基於腦電信號的車載嵌入式路怒駕駛狀態檢測裝置的製作方法

2023-06-14 15:10:21 1

專利名稱：基於腦電信號的車載嵌入式路怒駕駛狀態檢測裝置的製作方法
技術領域：
本實用新型涉及嵌入式信號處理技術領域，具體涉及基於腦電信號的車載嵌入式路怒駕駛狀態檢測裝置。
背景技術：
憤怒是人們生活中常見的一種消極情緒，憤怒情緒發生時，人容易衝動冒險，做出對他人不利的事來。駕駛人在開車中也會產生憤怒情緒，心理學上把帶著憤怒情緒開車稱為「路怒症」，用以形容在交通阻塞情況下開車壓力與挫折所導致的憤怒情緒。「路怒症」現已成為了汽車時代的通病。隨著汽車數量的劇增與道路擁擠等矛盾的存在，加上我國現在駕駛人員構成複雜，素質高低不一，進一步加劇了「路怒症」的表現，我國有60. 72%的車主有路怒症，情緒失控的「路怒症」容易引起「駕駛憤怒」，除了罵人、動粗、野蠻開車外，還會引 起超速行駛，危險超車，惡意變道等危險行為，這種情緒激化導致的失控時間長度雖然未達到焦慮抑鬱的精神疾病診斷標準，但是開車時哪怕是幾秒鐘的情緒失控，也足以導致車毀人亡，更嚴重者甚至會引起「駕駛暴力」，故意開車襲擊行人或者其他車輛，馬路殺手中有相當一部分人是「路怒症」造成的。這種攻擊性駕駛行為已經與醉酒駕駛和疲勞駕駛一樣，成為交通事故的重要影響因素之一。目前針對駕駛人駕駛情緒的檢測方法主要是基於外部行為檢測法是無接觸測量，安裝如攝像頭進行信息採集，採用受試者的外部表現如面部表情判斷駕駛情緒，該方法具有評分標準不易統一、受記憶或其它個人行為、光線、圖像採集角度等條件的影響，對於戴眼鏡的駕駛員，或者被測人頭部在自由轉動的情況下，圖像很難準確跟蹤到，這會導致檢測系統不能始終如一正確地報告駕駛員狀態。腦電信號來自大腦皮層的電信號，與人的生理狀態和心理狀態密切相關，特別是當人處於憤怒情緒時，腦電信號會發生顯著的變化，本實用新型通過對駕駛人的腦電信號進行實時監測，並提取其特徵作為判斷是否路怒駕駛的標準。
發明內容本實用新型提供一種基於腦電信號的車載嵌入式路怒駕駛狀態檢測裝置，當檢測到駕駛人處於路怒駕駛情緒時，自動啟動語音警示系統，提醒駕駛人注意情緒控制，減小由於駕駛人情緒波動造成的交通事故的可能。基於腦電信號的車載嵌入式路怒駕駛狀態檢測裝置，包括腦電信號採集單元、信號處理單元和語音提示單元；所述的腦電信號採集單元包括電極和放大電路，電極安置在駕駛人頭皮表面，通過電極帽固定；放大電路包括前置放大電路和後級放大電路，電極接至前置放大電路輸入端，前置放大電路輸出端連接後級放大電路輸入端，後級放大電路輸出端連接信號處理單元;所述的信號處理單元，包括處理器和存儲器，存儲器外接於處理器埠。接收從腦電信號採集裝置得到的數位訊號，通過對多導聯腦電信號進行基於小波包子帶的共空間模式分解，得到腦電信號的特徵；所述的語音提示單元包括語音解碼器和揚聲器，語音解碼器輸出端接至揚聲器，事先錄製好不同類型的語音提示，檢測到駕駛人處於路怒駕駛狀態時，驅動語音提示單元播放提示語音。 所述腦電信號採集單元的輸出端和語音提出單元的輸入端均接至處理器埠。採用上述車載嵌入式路怒駕駛狀態檢測裝置進行檢測，腦電信號特徵提取是利用基於小波包分解和共空間模式的特徵提取，利用神經元網絡對提取的特徵進行分類，給出路怒駕駛狀態的識別結果，具體包括如下步驟步驟I :電極實時採集腦電信號，經放大處理後輸出至處理器；步驟2 :進行腦電信號特徵提取；步驟2. I :分別對每個導聯數據進行小波包分解；步驟2. 