本發(fā)明實(shí)施例涉及高鐵技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種高鐵調(diào)度員疲勞狀態(tài)測評方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

高鐵調(diào)度員倒班制的工作方式?jīng)Q定了其需要較高的抗疲勞能力。目前，國內(nèi)國外針對高鐵調(diào)度員疲勞監(jiān)測的系統(tǒng)較為鮮見。

已有的疲勞監(jiān)測設(shè)備涉及到的人員作業(yè)背景與高鐵路調(diào)度員作業(yè)背景存在較大差異，不能簡單地復(fù)制應(yīng)用到高鐵路調(diào)度員的疲勞監(jiān)測與測評中；而且，已有的疲勞監(jiān)測與測評設(shè)備多是基于單通道分析，其精度及準(zhǔn)確度不高。

因此，急需一套疲勞監(jiān)測與干預(yù)裝置來解決高鐵調(diào)度員疲勞作業(yè)帶來的危害。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明實(shí)施例的主要目的在于提供一種高鐵調(diào)度員疲勞狀態(tài)測評方法，其至少部分地解決了如何提高測評的精度和準(zhǔn)確度的技術(shù)問題。此外，還提供一種高鐵調(diào)度員疲勞狀態(tài)測評系統(tǒng)。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供了以下技術(shù)方案：

一種高鐵調(diào)度員疲勞狀態(tài)測評方法。該方法至少可以包括：

獲取所述高鐵調(diào)度員的心率信號、心電信號、腦電信號、面部圖像信號和眼動特征信號；

基于所述心率信號、所述心電信號、所述腦電信號、所述面部圖像信號和所述眼動特征信號，提取疲勞警戒值以下的特征值；

基于所述疲勞警戒值以下的特征值，利用多通道數(shù)據(jù)融合算法，確定所述高鐵調(diào)度員的疲勞狀態(tài)。

進(jìn)一步地，所述基于所述心率信號、所述心電信號、所述腦電信號、所述面部圖像信號和所述眼動特征信號，提取疲勞警戒值以下的特征值，具體可以包括：

基于所述心率信號，提取心率指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值；

基于所述心電信號，提取心電指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值；

基于所述腦電信號，提取腦電指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值；

基于所述面部圖像信號，提取面部特征指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值；

基于所述眼動特征信號，提取眼動指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值。

進(jìn)一步地，所述基于所述心率信號，提取心率指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值，具體可以包括：

基于所述心率信號，得到心率值；

基于所述心率值，繪制心率變化曲線；

基于所述心率變化曲線，提取所述心率指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值。

進(jìn)一步地，所述基于所述心電信號，提取心電指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值，具體可以包括：

對所述心電信號進(jìn)行濾波；

對濾波后的信號進(jìn)行去偽跡處理；

對去偽跡后的信號進(jìn)行時域至頻域的變換；

基于變換結(jié)果，提取頻域特征；

基于所述頻域特征，提取所述心電指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值。

進(jìn)一步地，所述基于所述腦電信號，提取腦電指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值，具體可以包括：

對所述腦電信號進(jìn)行濾波；

對濾波后的信號進(jìn)行去偽跡處理；

對去偽跡后的信號進(jìn)行時域至頻域的變換；

基于變換后的信號，提取頻域特征；

基于所述頻域特征，提取所述腦電指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值。

進(jìn)一步地，所述基于所述面部圖像信號，提取面部特征指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值，具體可以包括：

對所述面部圖像信號進(jìn)行數(shù)字圖像處理；

基于處理后的結(jié)果，確定面部特征；

基于所述面部特征，確定面部疲勞表情特征；

基于所述面部疲勞表情特征，提取所述面部特征指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值。

進(jìn)一步地，所述基于所述眼動特征信號，提取眼動指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值，具體可以包括：

對所述眼動特征信號進(jìn)行數(shù)字圖像處理；

基于處理后的結(jié)果，提取眼動參數(shù)；

基于所述眼動參數(shù)，提取所述眼動指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值。

進(jìn)一步地，所述基于所述疲勞警戒值以下的特征值，利用多通道數(shù)據(jù)融合算法，確定所述高鐵調(diào)度員的疲勞狀態(tài)，具體可以包括：

利用熵的方法，根據(jù)下式計算所述心率指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值、所述心電指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值、所述腦電指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值、所述面部特征指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值、所述眼動指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值的概率：

mi(θ)＝-k[qimflog2qimf+(1-qimf)log2(1-qimf)]

其中，所述所述mf表示疲勞；所述表示不疲勞；所述qimf表示第i個通道判別高鐵調(diào)度員處于疲勞狀態(tài)的概率；所述1-qimf表示第i個通道判別高鐵調(diào)度員處于不疲勞狀態(tài)的概率，所述i＝1,2,…5；所述各通道分別輸入所述心率指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值、所述心電指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值、所述腦電指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值、所述面部特征指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值、所述眼動指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值；所述k表示調(diào)節(jié)因子，并且k∈(0,1)；

