或多个暂时或非暂时性机器可读(例如，计算机可读)存储介质承载或存储在其上的指令，其可以由一个或多个处理器读取和执行。例如，指令可以通过网络或通过其他计算机可读介质分发。因此，机器可读介质可以包括用于以机器(例如，计算机)可读的形式存储或传输信息的任何机制，包括但不限于，软盘、光盘、光碟、只读存储器(cd-roms)、磁光盘、只读存储器(rom)、随机存取存储器(ram)、可擦除可编程只读存储器(eprom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、磁卡或光卡、闪存、或用于利
用因特网以电、光、声或其他形式的传播信号来传输信息(例如，载波、红外信号数字信号等)的有形的机器可读存储器。因此，机器可读介质包括适合于以机器(例如，计算机)可读的形式存储或传输电子指令或信息的任何类型的机器可读介质。
[0078]
在附图中，可以以特定布置和/或顺序示出一些结构或方法特征。然而，应该理解，可能不需要这样的特定布置和/或排序。而是，在一些实施例中，这些特征可以以不同于说明性附图中所示的方式和/或顺序来布置。另外，在特定图中包括结构或方法特征并不意味着暗示在所有实施例中都需要这样的特征，并且在一些实施例中，可以不包括这些特征或者可以与其他特征组合。
[0079]
需要说明的是，本申请各设备实施例中提到的各模块/单元都是逻辑模块/单元，在物理上，一个逻辑模块/单元可以是一个物理模块/单元，也可以是一个物理模块/单元的一部分，还可以以多个物理模块/单元的组合实现，这些逻辑模块/单元本身的物理实现方式并不是最重要的，这些逻辑模块/单元所实现的功能的组合才是解决本申请所提出的技术问题的关键。此外，为了突出本申请的创新部分，本申请上述各设备实施例并没有将与解决本申请所提出的技术问题关系不太密切的模块/单元引入，这并不表明上述设备实施例并不存在其它的模块/单元。
[0080]
虽然通过参照本发明的某些优选实施方式，已经对本发明进行了图示和描述，但本领域的普通技术人员应该明白，以上内容是结合具体的实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。本领域技术人员可以在形式上和细节上对其作各种改变，包括做出若干简单推演或替换，而不偏离本发明的精神和范围。