CN114601432A - 一种车载人体信息获取方法、装置及车辆 - Google Patents
一种车载人体信息获取方法、装置及车辆 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114601432A CN114601432A CN202210103967.7A CN202210103967A CN114601432A CN 114601432 A CN114601432 A CN 114601432A CN 202210103967 A CN202210103967 A CN 202210103967A CN 114601432 A CN114601432 A CN 114601432A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- human
- information
- heartbeat
- interval information
- heartbeat interval
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 48
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims abstract description 33
- 230000029058 respiratory gaseous exchange Effects 0.000 claims description 144
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 18
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 10
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 9
- 238000001514 detection method Methods 0.000 abstract description 15
- 230000000241 respiratory effect Effects 0.000 abstract description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 abstract description 2
- 230000001502 supplementing effect Effects 0.000 abstract 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 18
- 230000006870 function Effects 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 4
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 4
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 230000036387 respiratory rate Effects 0.000 description 2
- 206010039203 Road traffic accident Diseases 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 1
- 230000033764 rhythmic process Effects 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
- A61B5/0205—Simultaneously evaluating both cardiovascular conditions and different types of body conditions, e.g. heart and respiratory condition
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
- A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
- A61B5/02438—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate with portable devices, e.g. worn by the patient
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
- A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
- A61B5/02444—Details of sensor
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/05—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/08—Detecting, measuring or recording devices for evaluating the respiratory organs
- A61B5/0816—Measuring devices for examining respiratory frequency
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
- A61B5/6887—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient mounted on external non-worn devices, e.g. non-medical devices
- A61B5/6893—Cars
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7235—Details of waveform analysis
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7235—Details of waveform analysis
- A61B5/725—Details of waveform analysis using specific filters therefor, e.g. Kalman or adaptive filters
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Public Health (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Surgery (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Physiology (AREA)
- Cardiology (AREA)
- Pulmonology (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
本申请公开了一种车载人体信息获取方法、装置及车辆。所述车载人体信息获取方法包括:获取UWB传递的UWB人体心跳信息以及安全带三轴加速度传感器传递的三轴传感器人体心跳间隔信息;根据所述UWB人体心跳信息获取慢时间轴人体心跳间隔信息以及快时间轴人体心跳间隔信息;根据所述慢时间轴人体心跳间隔信息以及快时间轴人体心跳间隔信息生成对齐心跳间隔信息;根据所述对齐心跳间隔信息以及所述三轴传感器人体心跳间隔信息获取心跳间隔信息。本申请能够降低单一传感器导致的检测误差,提高车载场景下心率检测的准确度的效果;本申请将两种传感器获得心跳信号和呼吸信号互为补充,通过结合策略提升检测结果的准确性。
Description
技术领域
本申请涉及车载生命体征获取技术领域,具体涉及一种车载人体信息获取方法、车载人体信息获取装置以及车辆。
背景技术
随着汽车成为人们日常代步工具,人们使用汽车的频率和时间越来越多。驾驶员疲劳驾驶或突发疾病或导致交通事故发生的频率也越来越高,对驾驶员的生理参数(例如心率、呼吸频率)进行实时监测是十分有必要的。
现有技术中,生理信号采集装置大多都是通过佩戴或者短时间接触的方式进行生理信号采集,由于车内环境复杂,用户在车辆驾驶过程中的动作可能导致传感器与用户不完全接触,从而使心率检测结果不准确,无法反映用户的实际生理心率变化。
现有技术中,通常采用单一UWB心率检测***进行检测,但是,单一UWB心率检测***的检测误差较大,且只能得到心率或者心率的估计值,均不能得到心跳间隔。
因此,希望有一种技术方案来解决或至少减轻现有技术的上述不足。
发明内容
本发明的目的在于提供一种车载人体信息获取方法来至少解决上述的一个技术问题。
本发明的一个方面,提供一种车载人体信息获取方法,
所述车载人体信息获取方法包括:
获取UWB传递的UWB人体心跳信息以及安全带三轴加速度传感器传递的三轴传感器人体心跳间隔信息;
根据所述UWB人体心跳信息获取慢时间轴人体心跳间隔信息以及快时间轴人体心跳间隔信息;
根据所述慢时间轴人体心跳间隔信息以及快时间轴人体心跳间隔信息生成对齐心跳间隔信息;
根据所述对齐心跳间隔信息以及所述三轴传感器人体心跳间隔信息获取心跳间隔信息。
