著录项信息
专利名称 | 证卷交易人员状态电子检测系统 |
申请号 | CN201510535513.7 | 申请日期 | 2015-04-16 |
法律状态 | 暂无 | 申报国家 | 中国 |
公开/公告日 | 2015-11-11 | 公开/公告号 | CN105046887A |
优先权 | 暂无 | 优先权号 | 暂无 |
主分类号 | G08B21/06 | IPC分类号 | G;0;8;B;2;1;/;0;6;;;G;0;6;K;9;/;0;0;;;A;6;1;B;5;/;0;4;7;6查看分类表>
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申请人 | 杨燕 | 申请人地址 | 浙江省嘉兴市桐乡市梧桐街道发展大道288号2幢
变更
专利地址、主体等相关变化,请及时变更,防止失效 |
权利人 | 浙江麦知网络科技有限公司 | 当前权利人 | 浙江麦知网络科技有限公司 |
发明人 | 刘更新 |
代理机构 | 山东重诺律师事务所 | 代理人 | 冷奎亨 |
摘要
本发明涉及一种人员状态电子检测系统,包括脑电波传感器、眼部图像采集器、眼睑开度识别器和主控制器,所述脑电波传感器用于检测被测人员的脑电波信号,所述眼部图像采集器用于对被测人员的眼部进行拍摄以获得眼部图像,所述眼睑开度识别器用于对所述眼部图像进行图像处理以获得被测人员的眼睑开度,所述主控制器与所述脑电波传感器和所述眼睑开度识别器分别连接,基于所述脑电波信号和所述眼睑开度判断被测人员的当前状态。通过本发明,能够通过脑电波检测和图像检测两种检测方式综合判断待测人员的当前状态,提高状态检测的精度。
1.一种人员状态电子检测系统,其特征在于,所述检测系统包括脑电波传感器、眼部图像采集器、眼睑开度识别器和主控制器,所述脑电波传感器用于检测被测人员的脑电波信号,所述眼部图像采集器用于对被测人员的眼部进行拍摄以获得眼部图像,所述眼睑开度识别器用于对所述眼部图像进行图像处理以获得被测人员的眼睑开度,所述主控制器与所述脑电波传感器和所述眼睑开度识别器分别连接,基于所述脑电波信号和所述眼睑开度判断被测人员的当前状态;
所述检测系统还包括:
供电电源,包括太阳能供电器件、蓄电池、切换开关和电压转换器,所述切换开关与所述太阳能供电器件和所述蓄电池分别连接,根据蓄电池剩余电量决定是否切换到所述太阳能供电器件以由所述太阳能供电器件供电,所述电压转换器与所述切换开关连接,以将通过切换开关输入的5V电压转换为3.3V电压;
静态存储器,用于预先存储眼睑开度阈值、眼睑上限灰度阈值和眼睑下限灰度阈值,所述眼睑上限灰度阈值和所述眼睑下限灰度阈值用于将图像中的眼睑和背景分离;
所述脑电波传感器包括:
接地电极,放置于被测人员的头前部中点,用于排除干扰;
参考电极,作为被测人员身体相对零电位点的电极,采用双耳垂接法放置于被测人员的耳垂上;
作用电极,放置于被测人员的头皮上;
信号接收单元,与所述接地电极、所述参考电极和所述作用电极分别连接,将所述作用电极接收到的信号减去所述参考电极接收到的信号以作为脑电波信号输出,所述脑电波信号的采样频率为256Hz;
单片机,与所述信号接收单元连接,从所述脑电波信号中解析出其中的α波、β波和θ波,分别计算功率以获得α波功率、β波功率和θ波功率,将α波功率和θ波功率相加后除以β波功率获得的除值作为脑电波状态检测因子;
所述眼部图像采集器包括:
CMOS传感单元,对被测人员的眼部进行拍摄以获得眼部图像,所述眼部图像的分辨率为1920×1080;
辅助光源,为所述CMOS传感单元的拍摄提供照明辅助光,所述照明辅助光的强度与所述辅助光源周围环境的光线亮度成反比;
