基于脑电波技术的驾驶员疲劳报警系统开题报告

1、.基于脑电波技术的驾驶员疲劳报警系统开发开题报告 班级（学号）： 姓名：:指导教师 ：一、综述 随着经济的不断发展，人民生活水平日益提高，汽车的数量不断增加，与此同时，交通安全事故频发，成为各国非常棘手的问题，而我国交通安全形势异常严峻。根据交通事故统计分析表明，驾驶员疲劳驾驶是造成交通事故的主要原因之一。法国国家警察总署事故报告表明，因疲劳瞌睡而发生车祸事故，占人身伤害事故的14.9%，占死亡事故的20.6%。疲劳驾驶已成为21世纪的隐形杀手。因此对于驾驶疲劳的研究不但具有极高的理论价值，也具有重要的现实意义，挽救那些处于疲劳驾驶而危及乘客生命的机动车驾驶员更是一项刻不容缓的工作。目前有大量

2、研究机构正在从事相关领域的研究，经过研究发现，判断疲劳程度的最常用方法就是判断人的警觉度。关于警觉度的指标主要依靠面部表情、眨眼频率。如眨眼检测，检测方法通常是利用视频信号，根据测定司机眼睛闭合时间占特定时间的百分比来判定疲劳程度。但这种方式比较容易受外界干扰，如夜间或阳光直射到驾驶室的情况检测精度就会受到干扰，判断不够准确。相比而言，脑电信号能更直接地反映大脑本身的活动，并且有更高的时间分辨率，所以脑电信号是目前研究警觉度最客观的生理指标。目前传统的脑电信号采集方式是基于湿电极，使用前需要涂抹导电膏，不但准备时间长，还需要外人辅助。本课题打算采用新型干电极脑电芯片采集脑电信号，可以避免因涂抹

3、导电膏所带来的种种不便，增加本课题的实用性。二、研究内容 本课题主要研究方向为开发一个基于脑电波技术的驾驶员疲劳报警系统。研究内容包括脑电采集设备设计，疲劳状态判断与相关的手机APP开发。本课题拟采用监测脑电波信号的嵌入式模块，通过采集驾驶员在驾车时大脑神经元产生的一定频率的电磁波信号，将电磁波信号放大并通过蓝牙发送到相配对的处理主机上，由主机实现对接收来的信号进行处理和判断，判断驾驶员是否处于疲劳状态。当系统判断驾驶员已进入疲劳状态时，将在发出包括响铃在内的报警提醒驾驶员注意自身当前的疲劳状态，还可以根据驾驶员之前的选择，决定是否将报警的信息以手机短消息的形式发送到指定联系人的手机之中。具体

4、的实现流程如下图所示：图 1 课程系统工作流程图其中：脑电信号采集是指将大脑前额发出的电磁波信号进行采集，对应的AD转换芯片进行电磁波的解析，数模转换，得到数字化的原始数据RAW波。蓝牙传输是将得到的原始数据以串口数据的形式通过蓝牙发送的用作进一步处理数据的Android设备上数据处理由Android设备上的自己开发的APP完成，计算出与疲劳状态成有直接关系的疲劳指标由得到的疲劳指标做出合适疲劳判断，判断现在是否应该进行疲劳报警在决定应该做出疲劳报警后，调用APP以界面弹窗提醒驾驶员应该适当休息、声音示警、发送报警短消息三种形式（可以自己决定报警类型）对驾驶人员和其他可以阻止驾驶人疲劳驾驶的人

5、进行疲劳报警通知。三、实现方法及预期目标（包括实施的初步方案、重点、难点及环境）本系统采用级联的方式将软硬件结合起来，通过硬件设备对外围脑电波信号进行采集，设备采集到的原始脑电波信号通过手机软件进行处理分析，作出判断并得出结果。初步方案中，计划分为硬件设计和软件编写两部分同时进行。软硬结合，其中：(一) 硬件设计部分1. 电源模块拟采用3.7V锂电池或3节1.2V的AAA电池串联其中一种作为电源，现在还没有决定好，视最后作品的体积和工作效果而定，由TGAM芯片工作手册得知脑电数据AD转换模块TGAM芯片的工作电压在2.97V-3.73V，采用以上两种电池中任意一种作为工作电路电源的话，都可以满

6、足要求2. 脑电信号采集模块选用ThinkGear脑电采集电极片来采集从大脑发出的脑电信号，该电极片导导电性好，耐汗水腐蚀，抗氧化，同时自身与皮肤的接触阻抗较小，有利于提高采集信号的准确度3. 脑电数据AD转换模块本模块采用Neurosky公司的TGAM芯片，该芯片可以直接支持干电极采集（即不必在脑电采集电极片上涂抹导电膏，极大的提高的本作品的实用性），并且支持单EEG脑电通道，可将前额皮肤采集到的实时电压转换为原始数据rawdata并输出。该芯片采样率为512Hz，硬件滤波为3Hz-100Hz，工作电压为：2.97V-3.73V，波特率有1200,9600,57600三种规格可选，同时具有可

7、向外提供3.0V左右的Vout端口，可以用来支持本作品的蓝牙模块供电。4. 蓝牙通信模块采用上海移摩通讯技术有限公司 的 FBT06蓝牙模块，工作电压为2.7V-3.3V，在工作电路中可接TGAM芯片的Vout管脚作为电源，支持BT4.0+BLE（低功耗蓝牙传输），功耗小，便于长时间使用，支持与大多数Android设备的蓝牙匹配（已经测试成功的设备有小米，一加，三星手机），可手动调整波特率。所以在正式焊接前，需要使用串口调试工具更改蓝牙芯片波特率为57600。5. 设备状态提示模块可借助FBT06蓝牙通信芯片自有的指示模块显示该功能，发光二极管接蓝牙芯片PIO1管脚，蓝牙未连接时LED不停闪烁