可选地,所述车载人体信息进一步包括人体呼吸间隔信息,所述车载人体信息获取方法进一步包括:
获取UWB传递的UWB人体呼吸信息以及安全带三轴加速度传感器传递的三轴传感器人体呼吸间隔信息;
根据所述UWB人体呼吸信息获取获取慢时间轴人体呼吸间隔信息以及快时间轴人体呼吸间隔信息;
根据所述慢时间轴人体呼吸间隔信息以及快时间轴人体呼吸间隔信息生成对齐呼吸间隔信息;
根据所述对齐呼吸间隔信息以及三轴传感器人体呼吸间隔信息获取呼吸间隔信息。
可选地,所述获取UWB传递的UWB人体心跳信息包括:
获取UWB传递的UWB人体心跳原始数据矩阵;
对所述UWB人体心跳原始数据矩阵进行滤波,从而获取滤波后的人体心跳数据矩阵作为UWB人体心跳信息。
可选地,所述根据所述根据所述UWB人体心跳信息获取慢时间轴人体心跳间隔信息以及快时间轴人体心跳间隔信息包括:
分解所述人体心跳信息,从而获取慢时间轴人体心跳信息以及快时间轴人体心跳信息;
根据所述慢时间轴人体心跳信息获取慢时间轴人体心跳间隔信息;
根据所述快时间轴人体心跳信息获取快时间轴人体心跳间隔信息。
可选地,所述慢时间轴人体心跳间隔信息包括序号以及该序号对应的慢时间轴人体心跳间隔时间;
所述快时间轴人体心跳间隔信息包括序号以及该序号对应的快时间轴人体心跳间隔时间;
所述根据所述慢时间轴人体心跳间隔信息以及快时间轴人体心跳间隔信息生成对齐心跳间隔信息包括:
将每两个具有相同序号的慢时间轴人体心跳间隔时间与快时间轴人体心跳间隔时间相加并取平均值,从而形成一个对齐心跳间隔时间,所述对齐心跳间隔时间与该序号组成一个对齐心跳间隔信息。
可选地,所述三轴传感器人体心跳间隔信息包括序号以及该序号对应的三轴传感器人体心跳间隔时间;
所述根据所述对齐心跳间隔信息以及所述三轴传感器人体心跳间隔信息获取心跳间隔信息包括:
将所述对齐心跳间隔信息与所述三轴传感器人体心跳间隔信息进行对齐;
融合所述对齐后的心跳间隔信息以及三轴传感器人体心跳间隔信息,从而获取心跳间隔信息。
可选地,所述融合所述对齐后的心跳间隔信息以及三轴传感器人体心跳间隔信息,从而获取心跳间隔信息包括:
分别获取对齐后的心跳间隔信息的权重值以及三轴传感器人体心跳间隔信息的权重值;
通过心跳间隔加权计算公式以及所述权重值获取心跳间隔信息。
可选地,所述根据所述对齐呼吸间隔信息以及三轴传感器人体呼吸间隔信息获取呼吸间隔信息包括:
分别获取对齐呼吸间隔信息的权重值以及三轴传感器人体呼吸间隔信息的权重值;
通过呼吸间隔加权计算公式以及所述权重值获取呼吸间隔信息。
本申请还提供了一种车载人体信息获取装置,所述车载人体信息获取装置包括:
UWB人体心跳信息获取模块,所述UWB人体心跳信息获取模块用于获取UWB传递的UWB人体心跳信息;
三轴传感器人体心跳信息获取模块,所述三轴传感器人体心跳信息获取模块用于获取安全带三轴加速度传感器传递的三轴传感器人体心跳间隔信息;
慢时间轴人体心跳信息获取模块,所述慢时间轴人体心跳信息获取模块用于根据所述UWB人体心跳信息获取慢时间轴人体心跳间隔信息;
快时间轴人体心跳信息获取模块,所述快时间轴人体心跳信息获取模块用于根据所述UWB人体心跳信息获取快时间轴人体心跳间隔信息;
对齐心跳信息获取模块,所述对齐心跳信息获取模块用于根据所述慢时间轴人体心跳间隔信息以及快时间轴人体心跳间隔信息生成对齐心跳间隔信息;
心跳间隔信息获取模块,所述心跳间隔信息获取模块用于根据所述对齐心跳间隔信息以及所述三轴传感器人体心跳间隔信息获取心跳间隔信息。
本申请还提供了一种车辆,所述车辆包括:
安全带;
安全带三轴加速度传感器,所述安全带三轴加速度传感器安装在所述安全带上,在所述乘坐者佩戴安全带时,所述安全带三轴加速度传感器位于所述乘坐者胸前位置,用于获取乘坐者的三轴传感器人体心跳信息以及三轴传感器人体呼吸信息;
UWB雷达,所述UWB雷达位于座椅上,所述UWB雷达用于在乘坐者位于座椅上时获取所述乘坐者的UWB人体心跳信息以及UWB人体呼吸信息;
车载人体信息获取装置,所述车载人体信息获取装置为如权利要求9所述的车载人体信息获取装置。
有益效果
本申请通过结合超带宽脉冲雷达(UWB)、加速度传感器采集用户的生理信号估计用户的心率和呼吸频率,降低单一传感器导致的检测误差,提高车载场景下心率检测的准确度的效果;本申请提出结合策略,一方面通过快时间轴多个信号的互相关后得到矩阵提取生理信号,然后和慢时间轴提取的信号结合,提高UWB检测的准确性。另一方面将两种传感器获得心跳信号和呼吸信号互为补充,通过结合策略提升检测结果的准确性;此外,UWB位于驾驶员座椅上,相较于放置驾驶员面前,减少了车内其他人员干扰。
附图说明
图1是本申请一实施例的车载人体信息获取方法的流程示意图。
图2是用于实现图1所示的车载人体信息获取方法的电子设备示意图。
图3是本申请一实施例的车载人体信息获取装置的***示意图。
具体实施方式