所述眼睑开度识别器包括:
中值滤波单元,连接所述眼部图像采集器,采用5×5像素滤波窗口对眼部图像执行中值滤波,以获得滤波图像;
灰度化处理单元,与所述中值滤波单元连接,对所述滤波图像执行灰度化处理,以获得灰度化图像;
眼睑分割单元,与所述灰度化处理单元和所述静态存储器分别连接,将所述灰度化图像中灰度值在所述眼睑上限灰度阈值和所述眼睑下限灰度阈值之间的像素识别并组成眼睑图案;
开度检测单元,与所述眼睑分割单元连接,基于所述眼睑图案确定上下眼睑中间的距离,并作为被测人员的眼睑开度输出;
所述主控制器与所述静态存储器、所述脑电波传感器和所述眼睑开度识别器分别连接,当脑电波状态检测因子大于等于1.5且眼睑开度小于等于眼睑开度阈值时,输出睡眠状态信号,当脑电波状态检测因子在1.5和1.3之间且眼睑开度小于等于眼睑开度阈值时,输出疲倦状态信号,当脑电波状态检测因子小于等于1.3或眼睑开度大于眼睑开度阈值时,输出清醒状态信号;
液晶显示屏,与所述主控制器连接,用于实时显示与所述睡眠状态信号、所述疲倦状态信号或所述清醒状态信号对应的提醒文字;
双声道扬声器,与所述主控制器连接,用于实时播放与所述睡眠状态信号、所述疲倦状态信号或所述清醒状态信号对应的语音播放文件;
其中,所述中值滤波单元、所述灰度化处理单元、所述眼睑分割单元和所述开度检测单元分别采用FPGA芯片来实现,所述分别采用的FPGA芯片均为XILINX公司的XC3S1000FT256;
所述检测系统还包括:无线收发器,与所述主控制器连接,用于无线发送所述睡眠状态信号、所述疲倦状态信号或所述清醒状态信号;
将所述眼部图像采集器、所述眼睑开度识别器和所述主控制器集成在一块集成电路板上;
所述单片机为AT89C51;
所述主控制器为ARM系列的嵌入式处理器。
证卷交易人员状态电子检测系统\n[0001] 本发明是申请号为201510179455.9、申请日为2015年4月16日、发明名称为“证卷交易人员状态电子检测系统”的专利的分案申请。\n技术领域\n[0002] 本发明涉及电子检测领域,尤其涉及一种证卷交易人员状态电子检测系统。\n背景技术\n[0003] 人员状态的检测是电子检测中的一项重要分支。通过对人员状态的检测,能够判断待测人员当前的状态是清醒还是疲倦甚至是睡眠状态,从而在疲倦或睡眠状态下及时对相关管理部门进行报警,避免从事危险行业的工作人员因为工作状态而导致的事故发生。\n例如,对于驾驶车辆的驾驶员,对于盯看监视器的监控人员等,都有检测人员状态的必要。\n[0004] 现有技术中的人员状态检测的技术方案,虽然都是采用了电子检测的手段,替换了费时费力的人工检测手段,但所使用的电子检测手段比较单一,或者仅仅基于面部特征的识别,或者仅仅基于脑电波特征的识别等,单一的电子检测手段必然会带来检测的误差,容易造成误报警或者没有及时报警的情况发生,而这两种情况都是相关管理部门不愿意看到的。\n[0005] 因此,需要一种新的人员状态电子检测方案,能够替代原有的单一的电子检测机制,通过结合两种或两种以上检测原理的检测结果综合进行人员状态的判断,减少判断误差,提高检测的可靠性。\n发明内容\n[0006] 为了解决上述问题,本发明提供了一种人员状态电子检测系统,将基于眼睑特征和基于脑电波特征检测的两种方式有机进行结合,对人员状态进行综合判断,更关键的是,依靠科学的试验数据,提供了两种方式结合的具体实施模式,从而避免对待测人员当前状态的误判。