疲勞駕駛，是指駕駛人在長時間連續行車後，產生生理機能和心理機能的失調，而在客觀上出現駕駛技能下降的現象。疲勞後繼續駕駛車輛，會感到睏倦瞌睡，四肢無力，注意力不集中，判斷能力下降，甚至出現精神恍惚或瞬間記憶消失，出現動作遲誤或過早，操作停頓或修正時間不當等不安全因素，極易發生道路交通事故。

【現有的技術方案】

現有一種基於腦電圖識別的疲勞駕駛檢測方案，是將腦電採集單元採集的駕駛者的EEG(腦電波，Electroencephalogram)訊號，以及測量的駕駛者操縱方向盤的旋轉角度輸入到疲勞駕駛狀態評估模型中，然後由疲勞駕駛狀態評估模型評估駕駛者當前的疲勞狀態。

該疲勞駕駛狀態評估模型在進行疲勞狀態評估前，需要先進行訓練；也就是說，需要採集駕駛者在清醒狀態、疲勞狀態及非常疲勞狀態下的EEG訊號及相應方向盤駕駛操作資訊對疲勞駕駛狀態評估模型進行訓練，使得該疲勞駕駛狀態評估模型可以針對該駕駛者進行正確的疲勞狀態評估。

然而，由於不同駕駛者身體差異較大，不同駕駛者的EEG訊號差異也就很大；因此，不同駕駛者所使用的疲勞駕駛狀態評估模型，需要針對不同的駕駛者個體分別進行訓練；也就是說，由一個駕駛者訓練得到的疲勞駕駛狀態評估模型是不能用於評估另外一個駕駛者的疲勞狀態的。這使得現有的基於腦電圖識別的疲勞駕駛檢測方案的實際可行性較差，駕駛者需要對疲勞駕駛狀態評估模型進行長時間的訓練，分別獲取清醒狀態、疲勞狀態及非常疲勞狀態下的EEG訊號才能完成對疲勞駕駛狀態評估模型的訓練。

解讀：由一個駕駛者訓練得到的疲勞駕駛狀態評估模型無法用於評估另外一個駕駛者的疲勞狀態，使得現有的基於腦電圖識別的疲勞駕駛檢測方案的實際可行性較差。

【京東方的技術方案】

京東方的一份名為“一種基於AR技術的疲勞駕駛檢測系統及方法”（公開號：CN109875583A）提出了一種解決方案，該專利申請於2019年2月19日，公開於2019年6月14日。

如圖1所示，本發明實施例提供的一種基於AR技術的疲勞駕駛檢測系統，包括：AR裝置101、腦電訊號採集裝置102、疲勞狀態判斷模組103。

其中，AR裝置101用於拍攝路況視訊影象，並將從路況視訊影象中識別出的障礙物，以設定頻率閃爍顯示於汽車的前擋風玻璃相應位置處，作為駕駛者的誘發腦電訊號的激勵訊號。 腦電訊號採集裝置102用於採集所述駕駛者的EEG訊號。

疲勞狀態判斷模組103用於根據所述EEG訊號判斷所述駕駛者的疲勞狀態。

當人腦受到一個固定頻率的視覺刺激的時候，大腦視覺皮層會產生一個連續的與刺激頻率有關(刺激頻率的基頻或倍頻處)的響應，該響應可以通過腦電訊號採集裝置102採集的EEG訊號中的SSVEP(穩態視覺誘發電位，Steady-State Visual EvokedPotentials)訊號體現出來。相比於其它常用的腦電正規化，比如自發腦電訊號，SSVEP訊號具有相對較高的信噪比，易於檢測，從而便於疲勞狀態判斷模組103根據EEG訊號判斷所述駕駛者的疲勞狀態。