为使本申请实施的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行更加详细的描述。在附图中,自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。所描述的实施例是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,旨在用于解释本申请,而不能理解为对本申请的限制。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。下面结合附图对本申请的实施例进行详细说明。
图1是本申请一实施例的车载人体信息获取方法的流程示意图。
在本实施例中,车载人体信息包括人体心跳间隔信息以及人体呼吸间隔信息。
如图1所示的车载人体信息获取方法包括:
步骤1:获取UWB传递的UWB人体心跳信息以及安全带三轴加速度传感器传递的三轴传感器人体心跳间隔信息;
步骤2:根据所述UWB人体心跳信息获取慢时间轴人体心跳间隔信息以及快时间轴人体心跳间隔信息;
步骤3:根据所述慢时间轴人体心跳间隔信息以及快时间轴人体心跳间隔信息生成对齐心跳间隔信息;
步骤4:根据所述对齐心跳间隔信息以及所述三轴传感器人体心跳间隔信息获取心跳间隔信息。
在本实施例中,车载人体信息获取方法进一步包括:
获取UWB传递的UWB人体呼吸信息以及安全带三轴加速度传感器传递的三轴传感器人体呼吸间隔信息;
根据所述UWB人体呼吸信息获取获取慢时间轴人体呼吸间隔信息以及快时间轴人体呼吸间隔信息;
根据所述慢时间轴人体呼吸间隔信息以及快时间轴人体呼吸间隔信息生成对齐呼吸间隔信息;
根据所述对齐呼吸间隔信息以及三轴传感器人体呼吸间隔信息获取呼吸间隔信息。
本申请通过结合超带宽脉冲雷达(UWB)、加速度传感器采集用户的生理信号估计用户的心率和呼吸频率,降低单一传感器导致的检测误差,提高车载场景下心率检测的准确度的效果;本申请提出结合策略,一方面通过快时间轴多个信号的互相关后得到矩阵提取生理信号,然后和慢时间轴提取的信号结合,提高UWB检测的准确性。另一方面将两种传感器获得心跳信号和呼吸信号互为补充,通过结合策略提升检测结果的准确性;此外,UWB位于驾驶员座椅上,相较于放置驾驶员面前,减少了车内其他人员干扰。
在本实施例中,所述获取UWB传递的UWB人体心跳信息包括:
获取UWB传递的UWB人体心跳原始数据矩阵;
对所述UWB人体心跳原始数据矩阵进行滤波,从而获取滤波后的人体心跳数据矩阵作为UWB人体心跳信息。
举例来说,取时间长度10s相邻的回波信号构成矩阵(可以理解的是,该时间长度可以根据自身需求而改变,例如,12秒、15秒等),选择截止频率为4Hz的低通滤波器去除噪声。
在本实施例中,所述获取UWB传递的UWB人体呼吸信息包括:
获取UWB传递的UWB人体呼吸原始数据矩阵;
对所述UWB人体呼吸原始数据矩阵进行滤波,从而获取滤波后的人体呼吸数据矩阵作为UWB人体呼吸信息。
举例来说,取时间长度10s相邻的回波信号构成矩阵(可以理解的是,该时间长度可以根据自身需求而改)。
在本实施例中,根据UWB人体心跳信息获取慢时间轴人体心跳间隔信息以及快时间轴人体心跳间隔信息包括:
分解所述人体心跳信息,从而获取慢时间轴人体心跳信息以及快时间轴人体心跳信息;
根据所述慢时间轴人体心跳信息获取慢时间轴人体心跳间隔信息;
根据所述快时间轴人体心跳信息获取快时间轴人体心跳间隔信息。
举例来说,对去噪后的人体心跳数据矩阵沿慢时间轴和快时间轴分别处理。对慢时间信号去线性化,然后通过0.1-0.8Hz的带通滤波得到呼吸信号,通过0.8-4Hz的带通滤波得到慢时间轴人体心跳信息。
将快时间信号矩阵的第一行数据以其余行数据做互相关,将互相关后生理信号去线性化,然后通过0.1-0.8Hz的带通滤波得到呼吸信号,通过0.8-4Hz的带通滤波得到快时间轴人体心跳信息。
在本实施例中,根据UWB人体呼吸信息获取慢时间轴人体呼吸间隔信息以及快时间轴人体呼吸间隔信息包括:
分解所述人体呼吸信息,从而获取慢时间轴人体呼吸信息以及快时间轴人体呼吸信息;
根据慢时间轴人体呼吸信息获取慢时间轴人体呼吸间隔信息;
根据快时间轴人体呼吸信息获取快时间轴人体呼吸间隔信息。
在本实施例中,慢时间轴人体心跳间隔信息包括序号以及该序号对应的慢时间轴人体心跳间隔时间;
快时间轴人体心跳间隔信息包括序号以及该序号对应的快时间轴人体心跳间隔时间。在本实施例中,慢时间轴人体呼吸间隔信息包括序号以及该序号对应的慢时间轴人体呼吸间隔时间,可以理解的是,各个序号组成间隔序列;
快时间轴人体呼吸间隔信息包括序号以及该序号对应的快时间轴人体呼吸间隔时间,可以理解的是,各个序号组成间隔序列。
在本实施例中,根据慢时间轴人体心跳间隔信息以及快时间轴人体心跳间隔信息生成对齐心跳间隔信息包括:
