非接触式驾驶员健康监测与预警方法及系统与流程

本发明属于智能汽车，具体涉及一种非接触式驾驶员健康监测与预警方法及系统。

背景技术：

1、随着机动车保有量的持续增长，道路交通安全问题日益突出。驾驶员突发心脏疾病（如心源性猝死、心律失常、心脏骤停）是导致严重交通事故的重要原因之一。目前，驾驶员健康监测技术主要分为接触式监测技术、视觉监测技术和单一传感器监测技术三类，具体地：

2、接触式监测技术通过在方向盘上设置电极片采集心电信号，或通过可穿戴设备（如智能手表、手环）采集心率、血压等生理参数，例如长城汽车股份有限公司的专利cn107554293a公开了一种在方向盘两侧集成电极片的安全驾驶预警装置，吉林大学的专利zl201810616652.6公开了一种通过智能手表采集心率、血压等生理指标的驾驶疲劳监测手表。这种方式使得方向盘电极片需要驾驶员双手始终接触方向盘特定位置，限制了驾驶员的正常驾驶姿态，可穿戴设备需要驾驶员主动佩戴，存在遗忘佩戴、设备充电等使用不便问题，且部分驾驶员存在抵触心理，降低用户使用体验。

3、视觉监测技术利用车载摄像头采集驾驶员面部图像，通过分析面部皮肤颜色变化（rppg技术）或面部表情变化来推断心率，例如爱驰汽车（上海）有限公司的专利cn112389444b公开了一种通过摄像头采集面部图像获取心率的车辆预警方法。由于摄像头的rppg技术受光照条件、驾驶员佩戴眼镜或口罩、头部运动等因素影响显著，因此这种方法在夜间、隧道、强逆光等环境下检测精度大幅下降，难以保证全天候稳定工作。

4、单一传感器监测技术采用单一传感器（如摄像头或雷达）进行体征监测，但存在信号质量受环境干扰、误报率高等问题。这种方法在复杂驾驶环境下如颠簸路面、车内震动等情况下极易出现信号质量下降，易出现误报或漏报，难以满足安全预警的可靠性要求。

5、此外，现有的驾驶员状态监测方法均存在缺乏驾驶员存在性判断功能，现有技术主要针对体征参数监测，缺乏对驾驶座上是否有人的准确判断能力，无法区分“无驾驶员”与“驾驶员失能”两种状态，对于高阶无人驾驶场景尤为不利。

6、有鉴于此，特提出本发明。

技术实现思路

1、本发明的一个目的在于，解决现有接触式方法使用不便、视觉方法受环境限制、单一传感器可靠性不足、缺乏存在性判断的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供了一种非接触式驾驶员健康监测与预警方法，包括：

3、通过毫米波雷达模块采集驾驶员胸腔区域的回波信号；

4、对所述回波信号进行处理，分离出表征驾驶员生命体征的心跳信号和呼吸信号；

5、基于分离出的心跳信号计算驾驶员的心率，并评估信号的可靠性；

6、根据所述心率和信号可靠性评估结果判断驾驶员健康状况；

7、当判断存在健康异常时，根据异常严重程度执行相应的分级预警响应。

8、进一步地，所述通过毫米波雷达模块采集驾驶员胸腔区域的回波信号的步骤，包括：通过fmcw毫米波雷达向驾驶员胸腔区域发射毫米波信号，并接收反射回波信号，所述毫米波雷达的安装位置选自驾驶员座椅头枕后方或车辆a柱内侧；并且/或者，所述对所述回波信号进行处理，分离出表征驾驶员生命体征的心跳信号和呼吸信号的步骤，包括：对所述回波信号进行相位解调，提取胸腔微动位移信号；对所述胸腔微动位移信号进行时频分析，分离出呼吸频带信号和心跳频带信号；并对所述心跳频带信号进行相位追踪和滤波处理。

9、进一步地，所述基于分离出的心跳信号计算驾驶员的心率，并评估信号的可靠性的步骤，包括：对所述心跳信号进行滑动窗口划分，每个窗口作为一个独立的评估单元；在每个窗口内，对所述心跳信号进行峰值检测，计算相邻峰值的时间间隔，基于所述时间间隔的平均值计算得到窗口心率值；对连续多个窗口的窗口心率值进行滑动平均滤波，得到平滑心率值；在每个窗口内，分别计算信号质量指数；所述信号质量指数基于信噪比、相位连续性评分和信号幅值稳定性融合分析得到；将所述信号质量指数与预设质量阈值进行比较；若信号质量指数低于预设质量阈值，则判定信号质量不足；若信号质量指数不低于预设质量阈值，则判定信号有效。