\n[0007] 根据本发明的一方面,提供了一种人员状态电子检测系统,所述检测系统包括脑电波传感器、眼部图像采集器、眼睑开度识别器和主控制器,所述脑电波传感器用于检测被测人员的脑电波信号,所述眼部图像采集器用于对被测人员的眼部进行拍摄以获得眼部图像,所述眼睑开度识别器用于对所述眼部图像进行图像处理以获得被测人员的眼睑开度,所述主控制器与所述脑电波传感器和所述眼睑开度识别器分别连接,基于所述脑电波信号和所述眼睑开度判断被测人员的当前状态。\n[0008] 更具体地,在所述人员状态电子检测系统中,还包括:供电电源,包括太阳能供电器件、蓄电池、切换开关和电压转换器,所述切换开关与所述太阳能供电器件和所述蓄电池分别连接,根据蓄电池剩余电量决定是否切换到所述太阳能供电器件以由所述太阳能供电器件供电,所述电压转换器与所述切换开关连接,以将通过切换开关输入的5V电压转换为\n3.3V电压;静态存储器,用于预先存储眼睑开度阈值、眼睑上限灰度阈值和眼睑下限灰度阈值,所述眼睑上限灰度阈值和所述眼睑下限灰度阈值用于将图像中的眼睑和背景分离;所述脑电波传感器包括:接地电极,放置于被测人员的头前部中点,用于排除干扰;参考电极,作为被测人员身体相对零电位点的电极,采用双耳垂接法放置于被测人员的耳垂上;作用电极,放置于被测人员的头皮上;信号接收单元,与所述接地电极、所述参考电极和所述作用电极分别连接,将所述作用电极接收到的信号减去所述参考电极接收到的信号以作为脑电波信号输出,所述脑电波信号的采样频率为256Hz;单片机,与所述信号接收单元连接,从所述脑电波信号中解析出其中的α波、β波和θ波,分别计算功率以获得α波功率、β波功率和θ波功率,将α波功率和θ波功率相加后除以β波功率获得的除值作为脑电波状态检测因子;所述眼部图像采集器包括:CMOS传感单元,对被测人员的眼部进行拍摄以获得眼部图像,所述眼部图像的分辨率为1920×1080;辅助光源,为所述CMOS传感单元的拍摄提供照明辅助光,所述照明辅助光的强度与所述辅助光源周围环境的光线亮度成反比;所述眼睑开度识别器包括:中值滤波单元,连接所述眼部图像采集器,采用5×5像素滤波窗口对眼部图像执行中值滤波,以获得滤波图像;灰度化处理单元,与所述中值滤波单元连接,对所述滤波图像执行灰度化处理,以获得灰度化图像;眼睑分割单元,与所述灰度化处理单元和所述静态存储器分别连接,将所述灰度化图像中灰度值在所述眼睑上限灰度阈值和所述眼睑下限灰度阈值之间的像素识别并组成眼睑图案;开度检测单元,与所述眼睑分割单元连接,基于所述眼睑图案确定上下眼睑中间的距离,并作为被测人员的眼睑开度输出;所述主控制器与所述静态存储器、所述脑电波传感器和所述眼睑开度识别器分别连接,当脑电波状态检测因子大于等于1.5且眼睑开度小于等于眼睑开度阈值时,输出睡眠状态信号,当脑电波状态检测因子在1.5和1.3之间且眼睑开度小于等于眼睑开度阈值时,输出疲倦状态信号,当脑电波状态检测因子小于等于1.3或眼睑开度大于眼睑开度阈值时,输出清醒状态信号;液晶显示屏,与所述主控制器连接,用于实时显示与所述睡眠状态信号、所述疲倦状态信号或所述清醒状态信号对应的提醒文字;双声道扬声器,与所述主控制器连接,用于实时播放与所述睡眠状态信号、所述疲倦状态信号或所述清醒状态信号对应的语音播放文件;其中,所述中值滤波单元、所述灰度化处理单元、所述眼睑分割单元和所述开度检测单元分别采用FPGA芯片来实现,所述分别采用的FPGA芯片均为XILINX公司的XC3S1000FT256。\n[0009] 更具体地,在所述人员状态电子检测系统中,还包括:无线收发器,与所述主控制器连接,用于无线发送所述睡眠状态信号、所述疲倦状态信号或所述清醒状态信号。\n[0010] 更具体地,在所述人员状态电子检测系统中,将所述眼部图像采集器、所述眼睑开度识别器和所述主控制器集成在一块集成电路板上。