根據(jù)下式計算處于疲勞狀態(tài)的基礎(chǔ)分配概率和處于不疲勞狀態(tài)的基礎(chǔ)分配概率：

其中，所述mi(mf)表示處于疲勞狀態(tài)的基礎(chǔ)分配概率；所述表示處于不疲勞狀態(tài)的基礎(chǔ)分配概率；

根據(jù)下式進(jìn)行基于d-s證據(jù)理論的多通道融合，計算高鐵調(diào)度員處于疲勞狀態(tài)的概率、高鐵調(diào)度員處于不疲勞狀態(tài)的概率以及所述各疲勞警戒值以下的特征值融合后的概率：

其中，所述m(mf)表示所述高鐵調(diào)度員處于疲勞狀態(tài)的概率；所述表示所述高鐵調(diào)度員處于不疲勞狀態(tài)的概率；所述m(θ)表示所述疲勞警戒值以下的特征值融合后的概率；所述或θ，所述i＝1,2,......5,所述j＝1,2k；

根據(jù)下式計算疲勞的信任函數(shù)和似然函數(shù)，以及不疲勞的信任函數(shù)和似然函數(shù)：

bel(mf)＝m(mf)

其中，所述bel(mf)表示所述疲勞的信任函數(shù)；所述pl(mf)表示所述疲勞的似然函數(shù)；所述表示所述不疲勞的信任函數(shù)；所述表示所述不疲勞的似然函數(shù)；

根據(jù)所述疲勞的信任函數(shù)和似然函數(shù)，以及所述不疲勞的信任函數(shù)和似然函數(shù)，判定所述高鐵調(diào)度員是否處于疲勞狀態(tài)。

進(jìn)一步地，所述方法還可以包括：

將所確定的所述疲勞狀態(tài)與疲勞狀態(tài)閾值進(jìn)行比較；

若超過閾值，則進(jìn)行預(yù)警干預(yù)。

根據(jù)本發(fā)明的另一個方面，還提供了一種高鐵調(diào)度員疲勞狀態(tài)測評系統(tǒng)。該系統(tǒng)至少可以包括：

獲取模塊，用于獲取所述高鐵調(diào)度員的心率信號、心電信號、腦電信號、面部圖像信號和眼動特征信號；

提取模塊，用于基于所述心率信號、所述心電信號、所述腦電信號、所述面部圖像信號和所述眼動特征信號，提取疲勞警戒值以下的特征值；

確定模塊，用于基于所述疲勞警戒值以下的特征值，利用多通道數(shù)據(jù)融合算法，確定所述高鐵調(diào)度員的疲勞狀態(tài)。

進(jìn)一步地，所述提取模塊具體可以包括：

第一提取單元，用于基于所述心率信號，提取心率指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值；

第二提取單元，用于基于所述心電信號，提取心電指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值；

第三提取單元，用于基于所述腦電信號，提取腦電指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值；

第四提取單元，用于基于所述面部圖像信號，提取面部特征指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值；

第五提取單元，用于基于所述眼動特征信號，提取眼動指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值。

進(jìn)一步地，所述第一提取單元具體可以包括：

獲取單元，用于基于所述心率信號，得到心率值；

繪制單元，用于基于所述心率值，繪制心率變化曲線；

第一提取子單元，用于基于所述心率變化曲線，提取所述心率指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值。

進(jìn)一步地，所述第二提取單元具體可以包括：

第一濾波單元，用于對所述心電信號進(jìn)行濾波；

第一去偽跡單元，用于對濾波后的信號進(jìn)行去偽跡處理；

第一變換單元，用于對去偽跡后的信號進(jìn)行時域至頻域的變換；

第二提取子單元，用于基于變換結(jié)果，提取頻域特征；

第三提取子單元，用于基于所述頻域特征，提取所述心電指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值。

進(jìn)一步地，所述第三提取單元具體可以包括：

第二濾波單元，用于對所述腦電信號進(jìn)行濾波；

第二去偽跡單元，用于對濾波后的信號進(jìn)行去偽跡處理；

第二變換單元，用于對去偽跡后的信號進(jìn)行時域至頻域的變換；

第四提取子單元，用于基于變換后的信號，提取頻域特征；

第五提取子單元，用于基于所述頻域特征，提取所述腦電指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值。

進(jìn)一步地，所述第四提取單元具體可以包括：

第一處理單元，用于對所述面部圖像信號進(jìn)行數(shù)字圖像處理；

第一確定單元，用于基于處理后的結(jié)果，確定面部特征；

第二確定單元，用于基于所述面部特征，確定面部疲勞表情特征；

第六提取子單元，用于基于所述面部疲勞表情特征，提取所述面部特征指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值。

進(jìn)一步地，所述第五提取單元具體可以包括：

第二處理單元，用于對所述眼動特征信號進(jìn)行數(shù)字圖像處理；

第七提取子單元，用于基于處理后的結(jié)果，提取眼動參數(shù)；

第八提取子單元，用于基于所述眼動參數(shù)，提取所述眼動指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值。

