【技术实现步骤摘要】
本申请属于可穿戴设备，尤其涉及一种疲劳监测系统和方法。
技术介绍
1、随着科技的进步以及飞行器自动化水平不断提高，因设备故障导致飞行事故的比例从上世纪中页的85％降到了如今的12％至21％，而因飞行员导致的飞行事故占全部飞行事故的比例现已高达70％。而在飞行员导致的飞行事故中，与飞行员疲劳有关的事故占21％。因此，减少因飞行员疲劳造成的飞行事故，对航空安全具有重大意义。
2、跨时区飞行和不规律的工作时间表使得飞行员的疲劳问题日益突出。因此，开展对飞行员航空疲劳的研究，对于提升航空安全性、保障旅客生命财产安全具有重要意义。目前，对飞行员的疲劳监测主要依赖主观报告和行为表现测试，这些方法存在一定的局限性，例如，主观报告可能受到个体差异和自我评估偏差的影响，而行为表现测试则可能因环境因素和测试条件的限制而不够准确。
3、目前针对相关技术中对飞行员的疲劳监测准确性较低的问题，尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种疲劳监测系统和方法，以至少解决相关技术中对飞行员的疲劳监测准确性较低的问题。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种疲劳监测系统，包括头戴式设备以及终端设备；其中，头戴式设备包括生理信号采集模块，其中，生理信号采集模块用于采集用户的生理信号，生理信号包括脑电信号、脉率和hrv信号以及体动信号；终端设备与生理信号采集模块通信连接，用于将脑电信号、脉率和hrv信号以及体动信号分别输入到训练完备的第一疲劳评定模型、第二疲劳评定
3、在一些实施例中，疲劳监测系统还包括示警模块；其中，示警模块与终端设备通信连接，终端设备还用于在最终疲劳等级超过预设的阈值时，控制示警模块执行示警动作。
4、在一些实施例中，疲劳监测系统还包括反馈接收模块；其中，反馈接收模块与终端设备通信连接，反馈接收模块用于接收用户对示警动作的反馈信息，终端设备还用于根据反馈信息更新最终疲劳等级。
5、在一些实施例中，反馈信息包括头部敲击反馈信息以及眼部动作反馈信息中的至少一项；其中，在反馈信息包括头部敲击反馈信息时，终端设备还用于从头部敲击反馈信息中提取用户敲击头部的频率与力度，并根据用户敲击头部的频率与力度更新最终疲劳等级；在反馈信息包括眼部动作反馈信息时，终端设备还用于从眼部动作反馈信息中提取用户的眨眼频率与注视点持续时间，并根据用户的眨眼频率与注视点持续时间更新最终疲劳等级。
6、在一些实施例中，终端设备还用于在反馈接收模块在预设的时间段内未接收到用户对示警动作的反馈信息时，将最终疲劳等级增加预设的固定值。
7、在一些实施例中，对第一疲劳等级、第二疲劳等级以及第三疲劳等级进行相关性分析，并根据相关性分析的输出结果，得到最终疲劳等级包括：对第一疲劳等级、第二疲劳等级以及第三疲劳等级进行相关性分析，得到第一疲劳等级、第二疲劳等级与第三疲劳等级之间的相关系数；根据第一疲劳等级、第二疲劳等级与第三疲劳等级之间的相关系数，对第一疲劳等级、第二疲劳等级以及第三疲劳等级进行加权整合，得到最终疲劳等级。
8、在一些实施例中，终端设备还用于对脑电信号、脉率和hrv信号以及体动信号进行预处理；并从预处理后的脑电信号中提取eeg特征，从预处理后的脉率和hrv信号中提取hrv特征，以及从预处理后的体动信号中提取体动特征；终端设备还用于将eeg特征、hrv特征以及体动特征分别输入到第一疲劳评定模型、第二疲劳评定模型以及第三疲劳评定模型，并获取第一疲劳评定模型、第二疲劳评定模型以及第三疲劳评定模型分别输出的第一疲劳等级、第二疲劳等级以及第三疲劳等级。
9、在一些实施例中，生理信号采集模块包括脑电电极、ppg传感器以及加速度计；其中，脑电电极用于采集脑电信号；ppg传感器用于采集脉率和hrv信号；并且，加速度计用于采集体动信号。
10、在一些实施例中，脑电电极包括fp1电极、fp2电极、o1电极以及o2电极；其中，fp1电极设置于头戴式设备靠近用户头部左前额的内表面，fp2电极设置于头戴式设备靠近用户头部右前额的内表面，o1电极设置于头戴式设备靠近用户头部左后枕的内表面，o2电极设置于头戴式设备靠近用户头部右后枕的内表面。
11、第二方面，本申请实施例提供了一种疲劳监测方法，包括：获取用户的生理信号，生理信号包括脑电信号、脉率和hrv信号以及体动信号；将脑电信号、脉率和hrv信号以及体动信号分别输入到训练完备的第一疲劳评定模型、第二疲劳评定模型以及第三疲劳评定模型；获取第一疲劳评定模型、第二疲劳评定模型以及第三疲劳评定模型分别输出的第一疲劳等级、第二疲劳等级以及第三疲劳等级；对第一疲劳等级、第二疲劳等级以及第三疲劳等级进行相关性分析，并根据相关性分析的输出结果，得到最终疲劳等级。