\n[0011] 更具体地,在所述人员状态电子检测系统中,所述单片机为AT89C51。\n[0012] 更具体地,在所述人员状态电子检测系统中,所述主控制器为ARM系列的嵌入式处理器。\n附图说明\n[0013] 以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述,其中:\n[0014] 图1为根据本发明实施方案示出的人员状态电子检测系统的结构方框图。\n[0015] 图2为根据本发明实施方案示出的人员状态电子检测系统的脑电波传感器的结构方框图。\n具体实施方式\n[0016] 下面将参照附图对本发明的人员状态电子检测系统的实施方案进行详细说明。\n[0017] 在一些需要人为操控的高危行业,或者在一些需要重点监视的全时段监控行业,需要工作人员一直保持着高度的注意力集中,如果稍有走神,很容易造成不可想象的后果,例如,造成巨大的人身伤亡和经济损失,或者放过重要的犯罪嫌疑人等。这些行业比较常见,例如各种交通工具的驾驶员,或者各种监控场所的监控人员。\n[0018] 为了保障工作人员在上述行业的工作状态,需要一种人员状态电子检测机制,在工作人员处于清醒时不进行任何操作,在工作人员由于长时间作业而进入疲惫或睡眠状态时,及时将这些疲惫或睡眠状态检测出来,并报警或者上报给有关管理部门,以提醒这些工作人员,甚至另派其他工作人员进行替换。\n[0019] 然而,现有技术中的人员状态电子检测机制的检测机理过于单一,一般是基于单一模式进行的,这不可避免带来一些内在的误差,影响了检测的效率。\n[0020] 为了克服上述不足,本发明搭建了一种人员状态电子检测系统,采用脑电波特征检测和眼睑特征检测相结合的机制进行综合检测,替换原有的单一检测机制,保证人员状态电子检测的准确性。\n[0021] 图1为根据本发明实施方案示出的人员状态电子检测系统的结构方框图,所述检测系统包括脑电波传感器1、眼部图像采集器2、眼睑开度识别器3和主控制器4,所述脑电波传感器1用于检测被测人员的脑电波信号,所述眼部图像采集器2用于对被测人员的眼部进行拍摄以获得眼部图像,所述眼睑开度识别器3用于对所述眼部图像进行图像处理以获得被测人员的眼睑开度,所述主控制器4与所述脑电波传感器1和所述眼睑开度识别器3分别连接,基于所述脑电波信号和所述眼睑开度判断被测人员的当前状态。\n[0022] 接着,继续对本发明的人员状态电子检测系统的具体结构进行进一步的说明。\n[0023] 所述检测系统还包括:供电电源,包括太阳能供电器件、蓄电池、切换开关和电压转换器,所述切换开关与所述太阳能供电器件和所述蓄电池分别连接,根据蓄电池剩余电量决定是否切换到所述太阳能供电器件以由所述太阳能供电器件供电,所述电压转换器与所述切换开关连接,以将通过切换开关输入的5V电压转换为3.3V电压。\n[0024] 所述检测系统还包括:静态存储器,用于预先存储眼睑开度阈值、眼睑上限灰度阈值和眼睑下限灰度阈值,所述眼睑上限灰度阈值和所述眼睑下限灰度阈值用于将图像中的眼睑和背景分离。\n[0025] 如图2所示,所述脑电波传感器1包括:接地电极11,放置于被测人员的头前部中点,用于排除干扰;参考电极12,作为被测人员身体相对零电位点的电极,采用双耳垂接法放置于被测人员的耳垂上;作用电极13,放置于被测人员的头皮上;信号接收单元14,与所述接地电极11、所述参考电极12和所述作用电极13分别连接,将所述作用电极接收到的信号减去所述参考电极接收到的信号以作为脑电波信号输出,所述脑电波信号的采样频率为\n256Hz;单片机15,与所述信号接收单元14连接,从所述脑电波信号中解析出其中的α波、β波和θ波,分别计算功率以获得α波功率、β波功率和θ波功率,将α波功率和θ波功率相加后除以β波功率获得的除值作为脑电波状态检测因子。