進(jìn)一步地，所述確定模塊具體可以包括：

第一計算單元，用于利用熵的方法，根據(jù)下式計算所述心率指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值、所述心電指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值、所述腦電指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值、所述面部特征指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值、所述眼動指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值的概率：

mi(θ)＝-k[qimflog2qimf+(1-qimf)log2(1-qimf)]

其中，所述所述mf表示疲勞；所述表示不疲勞；所述qimf表示第i個通道判別高鐵調(diào)度員處于疲勞狀態(tài)的概率；所述1-qimf表示第i個通道判別高鐵調(diào)度員處于不疲勞狀態(tài)的概率，所述i＝1,2,…5；所述各通道分別輸入所述心率指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值、所述心電指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值、所述腦電指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值、所述面部特征指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值、所述眼動指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值；所述k表示調(diào)節(jié)因子，并且k∈(0,1)；

第二計算單元，用于根據(jù)下式計算處于疲勞狀態(tài)的基礎(chǔ)分配概率和處于不疲勞狀態(tài)的基礎(chǔ)分配概率：

其中，所述mi(mf)表示處于疲勞狀態(tài)的基礎(chǔ)分配概率；所述表示處于不疲勞狀態(tài)的基礎(chǔ)分配概率；

第三計算單元，用于根據(jù)下式進(jìn)行基于d-s證據(jù)理論的多通道融合，計算高鐵調(diào)度員處于疲勞狀態(tài)的概率、高鐵調(diào)度員處于不疲勞狀態(tài)的概率以及所述各疲勞警戒值以下的特征值融合后的概率：

其中，所述m(mf)表示所述高鐵調(diào)度員處于疲勞狀態(tài)的概率；所述表示所述高鐵調(diào)度員處于不疲勞狀態(tài)的概率；所述m(θ)表示所述疲勞警戒值以下的特征值融合后的概率；所述或θ，所述i＝1,2,......5,所述j＝1,2k；

第四計算單元，用于根據(jù)下式計算疲勞的信任函數(shù)和似然函數(shù)，以及不疲勞的信任函數(shù)和似然函數(shù)：

bel(mf)＝m(mf)

其中，所述bel(mf)表示所述疲勞的信任函數(shù)；所述pl(mf)表示所述疲勞的似然函數(shù)；所述表示所述不疲勞的信任函數(shù)；所述表示所述不疲勞的似然函數(shù)；

判定單元，用于根據(jù)所述疲勞的信任函數(shù)和似然函數(shù)，以及所述不疲勞的信任函數(shù)和似然函數(shù)，判定所述高鐵調(diào)度員是否處于疲勞狀態(tài)。

進(jìn)一步地，該系統(tǒng)還可以包括：

比較單元，用于將所確定的所述疲勞狀態(tài)與疲勞狀態(tài)閾值進(jìn)行比較；

預(yù)警干預(yù)單元，用于在所述疲勞狀態(tài)超過所述疲勞狀態(tài)閾值的情況下，進(jìn)行預(yù)警干預(yù)。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，上述技術(shù)方案至少具有以下有益效果：

本發(fā)明實(shí)施例提供一種高鐵調(diào)度員疲勞狀態(tài)測評方法和系統(tǒng)。其中，該方法可以包括獲取高鐵調(diào)度員的心率信號、心電信號、腦電信號、面部圖像信號和眼動特征信號；基于心率信號、心電信號、腦電信號、面部圖像信號和眼動特征信號，提取疲勞警戒值以下的特征值；基于疲勞警戒值以下的特征值，利用多通道數(shù)據(jù)融合算法，確定高鐵調(diào)度員的疲勞狀態(tài)。本發(fā)明實(shí)施例通過采取上述技術(shù)方案，以高鐵調(diào)度員日常作業(yè)為測試背景，使得監(jiān)測與測評更具有實(shí)際意義；又由于本發(fā)明實(shí)施例融合了多個信號進(jìn)行判定，其判定的精度和準(zhǔn)確度更高。

當(dāng)然，實(shí)施本發(fā)明的任一產(chǎn)品不一定需要同時實(shí)現(xiàn)以上所述的所有優(yōu)點(diǎn)。

本發(fā)明的其它特征和優(yōu)點(diǎn)將在隨后的說明書中闡述，并且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實(shí)施本發(fā)明而了解。本發(fā)明的目的和其它優(yōu)點(diǎn)可通過在所寫的說明書、權(quán)利要求書以及附圖中所特別指出的方法來實(shí)現(xiàn)和獲得。

附圖說明

附圖作為本發(fā)明的一部分，用來提供對本發(fā)明的進(jìn)一步的理解，本發(fā)明的示意性實(shí)施例及其說明用于解釋本發(fā)明，但不構(gòu)成對本發(fā)明的不當(dāng)限定。顯然，下面描述中的附圖僅僅是一些實(shí)施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來說，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他附圖。在附圖中：