将每两个具有相同序号的慢时间轴人体心跳间隔时间与快时间轴人体心跳间隔时间相加并取平均值,从而形成一个对齐心跳间隔时间,对齐心跳间隔时间与该序号组成一个对齐心跳间隔信息。
例如,慢时间轴人体心跳间隔信息包括如下数据:
例如,快时间轴人体心跳间隔信息包括如下数据:
将每两个具有相同序号的慢时间轴人体心跳间隔时间与快时间轴人体心跳间隔时间相加并取平均值,从而形成一个对齐心跳间隔时间,对齐心跳间隔时间与该序号组成一个对齐心跳间隔信息具体为:
将序号1的慢时间轴人体心跳间隔信息的慢时间轴人体心跳间隔时间的0.5秒与快时间轴人体心跳间隔时间的0.6秒相加并取平均值,即0.55秒。
将序号2的慢时间轴人体心跳间隔信息的慢时间轴人体心跳间隔时间的0.6秒与快时间轴人体心跳间隔时间的0.7秒相加并取平均值,即0.56秒。
对齐心跳间隔时间与该序号组成一个对齐心跳间隔信息,即对齐心跳间隔信息如下:
在本实施例中,根据慢时间轴人体呼吸间隔信息以及快时间轴人体呼吸间隔信息生成对齐呼吸间隔信息包括:
将每两个具有相同序号的慢时间轴人体呼吸间隔时间与快时间轴人体呼吸间隔时间相加并取平均值,从而形成一个对齐呼吸间隔时间,对齐呼吸间隔时间与该序号组成一个对齐呼吸间隔信息。
例如,慢时间轴人体呼吸间隔信息包括如下数据:
例如,快时间轴人体呼吸间隔信息包括如下数据:
将每两个具有相同序号的慢时间轴人体呼吸间隔时间与快时间轴人体呼吸间隔时间相加并取平均值,从而形成一个对齐呼吸间隔时间,对齐呼吸间隔时间与该序号组成一个对齐呼吸间隔信息具体为:
将序号1的慢时间轴人体呼吸间隔信息的慢时间轴人体呼吸间隔时间的0.5秒与快时间轴人体呼吸间隔时间的0.6秒相加并取平均值,即0.55秒。
将序号2的慢时间轴人体呼吸间隔信息的慢时间轴人体呼吸间隔时间的0.6秒与快时间轴人体呼吸间隔时间的0.7秒相加并取平均值,即0.56秒。
对齐呼吸间隔时间与该序号组成一个对齐呼吸间隔信息,即对齐呼吸间隔信息如下:
在本实施例中,安全带三轴加速度传感器传递的三轴传感器人体心跳间隔信息以及安全带三轴加速度传感器传递的三轴传感器人体呼吸间隔信息采用如下方式获取:
取时间长度10s的三轴加速度传感器传递的信号对其去线性化,然后通过0.1-0.8Hz的带通滤波得到人体呼吸信息或人体心跳信息,通过0.8-4Hz的带通滤波得到人体呼吸信息或人体心跳信息;
使用主成分分析将三轴加速度传感器的三个方向的呼吸信号进行融合从而获取到三轴传感器人体呼吸信息;
使用主成分分析将三轴加速度传感器的三个方向的心跳信号进行融合从而获取到三轴传感器人体心跳信息。
对三轴传感器人体呼吸信息获取波峰间隔得到呼吸间隔,对三轴传感器人体心跳信息以模板匹配的方法处理,处理后的波峰位置表示心跳位置,波峰间隔就是心跳间隔。
采用上述方法即可以获取到安全带三轴加速度传感器传递的三轴传感器人体心跳间隔信息以及安全带三轴加速度传感器传递的三轴传感器人体呼吸间隔信息。
在本实施例中,三轴传感器人体心跳间隔信息包括序号以及该序号对应的三轴传感器人体心跳间隔时间;
根据对齐心跳间隔信息以及所述三轴传感器人体心跳间隔信息获取心跳间隔信息包括:
将对齐心跳间隔信息与所述三轴传感器人体心跳间隔信息进行对齐;
融合对齐后的心跳间隔信息以及三轴传感器人体心跳间隔信息,从而获取心跳间隔信息。
在本实施例中,三轴传感器人体呼吸间隔信息包括序号以及该序号对应的三轴传感器人体呼吸间隔时间;
根据对齐呼吸间隔信息以及所述三轴传感器人体呼吸间隔信息获取呼吸间隔信息包括:
将对齐呼吸间隔信息与所述三轴传感器人体呼吸间隔信息进行对齐;
融合对齐后的呼吸间隔信息以及三轴传感器人体呼吸间隔信息,从而获取呼吸间隔信息。
具体而言,将UWB以及安全带三轴加速度传感器获得的心跳间隔进行同步对齐,将UWB以及安全带三轴加速度传感器获得的呼吸间隔进行同步对齐。
可以理解的是,对齐方法与上述的对齐方向相同,在此不再赘述。
在本实施例中,融合对齐后的心跳间隔信息以及三轴传感器人体心跳间隔信息,从而获取心跳间隔信息包括:
分别获取对齐后的心跳间隔信息的权重值以及三轴传感器人体心跳间隔信息的权重值;
通过心跳间隔加权计算公式以及所述权重值获取心跳间隔信息。
在本实施例中,根据对齐呼吸间隔信息以及三轴传感器人体呼吸间隔信息获取呼吸间隔信息包括:
分别获取对齐呼吸间隔信息的权重值以及三轴传感器人体呼吸间隔信息的权重值;
通过呼吸间隔加权计算公式以及所述权重值获取呼吸间隔信息。
举例来说,首先,计算10s内两种心跳(对齐后的对齐心跳间隔信息以及三轴传感器人体心跳信息)间隔序列的权重。
在本实施例中,根据对齐呼吸间隔信息以及三轴传感器人体呼吸间隔信息获取呼吸间隔信息包括:
分别获取对齐呼吸间隔信息的权重值以及三轴传感器人体呼吸间隔信息的权重值;
通过呼吸间隔加权计算公式以及所述权重值获取呼吸间隔信息。
