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驾驶员是道路交通系统中的重要参与者,其良好的状态对降低交通事故发生概率具有积极的作用。脉率及脉率变异性特征能够有效的反映驾驶员状态和疲劳程度,监测脉率对提升道路交通安全具有重要的意义。基于图像光电容积描记法(Imaging Photoplethysmography,IPPG)的非接触脉率测量技术具有对被测对象活动干扰较小的特点,能够有效克服传统心(脉)率接触测量中需要被测对象主动配合的缺点。但是,在驾驶环境等高动态场景应用中,IPPG要实现准确和鲁棒的脉率估计依然存在巨大的挑战。因此,本论文主要针对动态驾驶条件下脉率的有效可靠测量需求,开展基于图像光电容积描记法的脉率估计研究。1)在回顾分析了现有驾驶员脉(心)率监测技术的基础上,针对不干扰驾驶操作的准确和可靠脉率估计需求,提出了包含图像帧信号采集,感兴趣区域(Region of Interest,ROI)选择、图像预处理、IPPG时序信号盲源分离、时序信号抗噪声处理和脉率估计六个处理步骤的IPPG脉率测量系统框架。2)针对软触发可能造成图像帧数据非严格时间同步而引发脉搏间期估计错误问题,论文基于Lab VIEW和my RIO设计严格时间同步的IPPG图像帧采集系统研究软/硬触发两种触发方式对脉搏间期的影响。软触发计算的脉率峰峰间期误差是硬触发的3倍,B-A图分析结果表明软触发方式估计的脉率95%置信区间宽度为硬触发方式的1.33倍。3)针对直接矩形框IPPG脉率提取方式易引入非皮肤成分造成IPPG脉率估计错误问题,论文提出结合Dlib人脸检测和生物信息特征点定位的ROI区域筛选方法,有效选择具有丰富皮下毛细血管的区域用于图像帧平均颜色强度计算。4)针对噪声对时序信号造成干扰导致脉率估计不准确的问题,重点讨论了高动态下运动噪声对结果的影响,使用非皮肤像素剔除处理和移动平均滤波器、带通滤波器、小波滤波器组合去噪的方法,获得了波形更清晰,峰值点更明显的IPPG时序去噪信号。综合论文提出的方法,我们在模拟仿真驾驶场景中进行了动态IPPG脉率测量实验验证。5名志愿者在平滑,颠簸路面模拟驾驶实验中,IPPG脉搏信号峰峰间期与ECG信号峰峰间期的相关系数分别为0.8610和0.4803;在平滑路面IPPG与ECG心动周期间期呈现高相关性,相关系数接近PPG与ECG间的结果。在10名志愿者100次共100分钟的脉率估计实验中,IPPG与ECG估计的脉率平均绝对误差为2.794bpm,均方根误差为4.242bpm。论文研究结果丰富了IPPG脉率估计技术,在驾驶员的生理状态监测具有较好的应用前景。