圖1為根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的高鐵調(diào)度員疲勞狀態(tài)測評方法的流程示意圖；

圖2為根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的高鐵調(diào)度員疲勞狀態(tài)測評系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖3為根據(jù)另一示例性實(shí)施例示出的高鐵調(diào)度員疲勞狀態(tài)測評系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。

這些附圖和文字描述并不旨在以任何方式限制本發(fā)明的構(gòu)思范圍，而是通過參考特定實(shí)施例為本領(lǐng)域技術(shù)人員說明本發(fā)明的概念。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖以及具體實(shí)施例對本發(fā)明實(shí)施例解決的技術(shù)問題、所采用的技術(shù)方案以及實(shí)現(xiàn)的技術(shù)效果進(jìn)行清楚、完整的描述。顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本申請的一部分實(shí)施例，并不是全部實(shí)施例?；诒旧暾堉械膶?shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，所獲的所有其它等同或明顯變型的實(shí)施例均落在本發(fā)明的保護(hù)范圍內(nèi)。本發(fā)明實(shí)施例可以按照權(quán)利要求中限定和涵蓋的多種不同方式來具體化。

需要說明的是，在下面的描述中，為了方便理解，給出了許多具體細(xì)節(jié)。但是很明顯，本發(fā)明的實(shí)現(xiàn)可以沒有這些具體細(xì)節(jié)。

還需要說明的是，在沒有明確限定或不沖突的情況下，本發(fā)明中的各個實(shí)施例及其中的技術(shù)特征可以相互組合而形成技術(shù)方案。

在實(shí)際應(yīng)用中，為了解決如何提高高鐵調(diào)度員疲勞狀態(tài)測評的精度和準(zhǔn)確度的技術(shù)問題，本發(fā)明實(shí)施例提供一種高鐵調(diào)度員疲勞狀態(tài)測評方法。該方法可以通過步驟s100至步驟s120來實(shí)現(xiàn)。

s100：獲取高鐵調(diào)度員的心率信號、心電信號、腦電信號、面部圖像信號和眼動特征信號。

本步驟中，高鐵調(diào)度員的心率信號、心電信號、腦電信號、面部圖像信號和眼動特征信號可以通過信號采集設(shè)備來獲得。其中，信號采集設(shè)備包括監(jiān)控手環(huán)、監(jiān)控腦環(huán)、圖像采集設(shè)備(例如：攝像頭、照相機(jī)等)和眼動儀。監(jiān)控手環(huán)用于采集心率信號和心電信號。監(jiān)控腦環(huán)用于采集腦電信號。圖像采集設(shè)備用于采集面部圖像信號。眼動儀用于采集眼動特征信號。

在實(shí)際應(yīng)用中，可以將采集到的信號傳輸?shù)綌?shù)據(jù)庫中。

s110：基于心率信號、心電信號、腦電信號、面部圖像信號和眼動特征信號，提取疲勞警戒值以下的特征值。

具體地，本步驟可以通過s111至s115來實(shí)現(xiàn)。

s111：基于心率信號，提取心率指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值。

在一些可選的實(shí)施例中，步驟s111具體還可以包括：

步驟a1：基于心率信號，得到心率值。

步驟a2：基于心率值，繪制心率變化曲線。

步驟a3：基于心率變化曲線，提取心率指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值。

s112：基于心電信號，提取心電指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值。

在一些可選的實(shí)施例中，步驟s112具體還可以包括：

步驟b1：對心電信號進(jìn)行濾波。

步驟b2：對濾波后的信號進(jìn)行去偽跡處理。

步驟b3：對去偽跡后的信號進(jìn)行時域至頻域的變換。

步驟b4：基于變換結(jié)果，提取頻域特征。

步驟b5：基于頻域特征，提取心電指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值。

s113：基于腦電信號，提取腦電指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值。

在一些可選的實(shí)施例中，步驟s113具體還可以包括：

步驟c1：對腦電信號進(jìn)行濾波。

步驟c2：對濾波后的信號進(jìn)行去偽跡處理。

步驟c3：對去偽跡后的信號進(jìn)行時域至頻域的變換。

步驟c4：基于變換后的信號，提取頻域特征。

步驟c5：基于頻域特征，提取腦電指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值。

s114：基于面部圖像信號，提取面部特征指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值。

在一些可選的實(shí)施例中，步驟s114具體還可以包括：

步驟d1：對面部圖像信號進(jìn)行數(shù)字圖像處理。

步驟d2：基于處理后的結(jié)果，確定面部特征。

步驟d3：基于面部特征，確定面部疲勞表情特征。

其中，面部疲勞表情特征例如可以為打哈欠面部疲勞表情等。

步驟d4：基于面部疲勞表情特征，提取面部特征指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值。

s115：基于眼動特征信號，提取眼動指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值。

在一些可選的實(shí)施例中，步驟s115具體還可以包括：

步驟e1：對眼動特征信號進(jìn)行數(shù)字圖像處理。

步驟e2：基于處理后的結(jié)果，提取眼動參數(shù)。

其中，眼動參數(shù)包括但不限于眼瞼開合度、眨眼頻率和眼動軌跡。

步驟e3：基于眼動參數(shù)，提取眼動指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值。

s120：基于疲勞警戒值以下的特征值，利用多通道數(shù)據(jù)融合算法，確定高鐵調(diào)度員的疲勞狀態(tài)。

因為根據(jù)某一種信號來判別高鐵調(diào)度員是否處于疲勞狀態(tài)的話，判斷精度并不能達(dá)到100％。所以，本發(fā)明實(shí)施例采用諸如基于d-s證據(jù)理論的多通道融合算法等手段，融合多種信號進(jìn)行判定，以此來提高判別精度和準(zhǔn)確度。

