心电数据的处理方法及驾驶状态的监测方法技术

本发明专利技术揭示一种心电数据的处理方法，包括获取稳定状态下的心电数据；在心电数据中确定QRS波位置。本发明专利技术还揭示一种驾驶状态的监测方法，包括获得分类模型；采集心电数据及方向盘数据；对心电数据进行初步过滤；采用心电数据的处理方法对过滤后的心电数据进行分析处理；对分析处理得到的数据进行心率变异性分析；将分析数据及方向盘数据输入分类模型；输出驾驶状态结论。对获取到的心电数据进行处理，进而获得驾驶员稳定的状态下心电数据，再对该心电数据进一步分析，提取出了所需的关键数据，通过精准的提取出关键数据，为后续的判断提供基础，进而使得最后的判断结果更为准确，有利于真实反映出驾驶员的状态，大大降低了驾驶的安全隐患。了驾驶的安全隐患。了驾驶的安全隐患。

【技术实现步骤摘要】
心电数据的处理方法及驾驶状态的监测方法


[0001]本专利技术涉及安全驾驶
，具体地，涉及一种心电数据的处理方法及驾驶状态的监测方法。

技术介绍

[0002]随着社会和科技的高速发展，不仅产业上得到了同步的发展，而且大众的生活水平上也有所提升；例如早些年对于汽车明显缺少购买力，但是近些年拥有汽车已是再平常不过的事情，使得大众生活水平更上一层台阶。
[0003]无论是外出游玩还是运输物品，开长途车也是常见的现象，驾驶员经过长时间驾驶后容易进入疲劳状态，疲劳驾驶存在极大的安全隐患；另外，由于当下车辆数量剧增，路面行驶的车辆也大大增加，部分驾驶员会在开车时因为他人的驾驶不当而出现较大的情绪，进而影响驾驶员的理性驾驶，同样存在极大的安全隐患。
[0004]由于驾驶员的情绪难以预先判定并控制，所以主要是对驾驶员当前的驾驶状态进行监测，例如对驾驶员的面部和呼吸频率等方面进行监测，而后对驾驶员当前的驾驶状态进行判断，确认其是否处于疲劳驾驶或处于情绪波动较大的状态；但是该种监测方式存在较大的不确定因数，采集到的信息对于最终的判断也存在较大的误差，无法精准的作出判断。