以UWB为例,其对齐后的呼吸间隔信息或对齐后的心跳间隔信息的权重计算方法如下:
WUWB=(σUWB/avgUWB)
其中,σUWB为对齐后的心跳间隔信息的间隔序列的标准差或对齐呼吸间隔信息的间隔序列的标准差,间隔序列是指有多个波峰时,每个波峰与其相邻的波峰之间的时间段之间的序号,例如,一共有4个波峰,即A波峰、B波峰、C波峰以及D波峰,则A波峰与B波峰之间的时间段为序列1,B波峰与C波峰之间的时间段为序列2,C波峰与D波峰之间的时间段位序列3,avgUWB为对齐后的心跳间隔信息的平均数或对齐呼吸间隔信息的平均数。
WUWB为0-0.1时,权重为a1;WUWB为0.1-0.2时,权重为a2;WUWB大于0.2时,权重为a3。权重的具体值可以通过试验或者指标仿真等方法标定得出。
以同样的方法,W加速度也可以采用与上述WUWB相同的公式,W加速度为0-0.1时,权重为b1;W加速度为0.1-0.2时,权重为b2;W加速度大于0.2时,权重为b3。
最后,加权计算结合后的间隔,以心跳间隔为例,以两种心跳间隔(对齐心跳间隔信息以及三轴传感器人体心跳间隔信息)间隔序列中第一个心跳间隔为例,对间隔序序列的每个间隔结合,结合后的心跳间隔信息计算方法如下:
RR结合=(ai*RR1+bi*RR2)/(ai+bi)
其中,RR1心跳为UWB心跳间隔序列(对齐心跳间隔信息)中第一个心跳间隔(即序号为1的所对应的对齐心跳间隔信息),ai心跳为根据UWB心跳间隔序列计算的权重(即上述WUWB所计算得到的权重);RR2心跳为加速度心跳间隔序列(三轴传感器人体心跳信息)中第一个心跳间隔(即序号为1的所对应的三轴传感器人体心跳间隔信息),bi心跳为根据加速度心跳间隔序列计算的权重(即上述WUWB所计算得到的权重)。
最后,加权计算结合后的间隔,以呼吸间隔为例,以两种呼吸间隔序列(对齐呼吸信息以及三轴传感器人体呼吸信息)中第一个呼吸间隔为例,对间隔序列每个间隔结合,结合后的呼吸间隔计算方法如下:
RR结合=(ai*RR1+bi*RR2)/(ai+bi)
其中,RR1呼吸为UWB呼吸间隔序列中第一个呼吸间隔,ai呼吸为根据呼吸间隔序列计算的权重;RR2呼吸为加速度呼吸间隔序列中第一个呼吸间隔,bi呼吸为根据加速度呼吸间隔序列计算的权重。
参见图3,本申请还提供了一种车载人体信息获取装置,所述车载人体信息获取装置包括UWB人体心跳信息获取模块101、三轴传感器人体心跳信息获取模块102、慢时间轴人体心跳信息获取模块103、快时间轴人体心跳信息获取模块104、对齐心跳信息获取模块105、心跳间隔信息获取模块106,其中,UWB人体心跳信息获取模块用于获取UWB传递的UWB人体心跳信息;三轴传感器人体心跳信息获取模块用于获取安全带三轴加速度传感器传递的三轴传感器人体心跳间隔信息;慢时间轴人体心跳信息获取模块用于根据所述UWB人体心跳信息获取慢时间轴人体心跳间隔信息;快时间轴人体心跳信息获取模块用于根据所述UWB人体心跳信息获取快时间轴人体心跳间隔信息;对齐心跳信息获取模块用于根据所述慢时间轴人体心跳间隔信息以及快时间轴人体心跳间隔信息生成对齐心跳间隔信息;心跳间隔信息获取模块用于根据所述对齐心跳间隔信息以及三轴传感器人体心跳间隔信息获取心跳间隔信息。
本申请还提供了一种车辆,所述车辆包括安全带、安全带三轴加速度传感器、UWB雷达以及车载人体信息获取装置,安全带三轴加速度传感器安装在所述安全带上,在所述乘坐者佩戴安全带时,所述安全带三轴加速度传感器位于所述乘坐者胸前位置,用于获取乘坐者的三轴传感器人体心跳信息以及三轴传感器人体呼吸信息;UWB雷达位于座椅上,UWB雷达用于在乘坐者位于座椅上时获取所述乘坐者的UWB人体心跳信息以及UWB人体呼吸信息;车载人体信息获取装置为如上所述的车载人体信息获取装置。
在本实施例中,处理后的心跳和呼吸间隔可以通过数据储存模块保存,再通过上位机调用保存的数据进行回放;也可通过无线模块与车机或者手机相连,可以实时显示心跳信号、提取的心率。电源管理模块使用可充电电池给装置供电,通过指示灯显示当前电量,当电量不足提醒使用者更换电池或者充电。
需要说明的是,前述对方法实施例的解释说明也适用于本实施例的装置,此处不再赘述。
本申请还提供了一种电子设备,该电子设备包括存储器、处理器以及存储在存储器中并能够在处理器上运行的计算机程序,处理器执行计算机程序时实现如上的车载人体信息获取方法。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时能够实现如上的车载人体信息获取方法。
图2是能够实现根据本申请一个实施例提供的车载人体信息获取方法的电子设备的示例性结构图。