12、相比于相关技术，本申请实施例提供了一种能够实时对飞行员进行疲劳监测的疲劳监测系统，该疲劳监测系统包括头戴式设备以及终端设备，通过头戴式设备采集飞行员的脑电信号、脉率和hrv信号以及体动信号等生理信号，而终端设备可以使用针对飞行员的不同生理信号训练的多个疲劳评定模型输出多个疲劳等级，并对输出的多个疲劳等级进行相关性分析，得到用户的最终疲劳等级，通过将不同的生理信号分别输入不同的疲劳评定模型，并对多个疲劳评定模型输出的不同疲劳等级进行相关性分析，从而得到飞行员的最终疲劳等级，可以获得与飞行员更匹配的疲劳等级，提升了疲劳监测的准确性。通过本申请，解决了相关技术中对飞行员的疲劳监测准确性较低的问题，实现了提高对飞行员的疲劳监测准确性的技术效果。
13、本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。
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1.一种疲劳监测系统，其特征在于，所述疲劳监测系统包括头戴式设备以及终端设备；其中，
2.根据权利要求1所述的疲劳监测系统，其特征在于，所述疲劳监测系统还包括示警模块；其中，所述示警模块与所述终端设备通信连接，所述终端设备还用于在所述最终疲劳等级超过预设的阈值时，控制所述示警模块执行示警动作。
3.根据权利要求2所述的疲劳监测系统，其特征在于，所述疲劳监测系统还包括反馈接收模块；其中，所述反馈接收模块与所述终端设备通信连接，所述反馈接收模块用于接收用户对所述示警动作的反馈信息，所述终端设备还用于根据所述反馈信息更新所述最终疲劳等级。
4.根据权利要求3所述的疲劳监测系统，其特征在于，所述反馈信息包括头部敲击反馈信息以及眼部动作反馈信息中的至少一项；其中，
5.根据权利要求3或4所述的疲劳监测系统，其特征在于，所述终端设备还用于在所述反馈接收模块在预设的时间段内未接收到用户对所述示警动作的反馈信息时，将所述最终疲劳等级增加预设的固定值。
6.根据权利要求1至4中任一项所述的疲劳监测系统，其特征在于，对所述第一疲劳等级、所述
7.根据权利要求1至4中任一项所述的疲劳监测系统，其特征在于，所述终端设备还用于对所述脑电信号、所述脉率和HRV信号以及所述体动信号进行预处理；并从预处理后的脑电信号中提取EEG特征，从预处理后的脉率和HRV信号中提取HRV特征，以及从预处理后的体动信号中提取体动特征；
8.根据权利要求1至4中任一项所述的疲劳监测系统，其特征在于，所述生理信号采集模块包括脑电电极、PPG传感器以及加速度计；其中，
9.根据权利要求8所述的疲劳监测系统，其特征在于，所述脑电电极包括Fp1电极、Fp2电极、O1电极以及O2电极；
10.一种疲劳监测方法，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种疲劳监测系统，其特征在于，所述疲劳监测系统包括头戴式设备以及终端设备；其中，
2.根据权利要求1所述的疲劳监测系统，其特征在于，所述疲劳监测系统还包括示警模块；其中，所述示警模块与所述终端设备通信连接，所述终端设备还用于在所述最终疲劳等级超过预设的阈值时，控制所述示警模块执行示警动作。
3.根据权利要求2所述的疲劳监测系统，其特征在于，所述疲劳监测系统还包括反馈接收模块；其中，所述反馈接收模块与所述终端设备通信连接，所述反馈接收模块用于接收用户对所述示警动作的反馈信息，所述终端设备还用于根据所述反馈信息更新所述最终疲劳等级。
4.根据权利要求3所述的疲劳监测系统，其特征在于，所述反馈信息包括头部敲击反馈信息以及眼部动作反馈信息中的至少一项；其中，
5.根据权利要求3或4所述的疲劳监测系统，其特征在于，所述终端设备还用于在所述反馈接收模块在预设的时间段内未接收到用户对所述示警动作的反馈信...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋雨，
申请(专利权)人：深圳创达云睿智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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