具體地，本步驟可以包括：

步驟f1：利用熵的方法，根據(jù)下式確定心率指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值、心電指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值、腦電指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值、面部特征指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值、眼動指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值的概率：

mi(θ)＝-k[qimflog2qimf+(1-qimf)log2(1-qimf)]

其中，mf表示疲勞；表示不疲勞；qimf表示第i個通道判別高鐵調(diào)度員處于疲勞狀態(tài)的概率；1-qimf表示第i個通道判別高鐵調(diào)度員處于不疲勞狀態(tài)的概率，i＝1,2,…5；各個通道分別輸入心率指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值、心電指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值、腦電指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值、面部特征指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值、眼動指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值；k表示調(diào)節(jié)因子，并且k∈(0,1)。

其中，各通道對高鐵調(diào)度員是否處于疲勞狀態(tài)識別結(jié)果均只有有限個：疲勞mf和不疲勞每個通道分別通過的是心率信號、心電信號、腦電信號、面部圖像信號、眼動特征信號。

步驟f2：根據(jù)下式確定處于疲勞狀態(tài)的基礎(chǔ)分配概率和處于不疲勞狀態(tài)的基礎(chǔ)分配概率：

其中，mi(mf)表示處于疲勞狀態(tài)的基礎(chǔ)分配概率；表示處于不疲勞狀態(tài)的基礎(chǔ)分配概率。

步驟f3：根據(jù)下式進(jìn)行基于d-s證據(jù)理論的多通道融合，確定高鐵調(diào)度員處于疲勞狀態(tài)的概率、高鐵調(diào)度員處于不疲勞狀態(tài)的概率以及各個疲勞警戒值以下的特征值融合后的概率：

其中，m(mf)表示高鐵調(diào)度員處于疲勞狀態(tài)的概率；表示高鐵調(diào)度員處于不疲勞狀態(tài)的概率；m(θ)表示疲勞警戒值以下的特征值融合后的概率；或θ，i＝1,2,…5,j＝1,2。

步驟f4：根據(jù)下式計算疲勞的信任函數(shù)和似然函數(shù)，以及不疲勞的信任函數(shù)和似然函數(shù)：

bel(mf)＝m(mf)

其中，bel(mf)表示疲勞的信任函數(shù)；pl(mf)表示疲勞的似然函數(shù)；表示不疲勞的信任函數(shù)；表示不疲勞的似然函數(shù)。

步驟f5：根據(jù)疲勞的信任函數(shù)和似然函數(shù)，以及不疲勞的信任函數(shù)和似然函數(shù)，判定高鐵調(diào)度員是否處于疲勞狀態(tài)。

舉例而言：

當(dāng)時，則判定高鐵調(diào)度員處于疲勞狀態(tài)；當(dāng)時，則不能確定；當(dāng)時，則判定高鐵調(diào)度員處于不疲勞狀態(tài)。

在一些可選的實(shí)施例中，在上述實(shí)施例的基礎(chǔ)上，上述高鐵調(diào)度員疲勞狀態(tài)測評方法還可以包括：

s130：將所確定的疲勞狀態(tài)與疲勞狀態(tài)閾值進(jìn)行比較。

s140：若超過閾值，則進(jìn)行預(yù)警干預(yù)。

本發(fā)明實(shí)施例通過采取上述技術(shù)方案，以高鐵調(diào)度員日常作業(yè)為測試背景，使得監(jiān)測與測評更具有實(shí)際意義；又由于本發(fā)明實(shí)施例融合了多個信號進(jìn)行判定，其判定的精度和準(zhǔn)確度更高。

上述實(shí)施例中雖然將各個步驟按照上述先后次序的方式進(jìn)行了描述，但是本領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解，為了實(shí)現(xiàn)本實(shí)施例的效果，不同的步驟之間不必按照這樣的次序執(zhí)行，其可以同時(并行)執(zhí)行或以顛倒的次序執(zhí)行，這些簡單的變化都在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。