如图2所示,电子设备包括输入设备501、输入接口502、中央处理器503、存储器504、输出接口505以及输出设备506。其中,输入接口502、中央处理器503、存储器504以及输出接口505通过总线507相互连接,输入设备501和输出设备506分别通过输入接口502和输出接口505与总线507连接,进而与电子设备的其他组件连接。具体地,输入设备504接收来自外部的输入信息,并通过输入接口502将输入信息传送到中央处理器503;中央处理器503基于存储器504中存储的计算机可执行指令对输入信息进行处理以生成输出信息,将输出信息临时或者永久地存储在存储器504中,然后通过输出接口505将输出信息传送到输出设备506;输出设备506将输出信息输出到电子设备的外部供用户使用。
也就是说,图2所示的电子设备也可以被实现为包括:存储有计算机可执行指令的存储器;以及一个或多个处理器,该一个或多个处理器在执行计算机可执行指令时可以实现结合图1描述的车载人体信息获取方法。
在一个实施例中,图2所示的电子设备可以被实现为包括:存储器504,被配置为存储可执行程序代码;一个或多个处理器503,被配置为运行存储器504中存储的可执行程序代码,以执行上述实施例中的车载人体信息获取方法。
在一个典型的配置中,计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动,媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数据多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带、磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。
本领域技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、***或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
此外,显然“包括”一词不排除其他单元或步骤。装置权利要求中陈述的多个单元、模块或装置也可以由一个单元或总装置通过软件或硬件来实现。
附图中的流程图和框图,图示了按照本申请各种实施例的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,模块、程序段、或代码的一部分包括一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地标识的方框实际上可以基本并行地执行,他们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或总流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的***来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
在本实施例中所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器可用于存储计算机程序和/或模块,处理器通过运行或执行存储在存储器内的计算机程序和/或模块,以及调用存储在存储器内的数据,实现装置/终端设备的各种功能。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等;存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外,存储器可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如硬盘、内存、插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,SMC),安全数字(Secure Digital,SD)卡,闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
在本实施例中,装置/终端设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程,也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中,该计算机程序在被处理器执行时,可实现上述各个方法实施例的步骤。其中,计算机程序包括计算机程序代码,计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括:能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是,计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减。本申请虽然以较佳实施例公开如上,但其实并不是用来限定本申请,任何本领域技术人员在不脱离本申请的精神和范围内,都可以做出可能的变动和修改,因此,本申请的保护范围应当以本申请权利要求所界定的范围为准。