10、进一步地，所述在每个窗口内，分别计算信号质量指数的步骤，包括：在每个窗口内，计算信号质量指标，所述信号质量指标至少包括信噪比、相位连续性评分以及信号幅值稳定性评分；将所述信噪比、所述相位连续性评分和所述幅值稳定性评分加权融合，得到所述信号质量指数。

11、进一步地，所述信噪比基于所述心跳频带内的信号功率与所述频带外的噪声功率的比值得到；所述相位连续性的计算步骤，包括：对所述心跳频带信号进行滑动窗口内的相位差分计算，得到相位变化序列；计算所述相位变化序列的标准差；基于所述标准差与预设相位连续性阈值的比较，得到归一化的相位连续性评分；并且/或者，所述信号幅值稳定性的计算步骤，包括：对所述心跳频带信号进行包络检波，提取瞬时幅值序列；计算所述瞬时幅值序列的变异系数；基于所述变异系数与预设幅值稳定性阈值的比较，得到归一化的幅值稳定性评分。

12、进一步地，所述根据所述心率和信号可靠性评估结果判断驾驶员健康状况的步骤，包括：若判定信号质量不足，则不执行心率计算与异常判断，并触发信号质量报警；若判定信号有效，则基于所述平滑心率值执行以下分级判定逻辑：1）当所述平滑心率值处于55至60bpm或105至120bpm范围且持续30秒以上时，判定为轻微异常；2）当所述平滑心率值持续15秒低于50bpm或高于120bpm时，判定为中度异常；3）当所述平滑心率值持续10秒低于40bpm或高于140bpm，或检测到心跳信号消失超过5秒，或检测到实时心率在5秒内下降幅度大于30bpm时，判定为重度异常；4）当同时检测到心跳信号消失和呼吸信号消失时，判定为危急异常。

13、进一步地，所述当判断存在健康异常时，根据异常严重程度执行相应的分级预警响应的步骤，包括：所述轻微异常触发l1级预警响应，包括车内语音提示和视觉提示；所述中度异常触发l2级预警响应，包括增强的车内语音警示、视觉警示和触觉反馈；若所述中度异常持续10秒未缓解，则自动升级触发l3级预警响应，包括启动车外警示装置并向周围车辆广播预警信息；所述重度异常触发l4级预警响应，包括激活车辆辅助驾驶系统并对车速进行限制；所述危急异常触发l5级预警响应，包括自动控制车辆安全停车并自动发起紧急呼救。

14、进一步地，在所述根据所述心率和信号可靠性评估结果判断驾驶员健康状况的步骤之前，还包括：在预设时间窗口内持续检测呼吸信号和心跳信号，根据检测结果判断驾驶座上是否有驾驶员；当连续20至40秒内持续检测到规律性所述呼吸信号和所述心跳信号，则判定为有人驾驶；当检测到的所述呼吸信号和所述心跳信号断续或信号质量持续低于预设阈值，则判定为疑似无人驾驶；当连续20至40秒内未检测到任何所述呼吸信号和所述心跳信号，则判定为无人驾驶。

15、进一步的，所述当判断存在健康异常时，根据异常严重程度执行相应的分级预警响应的步骤，还包括：当判定为有人驾驶时，按照所述健康异常等级执行对应等级的预警响应；当判定为疑似无人驾驶时，优先执行信号质量恢复提示，并在信号质量恢复后重新进行驾驶员存在性判断；若在预设时间内信号质量仍未恢复，则按照所述健康异常等级的最高等级执行l5级预警响应；当判定为无人驾驶时，跳过健康异常判断，直接执行l5级预警响应，控制车辆安全停车并通知远程平台。

16、另一些实施例中，提供一种非接触式驾驶员健康监测与预警系统，能够执行上文中任一项所述的非接触式驾驶员健康监测与预警方法；所述系统包括：

17、毫米波雷达模块，用于采集驾驶员胸腔区域的回波信号；信号处理模块，与所述毫米波雷达模块通信连接，用于从所述回波信号中提取心跳信号和呼吸信号；异常检测模块，与所述信号处理模块通信连接，用于根据所述心跳信号和呼吸信号判断驾驶员健康状况；分级预警模块，与所述异常检测模块通信连接，用于根据异常严重程度输出分级预警指令；车辆控制接口，与所述分级预警模块通信连接，用于将预警指令转换为车辆控制信号。

18、基于前文的描述，本领域技术人员能够理解的是，本发明通过毫米波雷达非接触式采集胸腔回波，从中分离心跳与呼吸信号，在计算心率的同时并行评估信号可靠性，仅在信号可靠时才基于心率进行健康状态判断，并根据异常严重程度执行从车内提醒、对外警示到自动停车呼救的分级预警响应，其实现了非接触、全天候、高可靠、具备存在性判断和对外警示能力的驾驶员健康监测与分级应急处置。