基于與方法實(shí)施例相同的技術(shù)構(gòu)思，本發(fā)明實(shí)施例還提供一種高鐵調(diào)度員疲勞狀態(tài)測評系統(tǒng)。如圖2所示，該系統(tǒng)20至少可以包括：獲取模塊22、提取模塊24和確定模塊26。其中，獲取模塊22用于獲取高鐵調(diào)度員的心率信號、心電信號、腦電信號、面部圖像信號和眼動特征信號。提取模塊24用于基于心率信號、心電信號、腦電信號、面部圖像信號和眼動特征信號，提取疲勞警戒值以下的特征值。確定模塊26用于基于疲勞警戒值以下的特征值，利用多通道數(shù)據(jù)融合算法，確定高鐵調(diào)度員的疲勞狀態(tài)。

在一些可選的實(shí)施例中，在上述實(shí)施例的基礎(chǔ)上，上述提取模塊具體可以包括：第一提取單元、第二提取單元、第三提取單元、第四提取單元和第五提取單元。其中，第一提取單元用于基于心率信號，提取心率指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值。第二提取單元用于基于心電信號，提取心電指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值。第三提取單元用于基于腦電信號，提取腦電指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值。第四提取單元用于基于面部圖像信號，提取面部特征指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值。第五提取單元用于基于眼動特征信號，提取眼動指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值。

在一些可選的實(shí)施例中，在上述實(shí)施例的基礎(chǔ)上，上述第一提取單元具體可以包括：獲取單元、繪制單元和第一提取子單元。其中，獲取單元用于基于心率信號，得到心率值。繪制單元用于基于心率值，繪制心率變化曲線。第一提取子單元用于基于心率變化曲線，提取心率指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值。

在一些可選的實(shí)施例中，在上述實(shí)施例的基礎(chǔ)上，上述第二提取單元具體可以包括：第一濾波單元、第一去偽跡單元、第一變換單元、第二提取子單元和第三提取子單元。其中，第一濾波單元用于對心電信號進(jìn)行濾波。第一去偽跡單元用于對濾波后的信號進(jìn)行去偽跡處理。第一變換單元用于對去偽跡后的信號進(jìn)行時域至頻域的變換。第二提取子單元用于基于變換結(jié)果，提取頻域特征。第三提取子單元用于基于頻域特征，提取心電指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值。

在一些可選的實(shí)施例中，在上述實(shí)施例的基礎(chǔ)上，上述第三提取單元具體包括：第二濾波單元、第二去偽跡單元、第二變換單元、第四提取子單元和第五提取子單元。其中，第二濾波單元用于對腦電信號進(jìn)行濾波。第二去偽跡單元用于對濾波后的信號進(jìn)行去偽跡處理。第二變換單元用于對去偽跡后的信號進(jìn)行時域至頻域的變換。第四提取子單元用于基于變換后的信號，提取頻域特征。第五提取子單元用于基于頻域特征，提取腦電指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值。

在一些可選的實(shí)施例中，在上述實(shí)施例的基礎(chǔ)上，上述第四提取單元具體包括：第一處理單元、第一確定單元、第二確定單元和第六提取子單元。其中，第一處理單元用于對面部圖像信號進(jìn)行數(shù)字圖像處理。第一確定單元用于基于處理后的結(jié)果，確定面部特征。第二確定單元用于基于面部特征，確定面部疲勞表情特征。第六提取子單元用于基于面部疲勞表情特征，提取面部特征指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值。

在一些可選的實(shí)施例中，在上述實(shí)施例的基礎(chǔ)上，上述第五提取單元具體包括：第二處理單元、第七提取子單元和第八提取子單元。其中，第二處理單元用于對眼動特征信號進(jìn)行數(shù)字圖像處理。第七提取子單元用于基于處理后的結(jié)果，提取眼動參數(shù)。第八提取子單元用于基于眼動參數(shù)，提取眼動指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值。

在一些可選的實(shí)施例中，上述確定模塊具體可以包括：第一計算單元、第二計算單元、第三計算單元、第四計算單元和判定單元。其中，第一計算單元用于利用熵的方法，根據(jù)下式計算心率指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值、心電指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值、腦電指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值、面部特征指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值、眼動指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值的概率：

mi(θ)＝-k[qimflog2qimf+(1-qimf)log2(1-qimf)]

其中，mf表示疲勞；表示不疲勞；qimf表示第i個通道判別高鐵調(diào)度員處于疲勞狀態(tài)的概率；1-qimf表示第i個通道判別高鐵調(diào)度員處于不疲勞狀態(tài)的概率，i＝1,2,…5；各通道分別輸入心率指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值、心電指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值、腦電指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值、面部特征指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值、眼動指標(biāo)疲勞警戒值以下的特征值；k表示調(diào)節(jié)因子，并且k∈(0,1)。第二計算單元用于根據(jù)下式計算處于疲勞狀態(tài)的基礎(chǔ)分配概率和處于不疲勞狀態(tài)的基礎(chǔ)分配概率：

其中，mi(mf)表示處于疲勞狀態(tài)的基礎(chǔ)分配概率；表示處于不疲勞狀態(tài)的基礎(chǔ)分配概率。第三計算單元用于根據(jù)下式進(jìn)行基于d-s證據(jù)理論的多通道融合，計算高鐵調(diào)度員處于疲勞狀態(tài)的概率、高鐵調(diào)度員處于不疲勞狀態(tài)的概率以及各疲勞警戒值以下的特征值融合后的概率：