如圖2所示，AR裝置101中可以包括：攝像頭201、路況資訊處理模組202，以及光源顯示模組203和光學投影模組204。

其中，攝像頭201用於拍攝路況視訊影象；

路況資訊處理模組202用於從攝像頭201拍攝的路況視訊影象中識別出障礙物後，根據識別的障礙物在所述影象中的位置，通過所述光源顯示模組203和光學投影模組204在汽車的前擋風玻璃相應位置處以設定頻率閃爍顯示所述障礙物的標記。

更優地，AR裝置101在將從路況視訊影象中識別出的障礙物，以設定頻率閃爍顯示於汽車的前擋風玻璃時，還可以加入場景標記功能，例如，依次為從路況視訊影象中識別出的各個建築物編號數字1、2、3...，並針對從路況視訊影象中識別出的每個建築物，在前擋風玻璃上投影顯示該建築物時，還顯示該建築物的數字標記。

以顯示數字的方式激勵、誘發腦電訊號，這樣即使腦電訊號採集裝置102在記錄腦電訊號受到一定的環境干擾，疲勞狀態判斷模組103也可以利用matlab軟體通過數字的標識進行分類處理，從而在根據所述EEG訊號判斷所述駕駛者的疲勞狀態時，具有更強的抗干擾能力，得到更準確的判斷結果。

更優地，為了保證足夠快的資訊傳輸速度，可以進行通道優化，即只採集少量的資料來實現腦網路的評估，研究表明，大腦枕部區域是SSVEP訊號幅值最高的區域，因此，腦電訊號採集裝置102僅採集所述駕駛者的枕部的SSVEP訊號輸出至疲勞狀態判斷模組103進行定性的分析，可以大大減少採集的資料量，提高採集速率。

具體地，上述的腦電訊號採集裝置102可以包括：電極帽和訊號採集板。

其中，電極帽佩戴於所述駕駛者頭上，用於通過電極探測所述駕駛者頭部若干處的腦電波訊號；較佳地，電極帽用於通過電極探測所述駕駛者枕部的腦電波訊號。

訊號採集板與所述電極帽相連，訊號採集板上設定有訊號放大器；

訊號採集板用於將所述電極帽探測的腦電訊號進行放大處理後輸出至所述疲勞狀態判斷模組103。

更優地，電極帽還可汲取導電膏並向各個電極注射適量導電膏。

上述的電極帽根據“10-20國際標準導聯”方法制造，電極帽上所有腦電訊號採集通道的位置和名稱都按照標準制定。將標準電極帽與訊號採集板中的訊號放大器連線起來進行腦電訊號的採集；電極帽還可向各個電極注射適量導電膏，從參考電極和GND電極開始直至其它電極，使導電膏與大腦皮層或面板接觸。

具體地，上述疲勞狀態判斷模組103可以通過所述EEG訊號構建腦網路，進而計算所述腦網路的小世界特性；在計算的小世界特性小於疲勞評估閾值時，判斷所述駕駛者處於疲勞狀態。

【解讀】

本發明公開了一種基於AR技術的疲勞駕駛檢測系統，通過AR裝置從路況視訊影象中識別出障礙物，以設定頻率閃爍顯示於汽車的前擋風玻璃相應位置處，作為駕駛者的誘發腦電訊號的激勵訊號；進而根據採集的所述駕駛者的EEG訊號判斷疲勞狀態，將AR中的場景作為腦電訊號激勵目標。相比於傳統的人腦控制系統，AR能為使用者提供更積極主動、更豐富多彩、更具激勵性的情境反饋(與大腦思維資訊輸出密切關聯)模式。

【總結】

京東方的技術方案，通過巧妙地利用汽車中所應用的AR技術所顯示的內容來作為駕駛者的誘發腦電訊號的激勵訊號，利用誘發腦電訊號易於檢測的特點直接判斷駕駛者的疲勞狀態，一方面不再需要採集其它物理量，比如駕駛者操縱方向盤的旋轉角度用於輔助判斷駕駛者的疲勞狀態；另一方面，也不需要針對不同的駕駛者個體來訓練適用於駕駛者個體的疲勞駕駛狀態評估模型；從而大大提高了檢測方案的可行性。

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