基于MindWave脑立方耳机的疲劳检测系统

论文总字数：22679字

摘 要

近年来随着人们生活质量的日益提升和社会节奏的加快，车辆成了人们生活、工作的出行代步选择，它便捷、节约时间，同时增加了活动半径，开阔视野，使生活质量得到提升。然而，如果司机长时间专注于行车以至于倦怠，甚至产生睡意，无论在生理上还是心理上都会受到极大影响，从而影响驾驶水准。驾驶疲劳会影响到司机的警觉性、预判性、注意力、反应力等方面，甚至出现精神恍惚、意识空白的现象，失去对路面的注意力和对车辆的控制力，严重的会造成交通事故，出现伤亡。

随着认知神经学，脑科学等领域的不断突破发展，脑电的获取变得简单许多。对脑电波（ElectroEncephaloGram，EEG）的监测已成为检测疲劳值的重要手段。本文以驾驶疲劳检测为应用背景，在了解MindWave脑立方耳机的工作原理的前提下，吸取了脑立方耳机便携、易穿戴、单通道采集数据的优点，对脑立方耳机进行二次开发，利用C语言实现对脑电波的提取。除此之外，通过小波变换的方法实现对眼电信号（ElectroOculoGram，EOG）的分离工作，最后通过对脑电波各成分的分析以及与眼电信号的结合，得出疲劳值，根据疲劳值判断人所处的状态。

关键词：MindWave脑立方耳机；脑电波；眼电信号；小波变换；疲劳检测

FATIGUE DETECTION BASED ON

MINDWAVE HEADSET

Abstract

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With the increasing quality of life and the quickening pace of society in recent years， vehicles have become a choice of travel and work.Which is convenient and saves time， increases the radius of action，broaden their horizons，enhances the quality of life. However，the drivers after long hours driving，prone to the disorders of physiological and mental function ，and lead to the decline of driving skills. Poor quality of sleep，driving for a long time，prone to fatigue. Driving fatigue will affect the driver's attention，feeling，aspects of perception，thinking， judgment， will， decisions and exercise. Trance or even memory disappears instantly，or delay action prematurely，improper operation pause time appears insecurity，finally lead to road traffic accidents.

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The monitoring of Electroencephalogram(EEG)，is an important means to detect fatigue values. In this paper，in a application background of the driver fatigue detection.After understanding the working principle.Using C language to achieve the extraction of Electroencephalogram，separation of Electro Oculo Gram(EOG) by wavelet transform，finally through the analysis of Electroencephalogram and combined with Electro Oculo Gram，obtained fatigue value and fatigue level based on it.

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KEYWORDS: MindWave headset；EEG；EOG；wavelet transform；fatigue detection

目录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 疲劳检测的背景和意义 1

1.2 疲劳检测发展现状 2

1.2.1 国外疲劳检测发展现状 2

1.2.2 国内疲劳检测发展现状 4

1.3 现有疲劳检测方法的不足 4

1.4 本文研究内容概述 5

第二章 脑力疲劳概述 7

2.1 疲劳的概念 7

2.2 脑力疲劳产生的原因和表现 7

2.3 基于EEG脑力疲劳检测的研究 7

2.3.1 EEG信号介绍 7

2.3.2 EEG信号节律介绍 8

2.3.3 EEG疲劳检测介绍 8

2.4 基于EOG脑力疲劳检测的研究 9

2.4.1 EOG信号介绍 9

2.4.2 EOG疲劳检测介绍 9

2.5 本章总结 10

第三章 基于MindWave的疲劳检测系统 10

3.1 基于MindWave的数据采集系统 11

3.2疲劳检测系统软件设计 13

3.3模块分析 14

3.3.1数据接收模块 14

3.3.2 小波变换模块 15

3.3.3 疲劳分析模块 18

3.4 本章小结 21

第四章 算法验证与实验结果分析 21

4.1 基于脑立方耳机的疲劳值检测实验设计 22

4.1.1 实验对象 22

4.1.2 实验数据采集基本步骤 22

4.1.3 实验流程 22

4.2 人体疲劳度识别的算法评价与实验结果分析 23

4.2.1评价指标说明 23

4.2.2 实验结果及分析 24

4.3 本章小结 25

结论 25

致谢 27

参考文献（References） 28

第一章 绪论

1.1 疲劳检测的背景和意义

随着社会经济的快速发展和人民生活质量的日益提高，车辆成了人们生活、工作的出行代步选择，车祸也成为近几年来一个严重的交通安全问题，这种现象越来越广泛地受到研究人员的高度重视。与此同时，现代交通业发展迅速，但也使全球交通安全问题发展为急需解决的一个问题。对于长期与车辆运输有关的职业群体例如长途客车驾驶员，动车驾驶员，以及对精神状态和情绪有要求的人员，更要求随时保持紧张的状态。然而如果一个人处于疲劳状态，通常在突发情况发生时，反应力与身体机能下降，不能有效面对紧急情况。车祸在全世界范围内都造成了大量的死伤和经济损失，其中由驾驶疲劳引发的事故更是占了大部分。据调查，车祸在全世界范围内造成每年600000的死亡人数，更有约10，000，000人因为车祸造成残疾。疲劳驾驶引发的伤亡和经济损失越来越引起人们的重视，相应的防止疲劳和疲劳预警相关系统的研究也牵动人心。

如今，对于疲劳驾驶这一问题的探索，研究人员主要将研究方向放在于如何避免事故，降低交通事故发生的的概率。核心方法主要是预警，以减少车祸损失为目的。造成车祸的环节主要由中“车，人，环境”构成，人作为驾驶行为的保持者和控制者，是最要的环节。由于车辆驾驶者的驾驶技能、驾驶经验以及驾驶时的情绪、精神状态都会影响到他们的驾驶状态，所以通过检查驾驶员的生理状态和生理参数进行预警是避免交通事故的有效途径之一。一旦驾驶员正处于疲劳状态，警觉性和应急水平与平时相比大幅降低，不能及时对紧急情况作出有效的反应，很容易引起交通事故的发生。因此，找出检测司机是否处于疲劳状态的方法，发展成为目前研究人员的主要方向之一。

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