其中，m(mf)表示高鐵調(diào)度員處于疲勞狀態(tài)的概率；表示高鐵調(diào)度員處于不疲勞狀態(tài)的概率；m(θ)表示疲勞警戒值以下的特征值融合后的概率；或θ，i＝1,2,......5,j＝1,2k。第四計算單元用于根據(jù)下式計算疲勞的信任函數(shù)和似然函數(shù)，以及不疲勞的信任函數(shù)和似然函數(shù)：

bel(mf)＝m(mf)

其中，bel(mf)表示疲勞的信任函數(shù)；pl(mf)表示疲勞的似然函數(shù)；表示不疲勞的信任函數(shù)；表示不疲勞的似然函數(shù)。判定單元用于根據(jù)疲勞的信任函數(shù)和似然函數(shù)，以及不疲勞的信任函數(shù)和似然函數(shù)，判定高鐵調(diào)度員是否處于疲勞狀態(tài)。

在一些可選的實(shí)施例中，在圖2所示實(shí)施例的基礎(chǔ)上，上述高鐵調(diào)度員疲勞狀態(tài)測評系統(tǒng)還可以包括：比較單元和預(yù)警干預(yù)單元。其中，比較單元用于將所確定的疲勞狀態(tài)與疲勞狀態(tài)閾值進(jìn)行比較。預(yù)警干預(yù)單元用于在疲勞狀態(tài)超過疲勞狀態(tài)閾值的情況下，進(jìn)行預(yù)警干預(yù)。

圖3示例性地示出了本發(fā)明實(shí)施例提供的高鐵調(diào)度員疲勞狀態(tài)測評系統(tǒng)的優(yōu)選實(shí)現(xiàn)方式。其中，手環(huán)構(gòu)件、腦環(huán)構(gòu)件、攝像頭和眼動儀用于采集高鐵調(diào)度員的心率信號、心電信號、腦電信號、面部圖像信號和眼動特征信號。數(shù)據(jù)庫用于存儲高鐵調(diào)度員的心率信號、心電信號、腦電信號、面部圖像信號和眼動特征信號。處理構(gòu)件用于執(zhí)行上述提取模塊和上述確定模塊的操作。干預(yù)構(gòu)件用于執(zhí)行上述比較單元和上述預(yù)警干預(yù)單元的操作。打印機(jī)用于打印輸出結(jié)果。

本領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解，上述高鐵調(diào)度員疲勞狀態(tài)測評系統(tǒng)還可以包括一些其他公知結(jié)構(gòu)，例如處理器、存儲器等，其中，存儲器包括但不限于隨機(jī)存儲器、閃存、只讀存儲器、易失性存儲器、非易失性存儲器、串行存儲器、并行存儲器或寄存器等，處理器包括但不限于cpld/fpga、dsp、arm處理器、mips處理器等，為了不必要地模糊本公開的實(shí)施例，這些公知的結(jié)構(gòu)在圖2中未示出。

應(yīng)該理解，圖2中的各個模塊的數(shù)量僅僅是示意性的。根據(jù)實(shí)現(xiàn)需要，可以具有任意數(shù)量的獲取模塊、提取模塊和確定模塊。

需要說明的是：上述實(shí)施例提供的高鐵調(diào)度員疲勞狀態(tài)測評系統(tǒng)在進(jìn)行疲勞狀態(tài)測評時，僅以上述各功能模塊的劃分進(jìn)行舉例說明，在實(shí)際應(yīng)用中，還可以根據(jù)需要而將上述功能分配由不同的功能模塊來完成，即將系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)劃分成不同的功能模塊，以完成以上描述的全部或者部分功能。

如本文中所使用的，術(shù)語“模塊”可以指代在計算系統(tǒng)上執(zhí)行的軟件對象或例程。可以將本文中所描述的不同模塊實(shí)現(xiàn)為在計算系統(tǒng)上執(zhí)行的對象或過程(例如，作為獨(dú)立的線程)。雖然優(yōu)選地以軟件來實(shí)現(xiàn)本文中所描述的系統(tǒng)和方法，但是以硬件或者軟件和硬件的組合的實(shí)現(xiàn)也是可以的并且是可以被設(shè)想的。

上述系統(tǒng)實(shí)施例可以用于執(zhí)行上述方法實(shí)施例，其技術(shù)原理、所解決的技術(shù)問題及產(chǎn)生的技術(shù)效果相似，所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到，為描述的方便和簡潔，上述描述的系統(tǒng)的具體工作過程，可以參考前述方法實(shí)施例中的對應(yīng)過程，在此不再贅述。

