一种疲劳检测方法及装置、电子设备制造方法及图纸

本申请提供了一种疲劳检测方法及装置、电子设备，该方法包括：分别在N个采样时间内采集人体特征数据；其中，N为大于等于1的整数；对第一采样时间内采集的人体特征数据进行修正，以使所述第一采样时间内修正后的的人体特征数据与预设时长内采集到的人体特征数据的规模一致；基于其他采样时间内采集的人体特征数据经过修正后，和所述第一采样时间内修正后的人体特征数据，评估用户疲劳状态。通过该方法，可以稳定实际采样时间，使每个采样时间采集的人体特征数据和预期的一致，进一步提高了疲劳检测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种疲劳检测方法及装置、电子设备
本申请实施例涉及计算机
，尤其涉及一种疲劳检测方法及装置、电子设备。
技术介绍
现代生活中工作节奏快，部分人群在无法感知自己疲劳状态的情况下，去做一些需要高度注意力的事情，对这些人群及周边人群带来了一定的安全隐患。例如，驾驶员在驾驶过程中如果因睡眠不足、驾驶时间过长等原因处于疲劳状态，但驾驶员并未察觉自己的身体状态，对车辆进行一些误操作，严重时甚至失去对车辆的控制能力，造成一系列的安全问题。因此，在需要高度注意力的生活场景中，以合适的方式及时对用户进行疲劳检测显得十分重要。为解决上述技术问题，现有技术中，通过视觉分析、脑电波分析、动作检测、肌电检测、心率检测等等技术手段对用户进行疲劳检测，但这些检测手段实现复杂，设备不能随身佩戴、且功耗大，很难长时间检测用户的疲劳状态。另外，目前根据心率变异率来进行疲劳检测的设备中心率测量算法，一般是通过光电容积描记(photoplethysmograph，PPG)，PPG通常是周期采样人体特征数据，然后根据采样的人体特征数据进行疲劳检测，但是，实际采样过程中，实际采样时间并不稳定，实际采样时间的采样时长与预设时长出现偏差，或者采样频率不稳定，都会导致后续疲劳检测结果不准确。因此，如何稳定实际采样时间的采样时长及采样频率是个值得思考的问题。
技术实现思路
本申请实施例提供一种疲劳检测方法及装置、电子设备，用以解决现有技术中人体疲劳检测准确率低下的问题。第一方面，本申请实施例提供一种疲劳检测方法，该方法包括：分别在N个采样时间内采集人体特征数据；其中，N为大于等于1的整数；对第一采样时间内采集的人体特征数据进行修正，以使所述第一采样时间内修正后的人体特征数据与预设时长内采集到的人体特征数据的规模一致；基于其他采样时间内采集的人体特征数据和所述第一采样时间内修正后的人体特征数据，评估用户疲劳状态，所述其它采样时间为所述N个采样时间中除去所述第一采样时间之外的其它采用时间。可选的，对第一采样时间内采集的人体特征数据进行修正之前，还包括：确定所述N个采样时间中存在实际采样时长不满足所述预设时长的第一采样周期。可选的，所述方法还包括：若确定所述第一采样时间的实际采样时长大于所述预设时长，对所述第一采样时间内采集的人体特征数据进行修正，包括：删除所述第一采样时间内采样时长在所述预设时长以外的时长内采集的人体特征数据。可选的，所述方法还包括：若确定所述第一采样时间内的实际采样时长小于所述预设时长，对所述第一采样时间内采集的人体特征数据进行修正，包括：对所述第一采样时间内采集的人体特征数据进行数据拟合，得到第一规律；基于所述第一规律，对所述第一采样时间内采集的人体特征数据进行填充。可选的，所述基于所述第一规律，对所述第一采样时间内采集的数据进行填充，包括：所述第一规律是第一曲线，所述第一曲线上对应的数据点包括在所述第一采样时间的实际采样的人体特征数据，以及拟合出的其他数据点；将所述其他数据点填充到所述第一采样时间内采集的人体特征数据中。可选的，基于其他采样时间内采集的人体特征数据和所述第一采样时间内修正后的人体特征数据，评估用户的疲劳状态，包括：每个采样时间内采集的人体特征数据包括人体心率数据，对所述N个采样时间对应的人体心率数据进行分析，得到N个心率变异率的N个功率谱信息；根据所述N个功率谱信息，评估所述用户的疲劳状态。可选的，根据所述N个功率谱信息，评估所述用户的疲劳状态，包括：确定所述N个功率谱信息中每个功率谱信息中的低频分量，得到N个低频分量；所述低频分量为所述每个功率谱信息中频率在预设范围频率内的功率谱信息；确定所述N个低频分量分别在与其对应的采样时间内的变化率；根据预先存储的变换率与疲劳状态之间的映射关系，确定与所述变化率对应的疲劳状态。第二方面，本申请实施例提供一种疲劳检测装置，该装置包括：获取模块，用于分别在N个采样时间内采集人体特征数据；其中，N为大于等于1的整数；处理模块，用于对第一采样时间内采集的人体特征数据进行修正，以使所述第一采样时间内修正后的人体特征数据与预设时长内采集到的人体特征数据的规模一致；所述处理模块，还用于基于其他采样时间内采集的人体特征数据修正后和所述第一采样时间内修正后的人体特征数据，评估用户疲劳状态。可选的，所述处理模块在用于对第一采样时间内采集的人体特征数据进行修正之前，还用于：确定所述N个采样时间中实际采样时长不满足所述预设时长的第一采样时间。可选的，所述处理模块还用于：当确定所述第一采样时间的实际采样时长大于所述预设时长；对所述第一采样时间内采集的人体特征数据进行修正，具体用于：删除所述第一采样时间的采样时长在所述预设时长以外的时长内采集的人体特征数据。可选的，所述处理模块还用于：当确定所述第一采样时间的实际采样时长小于所述预设时长，对所述第一采样时间内采集的人体特征数据进行修正，具体用于：对所述第一采样时间内采集的人体特征数据进行数据拟合，得到第一规律；基于所述第一规律，对所述第一采样时间内采集的人体特征数据进行填充。可选的，所述处理模块在用于基于所述第一规律对所述第一采样时间内采集的数据进行填充时，具体用于：所述第一规律是第一曲线，所述第一曲线上对应的数据点包括在所述第一采样时间的实际采样的人体特征数据，以及拟合出的其他数据点；将所述其他数据点填充到所述第一采样时间内采集的人体特征数据中。可选的，所述处理模块在用于基于其他采样时间内采集的人体特征数据和所述第一采样时间内修正后的人体特征数据，评估用户疲劳状态时，具体用于：每个采样时间内采集的人体特征数据包括人体心率数据，对所述N个采样时间对应的人体心率数据进行分析，得到N个心率变异率；确定所述N个心率变异率对应的N个功率谱信息；所述功率谱信息中包括所述心率变异率对应的频率信息；根据所述N个功率谱信息，评估所述用户的疲劳状态。可选的，所述功率谱信息中包括低频信息，所述低频信息为所述心率变异率在预设范围频率内的功率谱信息，所述处理模块在用于根据所述N个功率谱信息，评估所述用户的疲劳状态时，具体用于：确定所述N个功率谱信息中每个功率谱信息中的低频分量，得到N个低频分量；所述低频分量为所述每个功率谱信息中频率在预设范围频率内的功率谱信息；确定所述N个低频分量分别在与其对应的采样时间内的变化率；根据预先存储的变换率与疲劳状态之间的映射关系，确定与所述变化率对应的疲劳状态。第三方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被计算机执行时，使所述计算机执行如上述第一方面提供的一种疲劳检测方法的一个或多个步骤。第本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种疲劳检测方法，其特征在于，所述方法包括：/n分别在N个采样时间内采集人体特征数据；其中，N为大于等于1的整数；/n对第一采样时间内采集的人体特征数据进行修正，以使所述第一采样时间内修正后的人体特征数据与预设时长内采集到的人体特征数据的规模一致；/n基于其他采样时间内采集的人体特征数据和所述第一采样时间内修正后的人体特征数据，评估用户疲劳状态，所述其它采样时间为所述N个采样时间中除去所述第一采样时间之外的其它采样时间。/n

