司機疲勞檢測和恢復設備開發

韓磊

（解放軍總醫院第六醫學中心特勤科，北京 100038）

近年來，交通事故頻繁發生，嚴重威脅著人們的生命安全，其中，疲勞駕駛是重要事故發生原因之一。如何檢測司機疲勞駕駛對交通事故預防有重要意義。目前，司機疲勞檢測研究主要有車輛行跡駕駛行為檢測、駕駛人員心電圖檢測以及駕駛人員面部圖像檢測，其中，駕駛人員面部圖像檢測實時效果好、準確率高，是司機疲勞檢測發展方向。耿磊指出，眼鏡、嘴巴檢測是疲勞駕駛檢測的重要指標，但由于眼鏡、光線的影響使得面部識別效果受到影響，提出了一種基于AdaBoost先關濾波器人臉識別算法，使用卷積神經網絡算法進行識別。結果表明，所設計的算法能解決面部識別中因眼鏡、光線影響造成識別率不高問題。閆河提出了一種基于主動形狀模型的駕駛員疲勞識別算法，使用Helen訓練面部數據。結果表明，設計算法人員疲勞識別準確率達到92.5%。通過獲取人臉圖像進行人員疲勞識別，能夠提高司機疲勞檢測率，但是，如何提醒及輔助司機疲勞駕駛是圖像識別很難解決問題。本文采用仿生技術以及控制技術開發一種新的司機疲勞檢測及恢復設備，用于幫助司機駕駛，有重要意義。

1 疲勞檢測原理分析

自主神經是人體的一個控制系統，可以根據功能和藥理特點分為交感神經和副交感神經，當副交感神經活動起主要作用時，機體處于疲勞狀態，表現為心率、血氧、呼吸率等均下降。睡眠開始于大腦，隨著大腦活動進入“靜息”狀態，中樞神經功能發生變化。與之相協調，各周圍神經系統、自主神經系統也發生了相應的變化。

自主神經系統包括交感神經系統和副交感神經系統，作用互相拮抗又以此方式合理地互相補充經興奮性增強，整個機體產生許多反應，交感性增強抵抗力反應使機體調節到功能作用狀態，則使機體調節到靜止和休息狀態界。副交感和交感活動之間沒有嚴格地分血管和腺體的平滑肌。交感神使器官處于抵御侵害和應激狀態。

副交感性向營養性反副交感和交感活動之間沒有嚴格的分交感興奮：胃腸道蠕動起進食困難；淚腺分泌減少HRV異常相關性疾病有腸易激綜合征患者者HF下降、焦慮患者SDNN高，HF減弱。失眠人群交感神經活性較無失眠者升高無失眠者降低等，通過預警等。胃腸道蠕動、分泌抑制引起嚴重便秘；唾液分泌減少淚腺分泌減少，引起眼部刺激癥狀；無汗，導致體溫升高異常相關性疾病有腸易激綜合征患者HF減弱，LF/HF增強SDNN和HF在一定程度上有升高、睡眠障礙者失眠人群交感神經活性較無失眠者升高，副交感神經活性較通過HRV采集，可以為這些疾病提供健康指標分析和健康唾液分泌減少，引導致體溫升高。

2 系統需求分析

為了提高信息采集的便捷性，我們采用手環方式體積小攜帶方便，難點主要在于低功耗高速度采集信號，為了達到高精度的HRV分析，信號精度要達到毫秒，所以，系統的采集和處理速度要求很高，同時，該設備又要保持長時間按采集，所以，低功耗要求比較高。

研制中，發現市場上健康手環比比皆是，但是，監測精度很低，只能監測到脈搏頻率，無法滿足監測HRV的需要，因此，我們自主研發了高精度（精度1毫秒）的心率自主神經傳感器，同時，也可以監測使用者的手動情況，實時動態的監測使用者的真實狀態，為人員的行為評估提供了詳細的數據基礎。

自主研發腕帶式自主神經（交感/副交感）傳感器，基于嵌入式RAM高速低功耗芯片，全模塊化無線多道生理傳感監測。腕帶式自主神經傳感器式，紅外反射、綠色血容積檢測技術方式，多維加速度傳感器，采集分析脈搏、心率、HRV時域頻域、體動幅度等相關指標參數；通過無線傳輸方式與控制端進行數據通信，穩定、可靠、靈活、便攜。主要技術特點是：采用綠光血容積心率和血氧傳感器、信號放大電路、濾波電路、數字信號處理電路、三維加速度傳感器、數據通信模塊，充電電路等單元組成；主要工作過程：通過綠光傳感器反射式采集血紅細胞反射波，然后，信號經過放大處理，同時，進行信號濾波，去掉干擾信號送入MCU進行數字信號處理，進一步做數字濾波，然后，對信號進行脈沖測量，測量出來心率的NN間期時間，單位精確到毫秒；同時，另一路三維加速度傳感器采集手部運動信號，進行數字濾波和識別，找到手部運動的有用信號，進行分級評估，通過MCU處理并與心率信號一起傳送到藍牙無線模塊，送出傳感器。