應(yīng)指出的是，上面分別對本發(fā)明的系統(tǒng)實(shí)施例和方法實(shí)施例進(jìn)行了描述，但是對一個實(shí)施例描述的細(xì)節(jié)也可應(yīng)用于另一個實(shí)施例。對于本發(fā)明實(shí)施例中涉及的模塊、步驟的名稱，僅僅是為了區(qū)分各個模塊或者步驟，不視為對本發(fā)明的不當(dāng)限定。本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該理解：本發(fā)明實(shí)施例中的模塊或者步驟還可以再分解或者組合。例如上述實(shí)施例的模塊可以合并為一個模塊，也可以進(jìn)一步拆分成多個子模塊。

以上對本發(fā)明實(shí)施例所提供的技術(shù)方案進(jìn)行了詳細(xì)的介紹。雖然本文應(yīng)用了具體的個例對本發(fā)明的原理和實(shí)施方式進(jìn)行了闡述，但是，上述實(shí)施例的說明僅適用于幫助理解本發(fā)明實(shí)施例的原理；同時，對于本領(lǐng)域技術(shù)人員來說，依據(jù)本發(fā)明實(shí)施例，在具體實(shí)施方式以及應(yīng)用范圍之內(nèi)均會做出改變。

這里，需要說明的是，本文中涉及到的流程圖或框圖不僅僅局限于本文所示的形式，其還可以進(jìn)行劃分和/或組合。

還需要說明的是：附圖中的標(biāo)記和文字只是為了更清楚地說明本發(fā)明，不視為對本發(fā)明保護(hù)范圍的不當(dāng)限定。

術(shù)語“包括”或者任何其它類似用語旨在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者設(shè)備/裝置不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其它要素，或者還包括這些過程、方法、物品或者設(shè)備/裝置所固有的要素。

應(yīng)該注意的是上述實(shí)施例對本發(fā)明進(jìn)行說明而不是對本發(fā)明進(jìn)行限制，并且本領(lǐng)域技術(shù)人員在不脫離所附權(quán)利要求的范圍的情況下可設(shè)計出替換實(shí)施例。在權(quán)利要求中，不應(yīng)將位于括號之間的任何參考符號構(gòu)造成對權(quán)利要求的限制。單詞“包含”不排除存在未列在權(quán)利要求中的元件或步驟。位于元件之前的單詞“一”或“一個”不排除存在多個這樣的元件。本發(fā)明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于適當(dāng)編程的pc來實(shí)現(xiàn)。在列舉了若干裝置的單元權(quán)利要求中，這些裝置中的若干個可以是通過同一個硬件項來具體體現(xiàn)。單詞第一、第二、以及第三等的使用不表示任何順序。可將這些單詞解釋為名稱。

本發(fā)明的各個步驟可以用通用的計算裝置來實(shí)現(xiàn)，例如，它們可以集中在單個的計算裝置上，例如：個人計算機(jī)、服務(wù)器計算機(jī)、手持設(shè)備或便攜式設(shè)備、平板型設(shè)備或者多處理器裝置，也可以分布在多個計算裝置所組成的網(wǎng)絡(luò)上，它們可以以不同于此處的順序執(zhí)行所示出或描述的步驟，或者將它們分別制作成各個集成電路模塊，或者將它們中的多個模塊或步驟制作成單個集成電路模塊來實(shí)現(xiàn)。因此，本發(fā)明不限于任何特定的硬件和軟件或者其結(jié)合。

本發(fā)明提供的方法可以使用可編程邏輯器件來實(shí)現(xiàn)，也可以實(shí)施為計算機(jī)程序軟件或程序模塊(其包括執(zhí)行特定任務(wù)或?qū)崿F(xiàn)特定抽象數(shù)據(jù)類型的例程、程序、對象、組件或數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等等)，例如根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例可以是一種計算機(jī)程序產(chǎn)品，運(yùn)行該計算機(jī)程序產(chǎn)品使計算機(jī)執(zhí)行用于所示范的方法。所述計算機(jī)程序產(chǎn)品包括計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，該介質(zhì)上包含計算機(jī)程序邏輯或代碼部分，用于實(shí)現(xiàn)所述方法。所述計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)可以是被安裝在計算機(jī)中的內(nèi)置介質(zhì)或者可以從計算機(jī)主體上拆卸下來的可移動介質(zhì)(例如：采用熱插拔技術(shù)的存儲設(shè)備)。所述內(nèi)置介質(zhì)包括但不限于可重寫的非易失性存儲器，例如：ram、rom、快閃存儲器和硬盤。所述可移動介質(zhì)包括但不限于：光存儲介質(zhì)(例如：cd－rom和dvd)、磁光存儲介質(zhì)(例如：mo)、磁存儲介質(zhì)(例如：磁帶或移動硬盤)、具有內(nèi)置的可重寫非易失性存儲器的媒體(例如：存儲卡)和具有內(nèi)置rom的媒體(例如：rom盒)。

本發(fā)明并不限于上述實(shí)施方式，在不背離本發(fā)明實(shí)質(zhì)內(nèi)容的情況下，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以想到的任何變形、改進(jìn)或替換均落入本發(fā)明的保護(hù)范圍。