2:選擇與憤怒情緒相關的小波包子帶，分別進行子帶數據的共空間模式分解；步驟2. 3 :每個小波包子帶提取若干特徵點，組成特徵向量；步驟3 :利用神經網絡對提取的特徵向量進行分類；利用事先採集到的離線數據對分類器進行訓練，具體步驟如下步驟3. I :對LVQ神經網絡參數初始化；步驟3.2 :從路怒駕駛狀態對應的特徵向量中選取一組，輸入到神經網絡的輸入層，輸出層對應的輸出向量設定為[10]，根據輸入輸出結果自動調整神經網絡權值；輸入下一個樣本，重複進行權值調整，直到達到預設的訓練次數；步驟3.3 :從平靜駕駛狀態對應的特徵向量中選取一組，輸入到神經網絡的輸入層，輸出層對應的輸出向量設定為[01]，根據輸入輸出結果自動調整神經網絡權值；輸入下一個樣本，重複進行權值調整，直到達到預設的訓練次數；步驟3. 4 :將訓練結果作為神經網絡的最優參數；步驟3. 5 :利用訓練好的神經網絡對駕駛人的駕駛腦電信號進行實時的分類；步驟4 當神經網絡的分類結果為路怒駕駛情緒狀態時，處理器發送給控制提示語音的播放，播放採用循環方式，音量逐漸提高到最大值，直到檢測到的腦電信號恢復到正常狀態時，發送終止語音的命令。有益效果腦電信號提供的信息能夠準確及時的反應人體情緒狀態，嵌入式微處理器具有強大的信號處理性能，能夠滿足算法的實時性，採用的語音提示單元在微處理器的控制下，語音音量和語音選擇可以根據駕駛狀態方便靈活的調整，同時該嵌入式裝置體積小，非常適合於車載環境。

圖I為本實用新型實施例裝置的總體結構框圖；圖2為本實用新型實施例前置放大電路原理圖；圖3為本實用新型實施例後級放大電路原理圖；圖4為本實用新型實施例腦電信號採集位置示意圖；[0029]圖5為本實用新型實施例路怒駕駛情緒特徵提取流程圖；圖6為本實用新型實施例特徵分類流程圖；圖7為本實用新型實施例語音提示單元控制的示意圖。
具體實施方式
以下結合附圖對本實用新型做進一步說明。基於腦電信號的車載嵌入式路怒駕駛狀態檢測裝置，如圖I所示，包括腦電信號採集單元、信號處理單元和語音提示單元；所述的腦電信號採集單元包括電極和放大電路，放大電路包括前置放大電路和後級放大電路；電極採用橋式Ag/AgCl電極。電極安置在駕駛人頭皮表面，通過電極帽固定，由於腦電信號幅值微弱，需要通過放大器放大、濾波、模數轉換。腦電信號採樣頻率為100Hz，傳送到由嵌入式信號處理單元中。前置放大電路包括前置放大器和低通濾波器，電路如圖2所示，主要是把微弱的腦電信號進行第一級放大，並將信號中的高頻幹擾濾除。由於本實施例由6導聯組成，6導聯中每一導聯都具有相同的電路結構，圖2中只給出單一導聯原理圖。前置放大器主要由模擬器件AD8221晶片構成，原始的腦電信號放大50倍，其輸出信號經過電阻和電容耦合連接到低通濾波器的輸入端，低通濾波器由模擬器件MAX280構成，通帶截止頻率為30HZ，輸出信號標號為outl，與後級放大電路的輸入端連接。後級放大電路包括後級放大器和陷波電路，電路如圖3所示,對前置放大部分輸出的腦電信號進行進一步放大，並濾除50hz工頻幹擾。後級放大器由模擬器件ICL7650構成，該部分將信號放大100倍。陷波電路由UAF42構成，該電路能有效濾除50hz工頻幹擾。該部分電路的輸出標號為out2，連接到ICETEC-0MAPL138-I開發板的模擬信號輸入端。ICETEC-0MAPL138-I開發板的結構和原理是公知技術。