\n[0026] 所述眼部图像采集器2包括:CMOS传感单元,对被测人员的眼部进行拍摄以获得眼部图像,所述眼部图像的分辨率为1920×1080;辅助光源,为所述CMOS传感单元的拍摄提供照明辅助光,所述照明辅助光的强度与所述辅助光源周围环境的光线亮度成反比。\n[0027] 所述眼睑开度识别器3包括:中值滤波单元,连接所述眼部图像采集器2,采用5×5像素滤波窗口对眼部图像执行中值滤波,以获得滤波图像;灰度化处理单元,与所述中值滤波单元连接,对所述滤波图像执行灰度化处理,以获得灰度化图像;眼睑分割单元,与所述灰度化处理单元和所述静态存储器分别连接,将所述灰度化图像中灰度值在所述眼睑上限灰度阈值和所述眼睑下限灰度阈值之间的像素识别并组成眼睑图案;开度检测单元,与所述眼睑分割单元连接,基于所述眼睑图案确定上下眼睑中间的距离,并作为被测人员的眼睑开度输出。\n[0028] 所述主控制器4与所述静态存储器、所述脑电波传感器1和所述眼睑开度识别器3分别连接,当脑电波状态检测因子大于等于1.5且眼睑开度小于等于眼睑开度阈值时,输出睡眠状态信号,当脑电波状态检测因子在1.5和1.3之间且眼睑开度小于等于眼睑开度阈值时,输出疲倦状态信号,当脑电波状态检测因子小于等于1.3或眼睑开度大于眼睑开度阈值时,输出清醒状态信号。这里,所述主控制器4使用的阈值数据都是经过可靠的实验室试验检验过的有效数据。\n[0029] 所述检测系统还包括:液晶显示屏,与所述主控制器4连接,用于实时显示与所述睡眠状态信号、所述疲倦状态信号或所述清醒状态信号对应的提醒文字。\n[0030] 所述检测系统还包括:双声道扬声器,与所述主控制器4连接,用于实时播放与所述睡眠状态信号、所述疲倦状态信号或所述清醒状态信号对应的语音播放文件。\n[0031] 其中,所述中值滤波单元、所述灰度化处理单元、所述眼睑分割单元和所述开度检测单元分别采用FPGA芯片来实现,所述分别采用的FPGA芯片均为XILINX公司的XC3S1000FT256。\n[0032] 可选地,在所述人员状态电子检测系统中,还可包括:无线收发器,与所述主控制器4连接,用于无线发送所述睡眠状态信号、所述疲倦状态信号或所述清醒状态信号;将所述眼部图像采集器2、所述眼睑开度识别器3和所述主控制器4集成在一块集成电路板上,所述单片机15可选型为AT89C51;所述主控制器4可选型为ARM系列的嵌入式处理器。\n[0033] 另外,FPGA(Field-Programmable Gate Array),即现场可编程门阵列,他是在PAL、GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物,是作为专用集成电路(ASIC)领域中的一种半定制电路而出现的,他解决了定制电路的不足,也克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。\n[0034] 早在1980年代中期,FPGA已经在PLD设备中扎根。CPLD和FPGA包括了一些相对大数量的可编辑逻辑单元。CPLD逻辑门的密度在几千到几万个逻辑单元之间,而FPGA通常是在几万到几百万。CPLD和FPGA的主要区别是他们的系统结构。CPLD是一个有点限制性的结构。\n这个结构由一个或者多个可编辑的结果之和的逻辑组列和一些相对少量的锁定的寄存器组成。这样的结果是缺乏编辑灵活性,但是却有可以预计的延迟时间和逻辑单元对连接单元高比率的优点。而FPGA却是有很多的连接单元,这样虽然让他可以更加灵活的编辑,但是结构却复杂的多。