一种愤怒驾驶状态检测方法

摘要

本发明公开了一种愤怒驾驶状态检测方法，针对目前愤怒驾驶状态的检测机制普遍存在着检测准确率不高、硬件成本较高、设备佩戴不易、受环境因素影响较大等缺陷，通过对驾驶员在正常驾驶和愤怒驾驶状态下脉搏变化情况的观察以及相关对比实验，确定了与愤怒情绪相关的三个特征：脉搏幅值的变化率、主波到重搏波的降幅以及脉率的变化率。基于这些特征数据，训练出驾驶员愤怒驾驶状态的学评估模型，包括脉搏数据采集与预处理、特征提取、特征训练、状态调节等模块，基于学评估模型有效地实现愤怒驾驶状态的检测。本发明公开的愤怒驾驶状态检测方法可以在低硬件成本的情况下，获得较高的愤怒驾驶状态识别率。

主权项

一种愤怒驾驶状态检测方法，其特征在于：具体包含如下步骤：步骤1，预先采集驾驶员在愤怒状态下的脉搏数据参数；步骤2，对步骤1获取的脉搏数据参数进行特征提取；步骤3，对步骤2提取的特征参数进行特征训练，利用信号正向传播和误差反向调节的学习机制，通过多次迭代学习进而搭建出学习评估模型；步骤4，实时采集驾驶员脉搏数据参数；步骤5，将步骤4采集的驾驶员脉搏数据参数输入步骤3建立的学习评估模型，进而得出驾驶员是否处于愤怒驾驶状态，若为愤怒驾驶状态，则提醒驾驶员进行状态调整，反之，则返回步骤4。