【技术特征摘要】
1.一种疲劳检测方法，其特征在于，所述方法包括：
分别在N个采样时间内采集人体特征数据；其中，N为大于等于1的整数；
对第一采样时间内采集的人体特征数据进行修正，以使所述第一采样时间内修正后的人体特征数据与预设时长内采集到的人体特征数据的规模一致；
基于其他采样时间内采集的人体特征数据和所述第一采样时间内修正后的人体特征数据，评估用户疲劳状态，所述其它采样时间为所述N个采样时间中除去所述第一采样时间之外的其它采样时间。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对第一采样时间内采集的人体特征数据进行修正之前，还包括：
确定所述N个采样时间中实际采样时长不满足所述预设时长的第一采样时间。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若确定所述第一采样时间的实际采样时长大于所述预设时长，对所述第一采样时间内采集的人体特征数据进行修正，包括：
删除所述第一采样时间内在所述预设时长以外的时长内采集的人体特征数据。


4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若确定所述第一采样时间的实际采样时长小于所述预设时长，
对所述第一采样时间内采集的人体特征数据进行修正，包括：
对所述第一采样时间内采集的人体特征数据进行数据拟合，得到第一规律；
基于所述第一规律，对所述第一采样时间内采集的人体特征数据进行填充。


5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一规律，对所述第一采样时间内采集的数据进行填充，包括：
所述第一规律是第一曲线，所述第一曲线上对应的数据点包括在所述第一采样时间内实际采样的人体特征数据，以及拟合出的其他数据点；
将所述其他数据点填充到所述第一采样时间内采集的人体特征数据中。

【专利技术属性】
技术研发人员：王晓煜，
申请(专利权)人：泰康保险集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11