基于脑电信号的车载嵌入式路怒驾驶状态检测装置及方法

摘要

基于脑电信号的车载嵌入式路怒驾驶状态检测装置及方法，包括脑电信号采集单元、信号处理单元和语音提示单元；脑电信号采集单元包括电极和放大电路；放大电路包括前置放大电路和后级放大电路；信号处理单元包括处理器和存储器；语音提示单元包括语音解码器和扬声器。采用本发明装置进行检测的方法，脑电信号特征提取采用基于小波包分解和共空间模式特征提取方法，并利用神经元网络分类，得出路怒驾驶识别结果，脑电信号能准确及时的反应情绪状态，嵌入式微处理器具有强大的信号处理性能，满足算法的实时性，语音音量和语音选择可根据驾驶状态调整，嵌入式装置体积小，也非常适于车载环境。

主权项

一种基于脑电信号的车载嵌入式路怒驾驶状态检测方法，该方法所采用的装置，包括脑电信号采集单元、语音提示单元和信号处理单元；所述的脑电信号采集单元包括电极和放大电路，电极安置在驾驶人头皮表面，通过电极帽固定；放大电路包括前置放大电路和后级放大电路，电极连接前置放大电路输入端，前置放大电路输出端连接后级放大电路输入端，后级放大电路输出端连接信号处理单元；所述的信号处理单元，包括处理器和存储器，存储器外接于处理器端口，处理器采用OMAPL138处理器； 所述的语音提示单元包括语音解码器和扬声器，语音解码器输出端接至扬声器；所述脑电信号采集单元的输出端和语音提示单元的输入端均接至处理器端口，其特征在于：该方法包括如下步骤：步骤1：电极实时采集脑电信号，经放大处理后输出至处理器；步骤2：进行脑电信号特征提取；步骤2.1：分别对每个导联数据进行小波包分解；步骤2.2：选择与愤怒情绪相关的小波包子带，分别进行子带数据的共空间模式分解；步骤2.3：每个小波包子带提取若干特征点，组成特征向量；步骤3：利用神经网络对提取的特征向量进行分类；利用事先采集到的离线数据对分类器进行训练，具体步骤如下：步骤3.1：对神经网络参数初始化；步骤3.2：从路怒驾驶状态对应的特征向量中选取一组，输入到神经网络的输入层，输出层对应的输出向量设定为[1 0]，根据输入输出结果自动调整神经网络权值；输入下一个样本，重复进行权值调整，直到达到预设的训练次数；步骤3.3：从平静驾驶状态对应的特征向量中选取一组，输入到神经网络的输入层，输出层对应的输出向量设定为[0 1]，根据输入输出结果自动调整神经网络权值；输入下一个样本，重复进行权值调整，直到达到预设的训练次数； 步骤3.4：将训练结果作为神经网络的最优参数；步骤3.5：利用训练好的神经网络对驾驶人的驾驶脑电信号进行实时的分类；步骤4：当神经网络的分类结果为路怒驾驶情绪状态时，处理器发送给控制提示语音的播放，播放采用循环方式，音量逐渐提高到最大值，直到检测到的脑电信号恢复到正常状态时，发送终止语音的命令。