3 系統設計

3.1 硬件設計

（1）心率變異性(HRV)疲勞檢測設備。研制中，我們針對在體力或腦力或心理疲勞后，心率變異性各指標都發生了不同程度的變化,各指標都不同程度地發生變化，所以需要確定相對特異性較高的指標。由于疲勞表現很多，單一的指標僅能反應局部的情況，所以，需要整合多指標評判，即構建綜合評估模型。由于參與疲勞檢測綜合評估的HRV各個指標的貢獻率不同，所以，需要進一步根據具體應用場景來確定綜合評估模型中的指標權重。評價心率變異性（HRV）的方法，有時域分析、頻域分析和非線性分析。

（2）非實時疲勞檢測設備。

①閃光融合頻率檢測疲勞。設備生產工藝精度要求高，為保證各臺檢測設備的一致性，要規定查驗光源的色彩、亮度、尺寸、背景、與人眼的距離等參數，以及頻率變化的速率等諸多原因。閃光融合臨界頻率與疲勞檢測技術實現中，我們抓住以下幾個重點，完成了該設備研制。以發光二極管作為光源，高精度開關操作，邏輯電路控制，測試結果輸入計算機儲存；升頻、降頻成對測試多組，取均值作為測試結果，以提高測試的準確性。

②干式電極單導腦電檢測疲勞設備。采用電池供電和無線傳輸信號，以隔離環境帶來的干擾。電路采用靜電保護設計，能充分抵御接觸6000V，空氣放電8000V的ESD靜電標準測試；采用先進算法，有效去除肌電、心電及眼動等信號的帶來的干擾。

③PERCLOS檢測疲勞設備。研制中，我們克服了很多困難，包括：鏡片反光對攝像造成干擾；高速相機的選型，圖形數據的讀寫處理；實時監測為減少視頻信息量，需用微型計算機對視頻信號進行預處理；輸入圖像通過此高斯模型來濾波，除去非臉部的圖像，找出臉的寬度和高度，應用Sobel二階微分算子求出眼睛所在的區域，應用模式匹配的方法識別眼瞼開閉。

（3）疲勞恢復設備。快速疲勞恢復子系統由光身心減壓放松狀態評估模型術等4部分組成，司機疲勞恢復子系統框圖如圖1所示。

圖1 快速疲勞恢復子系統框架圖

系統提供“全智能—全方位—多感官”的減壓放松環境，包含多種放松方式，如音樂放松、腦波α波燈光誘導、氧療生理放松、色彩情緒調節、動感韻律按摩、負離子空氣凈化、碳纖電加熱、音樂體感隨動等。快速疲勞恢復系統組成功能示意圖如圖2所示。

3.2 司機實驗

圖2 快速疲勞恢復系統組成功能示意圖

疲勞檢測實驗包括兩個部分，一個是人員的疲勞快速檢測實驗，另一個是疲勞快速恢復實驗。本實驗的目標人群是司機，但是由于司機本身樣本量有限，我們納入了不同類型的司機。同時，為了補充滿足研究需要的樣本量，我們補充了外部從事腦力疲勞、身體疲勞等任務作業的人員。本次調查了360名司機作為研究對象。測試數據分析采用SPSS軟件統計。

測試結果為：隨著FS14疲勞分的增加，閃光融合頻率有下降的趨勢，閃光融合頻率一定程度上反映了駕駛疲勞，可以作為進一步反映疲勞的指標；PERCLOS作為一項疲勞監測指標的有效性，但只在某些疲勞水平上相對比較敏感，可以輔助在一定程度上評估疲勞程度；腦電疲勞分總體上與疲勞水平相關度較高，但是，可能受個體差異影響，也易受外在因素影響，所以，需要與其他指標技術結合起來；研究比較了不同恢復方案下綜合疲勞指數的變化。其中，α腦波牽引對降低綜合疲勞指數的作用顯著。而氧氣、香薰等起輔助恢復作用的手段在統計證據上不充足，只能在未來應用中作為輔助恢復手段；研究結果說明，LF/HF與疲勞水平相關度尚可。可能由于受疲勞水平操縱的限制，無法在短駕駛時長上體現出來。所以，后續仍然決定將它納入綜合疲勞指數中。

4 結語

本次我們實驗人員主要是針對高速駕駛類模擬任務，對其駕駛疲勞狀態進行檢測和數據統計分析，與司機日常任務有相似性。此外，樣本上也擴充了常見的研究樣本量，具有較高代表性。這些因素使得研究的參考價值得到提升。

在上述實驗疲勞檢測中，我們采用自研的閃光頻率融合、眼瞼閉合檢測、HRV分析計算、腦波疲勞檢測等幾種疲勞檢測設備，這些實驗器材是依據不同的生理檢測原理和技術手段設計開發的，從使用效果看，都可以對人員的疲勞程度進行超越不同客觀生理心理維度的綜合檢測和評估。疲勞恢復設備技術綜合性強、成熟穩定，疲勞恢復的效果好。