腦電信號採集位置如圖4所示，腦電信號採集時只採集C3，C4，F3，F4，P3，P4這6個電極的腦電信號，以左右兩側耳垂為參考電極。所述的信號處理單元，包括處理器和存儲器，處理器型號為0MAPL138，存儲器為MT47H64M16HR-3型DDR2存儲器和K9K8G08U0A型NAND FLASH存儲器，它們集成在ICETEC-0MAPL138-I開發板上。該單元接收從腦電信號採集裝置得到的信號，對腦電信號進行特徵提取和特徵分類，並根據分類結果控制語音提示單元。所述語音提示單元，包括語音解碼器和揚聲器，語音解碼器型號為TLV320AIC23B，揚聲器為WP241A可攜式揚聲器，TLV320AIC23B語音解碼器集成在ICETEC-0MAPL138-I開發板上，由0MAPL138處理器控制，WP241A可攜式揚聲器通過音頻線連接到開發板的音頻接口上，事先錄製好不同類型的語音提示，在信號處理系統檢測到駕駛人處於路怒駕駛狀態時，驅動語音提示單元播放提示語音。採用上述基於腦電信號的車載嵌入式路怒駕駛狀態檢測裝置進行檢測，具體執行如下步驟步驟I :電極實時採集腦電信號，經放大處理後輸出至處理器；步驟2 :進行腦電信號特徵提取，流程如圖5所示；步驟2. I :分別對6導聯數據進行4層小波包分解；、[0044]利用Daubechies的db4小波函數對每個導聯的腦電數據進行4層小波包分解。步驟2. 2 :選擇9個與憤怒情緒相關的小波包子帶，分別進行9個子帶的數據共空間模式分解；實驗證實，與人的情緒密切相關的頻率成分集中在8-24HZ，在IOOHz的採樣頻率下，該頻率成分對應的小波包子帶分別為S(3，1)、S(3，2)、S(3，3)、S(4，2)、S(4，3)、S(4，4)、S (4，5)、S (4，6)、S (4，7)，分別對這9個小波包子帶的腦電信號數據進行共空間模式分解，共空間模式分解的實質是同時對角化兩個協方差矩陣，具體包括白化變換和投影變換。假設C1和C2為分別為表示平靜狀態與路怒狀態腦電數據的規則化空間協方差，C。表示混合的空間協方差，如公式I所示。Cc = C^C2 (I)作為兩個矩陣協方差的和，C。是正定矩陣，它可以分解成為公式2所示的形式。Cc = UcAcUi 。 (2)其中U。是特徵向量矩陣，λ。是特徵值構成的對角陣，這裡特徵值要以降序進行排列，則C。白化變換矩陣表示為公式3。P = VV"U:(3)由於λ。具有奇異性，因此矩陣PCcPi對應的特徵值都為1，利用C1和C2得到如公式4和公式5的表示形式，SI定義為平靜狀態中間特徵量，S2定義為路怒狀態中間特徵量，S1 = PC1P' (4)S2 = PC2P' (5)則S1和S2具有共同的特徵向量，並且存在特徵向量矩陣B以及兩個對角矩陣入i和λ 2，滿足公式6和公式7。S1 = BX1B' (6)S2 = BX2B' (7)公式6和7中的入1和入2是由各自特徵值構成的對角陣，特徵值要以降序進行排列。由於入1和λ2對應的兩個特徵值之和總是1，所以當特徵向量B對於S1有最大的特徵值時，對於S2有最小的特徵值。根據上述變換，得到投影矩陣最終表示為公式8形式W= (B' P)' (8)單次檢測到的腦電信號經過共空間模式分解，得到如公式9所示的特徵向量，式9中E為腦電信號數據，Z為提取的特徵向量。Z = WE (9)步驟2. 3 :每個小波包子帶提取4個特徵點，9個小波包子帶的36個特徵點組成特