8、，已连接后固定为长亮。6. 数据处理和报警提醒模块借助Android智能设备接收蓝牙传输来的数据，并对数据进行处理最后决定是否发出警报图 2硬件设计框图(二) 软件设计部分软件设计部分基于Android开发的原则，我准备将程式总共有信息窗口类、EEG设备库类、视图管理类、其他显示组件类、数据管理类、设置窗口类、设置页类控制窗口类这8个类。关系如下图所示：图 3 程序结构EEG设备库类负责与头戴式脑电收集设备的设备连接和数据收集。信息窗类负责将软件的界面友好、有效的对使用者交互视图管理是将程式的主界面形状大小进行更改，APP打算做成悬浮窗的形式，所以界面的形状的大小可以随意拖动更改。设置类负责更

9、改程式相关参数设置，如选择提示报警的方式，设置警觉度的阀值等。其他显示组件类是负责界面的其他方面美化，使界面更加友好，有利于用户接受。APP工作流程图如下：图 4 软件工作流程图本课题的重点在于成功的找出检测疲劳驾驶的准确特征和具体的几个参考指标。难点在于在硬件焊接的过程中需要尽量减少焊接部分虚焊造成采集脑电信号受到干扰，对于类似于眨眼产生的肌电噪声这类无法避免的噪声需要利用软件算法对其进行过滤并基于改算法编写相应的Android平台APP。总而言之，本课题涉及到脑电信号检测系统软硬件结合并且同时开发，对硬件设计和软件编写都有一定的要求。硬件设计需要用到电源模块、脑电信号采集模块、脑电数据AD

10、转换模块、蓝牙通信模块、设备状态提示模块、数据处理和报警提醒模块（主机）。软件程式的工作主要需要编写能够依据脑电采集设备所传送过来的脑电数据对测试人员做出准确疲劳状态判断的Android软件。另外，AndroidAPP还应该需要具有各种形式的报警功能，比如播放警报声音，在Android手机主界面上进行明显的弹窗提示，还有是发送指定的警报短消息。实施的难点，包括：设计并制作稳定可靠的头戴式脑电信息采集设备；去除采集到的脑电信号中包含的肌电和眼点的干扰，保证设备的实用性；记录大量实验数据找到准确的驾驶员疲劳特征算法，还有编写界面友好，操作简便的对应的Android程式。四、对进度的具体安排 第1周

11、 搜集有关资料，了解脑神经相关知识。 第2-3周 方案设计，撰写开题报告，开题。 第4周 完成并提交毕业设计的开题报告。 第5-6周 依据系统硬件设计方案，实现硬件系统功能。第7-8周 进一步学习Android语言，研究基于脑电特征的疲劳判断算法 第9-10周 完成软硬件系统集成及调试。 第11-12周 对疲劳算法进行反复实验与优化，编写完整的Android程式， 第13-14周 调试、测试以及改进软硬件，完成毕业设计论文初步撰写。 第15-17周 对毕业设计论文进行修改，准备毕业设计答辩的相关材料，完成答辩。五、参考文献1 郑培机动车驾驶员疲劳测评方法的研究 中国安全科学学报，20012 李

12、颖洁 EEG脑电信号分析方法及其应用.科学出版社，20093 上海移摩通讯技术有限公司 FBT06/FBT06M/FBT06S 系列蓝牙模块数据手册 2012.4 Neurosky TGAM芯片开发使用手册 20095 Neurosky TGAM数据流格式说明 20106 潘晓东.李君羡.徐小冬基于眼部行为的驾驶疲劳评价指标的阈值期刊论文-同济大学学报（自然科学版） 2011.127 潘晓东.李君羡基于眼部行为的驾驶疲劳监测方法期刊论文-同济大学学报（自然科学版） 2011.28 李君羡.潘晓东基于脑电分析的连续驾驶疲劳高发时间判断期刊论文-交通科学与工程 2012.49 房瑞雪 基于脑电信号

13、的驾驶疲劳研究 公路交通科学 2009.1210 王炳浩,魏建勤,吴永红 汽车驾驶员瞌睡状态脑电 波特征的初步探索 J 1 汽车工程 , 200411 ZHAO F , CHOW L F1Forecasting Transit Walk Accessibility : Regression Model Alternative to Buffer Method J 1 Trans2 portation Research Record , 2003 (1835) : 34 - 411 12 KIMPEL T J , DUEKER KJ , ELGENEIDY A M1Using GIS to Me

14、asure the Effect of Overlapping Service Areas on Passen2 ger Boardings at Bus Stops J 1URISA Journal , 2007 , 19 (1) : 5 1113 MCCARTT A T , RIBNER S A , PACK A I , et al1The Scope and Nature of the Drowsy Driving Problem in New York State J 1Accident Analysis and Prevention , 199614 SAGBERG F1Road A

15、ccidents Caused by Drivers Falling Asleep J 1Accident Anal Prevent , 199915 THIFFAULT P , BERGERON J1Monotony of Road Environment and Driver Fatigue : A Simulator Study J 1Accident Analysis and Prevention , 200316 PACK A I , PACK A M , RODGMAN E , et al1Characteristics of Crashes Attributed to the D

16、river Having Fallen Asleep J 1 Accident Anal Prevent , 199517 HUANG Z , OTTENS H , MASSER I1A Doubly Weighted Ap2 proach to Urban Data Disaggregation in GIS: A Case Study of Wuhan, China J 1Transactions in GIS , 200718 MURRAY A T , WU X1Accessibility Tradeoffs in Public Tran2 sit Planning J 1Journal of Geographical Systems , 200319 CHIEN S I , QIN Z Q1Optimization of Bus Stop Locations for Improving Transit Acce