技术实现思路

[0005]针对现有技术的不足，本专利技术提供一种心电数据的处理方法及驾驶状态的监测方法。
[0006]本专利技术公开的一种心电数据的处理方法，包括：
[0007]获取稳定状态下的心电数据；
[0008]在心电数据中确定QRS波位置，其识别方式为：
[0009]预设标准QRS波模板；r/>[0010]采用滑动窗口的方式对心电数据进行相关系数计算，获得相关系数序列中的极大值点；
[0011]若极大值点大于预设值，通过形态学计算找出QRS波波峰；
[0012]其中，标准QRS波模板设为model，滑动窗口内的数据设为date，相关系数设为P
model，data
，相关系数计算公式为：
[0013][0014]求得RR间期数据，其计算公式为：
[0015]RR
[i]＝r
[i]‑
r
[i
‑
1][0016]r
[i]为QRS波波峰的坐标；
[0017]求得RR间期间隔差值数据，其计算公式为：
[0018]RRdiff
[i]＝RR
[i]‑
RR
[i
‑
1][0019]i为大于等于2的正整数。
[0020]根据本专利技术的一实施方式，获得稳定状态下的心电数据具体方式为：
[0021]获得心电数据中的极大值点，并提取极大值点的时间轴坐标，分别记录为X1、X2、X3、X4、X5......；
[0022]计算各相邻时间轴坐标的差值，其计算公式为：
[0023]diff
[y]＝x
[y+1]‑
x
[y][0024]y为大于等于1的正整数；
[0025]得到{diff[1],diff[2],diff[3],diff[4]......}，并求出标准差std和平均数mean；
[0026]将所求的标准差std及平均数mean与稳定心电数据对比，判断是否为稳定状态下的心电数据。
[0027]本专利技术公开的一种驾驶状态的监测方法，包括：
[0028]获得分类模型；
[0029]采集心电数据及方向盘数据；
[0030]对心电数据进行初步过滤；
[0031]采用心电数据的处理方法对过滤后的心电数据进行分析处理；
[0032]对分析处理得到的数据进行心率变异性分析；
[0033]将心率变异性分析数据及方向盘数据输入至分类模型；
[0034]输出驾驶状态结论。
[0035]根据本专利技术的一实施方式，在进行分析处理前对心电数据进行二次过滤。
[0036]根据本专利技术的一实施方式，将找出的QRS波数据传输至分类模型，用于更新分类模型。
[0037]根据本专利技术的一实施方式，还包括：若是输出的驾驶状态为B，将通过对驾驶员发出警告。
[0038]根据本专利技术的一实施方式，还包括：将驾驶状态信息传输至后台，用于记录和监测驾驶员。
[0039]根据本专利技术的一实施方式，采用SVM模型作为分类模型的基础模型。
[0040]根据本专利技术的一实施方式，通过心率变异性分析得到SDNN、SDSD及RMSSD数据，其计算公式分别为：
[0041][0042][0043][0044]根据本专利技术的一实施方式，通过陀螺仪采集方向盘数据。
[0045]本专利技术的有益效果在于，对获取到的心电数据进行处理，进而获得驾驶员稳定的状态下心电数据，而后再对该心电数据进一步分析，从中提取出了所需的关键数据，例如RR间期数据，通过精准的提取出关键数据，为后续的判断提供基础，进而使得最后的判断结果更为准确，有利于真实反映出驾驶员的状态，大大降低了驾驶的安全隐患。
附图说明
[0046]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0047]图1为截取的心电数据图；
[0048]图2为稳定状态极大值的取值示意图；
[0049]图3为稳定状态的心电数据图；
[0050]图4为不稳定状态的心电数据图；
[0051]图5为驾驶状态的监测方法的流程图；
[0052]图6为二次过滤后的心电数据图；
[0053]图7为QRS波自更新的模板数据图；
[0054]图8为计算得出的相关系数数据图；
[0055]图9为QRS波模板图。
具体实施方式
[0056]以下将以图式揭露本专利技术的多个实施方式，为明确说明起见，许多实务上的细节将在以下叙述中一并说明。然而，应了解到，这些实务上的细节不应用以限制本专利技术。也就是说，在本专利技术的部分实施方式中，这些实务上的细节是非必要的。此外，为简化图式起见，一些习知惯用的结构与组件在图式中将以简单的示意的方式绘示之。
[0057]另外，在本专利技术中如涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，并非特别指称次序或顺位的意思，亦非用以限定本专利技术，其仅仅是为了区别以相同技术用语描述的组件或操作而已，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本专利技术要求的保护范围之内。
[0058]实施例一
[0059]本申请的心电数据的处理方法包括：
[0060]获取稳定状态的心电数据；
[0061]从心电数据中确定QRS波的位置；
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种心电数据的处理方法，其特征在于，包括：获取稳定状态下的心电数据；在心电数据中确定QRS波位置，其识别方式为：预设标准QRS波模板；采用滑动窗口的方式对心电数据进行相关系数计算，获得相关系数序列中的极大值点；若极大值点大于预设值，通过形态学计算找出QRS波波峰；其中，标准QRS波模板设为model，滑动窗口内的数据设为date，相关系数设为P
model,data
，相关系数计算公式为：求得RR间期数据，其计算公式为：RR
[i]
＝r
[i]
‑
r
[i
‑
1]
r
[i]
为QRS波波峰的坐标；求得RR间期间隔差值数据，其计算公式为：RRdiff
[i]
＝RR
[i]
‑
RR
[i
‑
1]
i为大于等于2的正整数。2.根据权利要求1所述的心电数据的处理方法，其特征在于，获得稳定状态下的心电数据具体方式为：获得心电数据中的极大值点，并提取极大值点的时间轴坐标，分别记录为X1、X2、X3、X4、X5......；计算各相邻时间轴坐标的差值，其计算公式为：diff
[y]
＝x
[y+1]
‑
x
[y]
y为大于等于1的正整数；得到{diff[1],di...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗宁，江兆梁，吴建雄，
申请(专利权)人：广州珑滕智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：