徵向量；以6個導聯對應的小波包子帶S (3，I)數據為例說明特徵提取過程，利用共空間模式按照公式1-9得到投影矩陣，對6導聯的S (3，I)子帶對應的數據進行分解，得到6個特徵點組成的特徵向量，取特徵向量中的前兩個和後兩個特徵點，組成4個特徵點的特徵向量。則9個小波包子帶一共提取了由36個特徵點組成的特徵向量。該特徵向量作為判斷路怒駕駛狀態的基本特徵。步驟3 :利用LVQ神經網絡對提取的特徵向量進行分類，流程如圖6所示；利用事先採集到的離線數據對分類器進行訓練，訓練樣本為100，其中50次為憤怒狀態，50次為平靜狀態，按步驟2分別提取100個訓練樣本對應的特徵向量，在通過訓練樣本的特徵向量調整神經網絡的參數，具體步驟如下步驟3. I :對LVQ神經網絡參數初始化。設定LVQ神經網絡競爭層神經元個數為20，輸出層神經元個數為2，對競爭層神經元權值進行設定，權值向量取較小的隨機值，最後確定初始學習速率和訓練次數；步驟3. 2 :從50組路怒駕駛狀態對應的特徵向量中選取一組，輸入到神經網絡的輸入層，輸出層對應的輸出向量設定為[10]，根據輸入輸出結果自動調整神經網絡權值；輸入下一個樣本，重複進行權值調整，直到達到預設的50次訓練次數； 步驟3. 3 :從50組平靜駕駛狀態對應的特徵向量中選取一組，輸入到神經網絡的輸入層，輸出層對應的輸出向量設定為[01]，根據輸入輸出結果自動調整神經網絡權值；輸入下一個樣本，重複進行權值調整，直到達到預設的50次訓練次數；步驟3. 4 :將訓練結果作為神經網絡的最優參數；步驟3. 5 :利用訓練好的神經網絡對駕駛人的駕駛腦電信號進行實時的分類；步驟4 當神經網絡的分類結果為路怒駕駛情緒狀態時，處理器發送給語音提示單元一個命令，控制提示語音的播放，播放採用循環方式，音量逐漸提高到最大值，直到檢測到的腦電信號恢復到正常狀態時，發送終止語音的命令。語音提示單元控制示意圖如圖7所示。本實施例中提示語音是事先錄製好的家人的聲音，有利於憤怒的駕駛人恢復平靜。
權利要求1.基於腦電信號的車載嵌入式路怒駕駛狀態檢測裝置，其特徵在於包括腦電信號採集單元、信號處理單元和語音提示單元； 所述的腦電信號採集單元包括電極和放大電路，電極安置在駕駛人頭皮表面，通過電極帽固定；放大電路包括前置放大電路和後級放大電路，電極連接前置放大電路輸入端，前置放大電路輸出端連接後級放大電路輸入端，後級放大電路輸出端連接信號處理單元； 所述的信號處理單元，包括處理器和存儲器，存儲器外接於處理器埠 ； 所述的語音提示單元包括語音解碼器和揚聲器，語音解碼器輸出端接至揚聲器； 所述腦電信號採集單元的輸出端和語音提示單元的輸入端均接至處理器埠。
專利摘要本實用新型提供一種基於腦電信號的車載嵌入式路怒駕駛狀態檢測裝置，包括腦電信號採集單元、信號處理單元和語音提示單元；腦電信號採集單元包括電極和放大電路；放大電路包括前置放大電路和後級放大電路；信號處理單元包括處理器和存儲器；語音提示單元包括語音解碼器和揚聲器。採用本實用新型 裝置進行檢測時，腦電信號特徵提取採用基於小波包分解和共空間模式特徵提取，並利用神經元網絡分類，得出路怒駕駛識別結果，腦電信號能準確及時的反應情緒狀態，嵌入式微處理器具有強大的信號處理性能，語音音量和語音選擇可根據駕駛狀態調整，嵌入式裝置體積小，也非常適於車載環境。
文檔編號A61B5/18GK202355417SQ20112044367
公開日2012年8月1日 申請日期2011年11月10日 優先權日2011年11月10日
發明者葉檸, 孫宇舸 申請人:東北大學