CPLD和FPGA另外一个区别是大多数的FPGA含有高层次的内置模块(比如加法器和乘法器)和内置的记忆体。因此一个有关的重要区别是很多新的FPGA支持完全的或者部分的系统内重新配置。允许他们的设计随着系统升级或者动态重新配置而改变。一些FPGA可以让设备的一部分重新编辑而其他部分继续正常运行。\n[0035] FPGA采用了逻辑单元阵列LCA(Logic Cell Array)这样一个概念,内部包括可配置逻辑模块CLB(Configurable Logic Block)、输入输出模块IOB(Input Output Block)和内部连线(Interconnect)三个部分。\n[0036] 现场可编程门阵列(FPGA)是可编程器件,与传统逻辑电路和门阵列(如PAL,GAL及CPLD器件)相比,FPGA具有不同的结构。FPGA利用小型查找表(16×1RAM)来实现组合逻辑,每个查找表连接到一个D触发器的输入端,触发器再来驱动其他逻辑电路或驱动I/O,由此构成了既可实现组合逻辑功能又可实现时序逻辑功能的基本逻辑单元模块,这些模块间利用金属连线互相连接或连接到I/O模块。\n[0037] 采用本发明的人员状态电子检测系统,针对现有检测系统检测模式过于单一的技术问题,将基于眼睑特征的检测模式和基于脑电波特征的检测模式进行有机的结合,依靠有效的实验室数据,提供了两种检测模式结合的具体方式,提高人员状态检测的精度,为有关管理部门的管理提供了重要的参考数据。\n[0038] 可以理解的是,虽然本发明已以较佳实施例披露如上,然而上述实施例并非用以限定本发明。对于任何熟悉本领域的技术人员而言,在不脱离本发明技术方案范围情况下,都可利用上述揭示的技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰,或修改为等同变化的等效实施例。因此,凡是未脱离本发明技术方案的内容,依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰,均仍属于本发明技术方案保护的范围内。
法律信息
- 2022-04-01
专利权的转移
登记生效日: 2022.03.18
专利权人由浙江麦知网络科技有限公司变更为上海貔丘信息科技有限公司
地址由314500 浙江省嘉兴市桐乡市梧桐街道发展大道288号2幢变更为200000 上海市崇明区三星镇北星公路1999号(上海玉海棠科技园区)
- 2019-11-01
专利权的转移
登记生效日: 2019.10.11
专利权人由刘更新变更为浙江麦知网络科技有限公司
地址由266199 山东省青岛市李沧区重庆中路217号103号变更为314500 浙江省嘉兴市桐乡市梧桐街道发展大道288号2幢
- 2016-10-26
- 2016-10-26
- 2016-10-26
专利申请权的转移
登记生效日: 2016.10.08
申请人由杨燕变更为刘更新
地址由253023 山东省德州市德城区大学西路6号变更为266199 山东省青岛市李沧区重庆中路217号103号
- 2015-12-09
实质审查的生效
IPC(主分类): G08B 21/06
专利申请号: 201510535513.7
申请日: 2015.04.16
- 2015-11-11
引用专利(该专利引用了哪些专利)
序号 | 公开(公告)号 | 公开(公告)日 | 申请日 | 专利名称 | 申请人 | 该专利没有引用任何外部专利数据! |
被引用专利(该专利被哪些专利引用)
序号 | 公开(公告)号 | 公开(公告)日 | 申请日 | 专利名称 | 申请人 | 该专利没有被任何外部专利所引用! |