本领域技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、***或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
此外,显然“包括”一词不排除其他单元或步骤。装置权利要求中陈述的多个单元、模块或装置也可以由一个单元或总装置通过软件或硬件来实现。
虽然,上文中已经用一般性说明及具体实施方案对本发明作了详尽的描述,但在本发明基础上,可以对之作一些修改或改进,这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此,在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进,均属于本发明要求保护的范围。
Claims (10)
1.一种车载人体信息获取方法,所述车载人体信息包括人体心跳间隔信息,其特征在于,所述车载人体信息获取方法包括:
获取UWB传递的UWB人体心跳信息以及安全带三轴加速度传感器传递的三轴传感器人体心跳间隔信息;
根据所述UWB人体心跳信息获取慢时间轴人体心跳间隔信息以及快时间轴人体心跳间隔信息;
根据所述慢时间轴人体心跳间隔信息以及快时间轴人体心跳间隔信息生成对齐心跳间隔信息;
根据所述对齐心跳间隔信息以及所述三轴传感器人体心跳间隔信息获取心跳间隔信息。
2.如权利要求1所述的车载人体信息获取方法,所述车载人体信息进一步包括人体呼吸间隔信息,其特征在于,所述车载人体信息获取方法进一步包括:
获取UWB传递的UWB人体呼吸信息以及安全带三轴加速度传感器传递的三轴传感器人体呼吸间隔信息;
根据所述UWB人体呼吸信息获取获取慢时间轴人体呼吸间隔信息以及快时间轴人体呼吸间隔信息;
根据所述慢时间轴人体呼吸间隔信息以及快时间轴人体呼吸间隔信息生成对齐呼吸间隔信息;
根据所述对齐呼吸间隔信息以及三轴传感器人体呼吸间隔信息获取呼吸间隔信息。
3.如权利要求2所述的车载人体信息获取方法,其特征在于,所述获取UWB传递的UWB人体心跳信息包括:
获取UWB传递的UWB人体心跳原始数据矩阵;
对所述UWB人体心跳原始数据矩阵进行滤波,从而获取滤波后的人体心跳数据矩阵作为UWB人体心跳信息。
4.如权利要求3所述的车载人体信息获取方法,其特征在于,所述根据所述UWB人体心跳信息获取慢时间轴人体心跳间隔信息以及快时间轴人体心跳间隔信息包括:
分解所述人体心跳信息,从而获取慢时间轴人体心跳信息以及快时间轴人体心跳信息;
根据所述慢时间轴人体心跳信息获取慢时间轴人体心跳间隔信息;
根据所述快时间轴人体心跳信息获取快时间轴人体心跳间隔信息。
5.如权利要求4所述的车载人体信息获取方法,其特征在于,
所述慢时间轴人体心跳间隔信息包括序号以及该序号对应的慢时间轴人体心跳间隔时间;
所述快时间轴人体心跳间隔信息包括序号以及该序号对应的快时间轴人体心跳间隔时间;
所述根据所述慢时间轴人体心跳间隔信息以及快时间轴人体心跳间隔信息生成对齐心跳间隔信息包括:
将每两个具有相同序号的慢时间轴人体心跳间隔时间与快时间轴人体心跳间隔时间相加并取平均值,从而形成一个对齐心跳间隔时间,所述对齐心跳间隔时间与该序号组成一个对齐心跳间隔信息。
6.如权利要求5所述的车载人体信息获取方法,其特征在于,
所述三轴传感器人体心跳间隔信息包括序号以及该序号对应的三轴传感器人体心跳间隔时间;
所述根据所述对齐心跳间隔信息以及所述三轴传感器人体心跳间隔信息获取心跳间隔信息包括:
将所述对齐心跳间隔信息与所述三轴传感器人体心跳间隔信息进行对齐;
融合所述对齐后的对齐心跳间隔信息以及三轴传感器人体心跳间隔信息,从而获取心跳间隔信息。
7.如权利要求6所述的车载人体信息获取方法,其特征在于,所述融合所述对齐后的对齐心跳间隔信息以及三轴传感器人体心跳间隔信息,从而获取心跳间隔信息包括:
分别获取对齐后的对齐心跳间隔信息的权重值以及三轴传感器人体心跳间隔信息的权重值;
通过心跳间隔加权计算公式以及所述权重值获取心跳间隔信息。
8.如权利要求2所述的车载人体信息获取方法,其特征在于,所述根据所述对齐呼吸间隔信息以及三轴传感器人体呼吸间隔信息获取呼吸间隔信息包括:
分别获取对齐呼吸间隔信息的权重值以及三轴传感器人体呼吸间隔信息的权重值;
通过呼吸间隔加权计算公式以及所述权重值获取呼吸间隔信息。
9.一种车载人体信息获取装置,其特征在于,所述车载人体信息获取装置包括:
UWB人体心跳信息获取模块,所述UWB人体心跳信息获取模块用于获取UWB传递的UWB人体心跳信息;
三轴传感器人体心跳信息获取模块,所述三轴传感器人体心跳信息获取模块用于获取安全带三轴加速度传感器传递的三轴传感器人体心跳间隔信息;
慢时间轴人体心跳信息获取模块,所述慢时间轴人体心跳信息获取模块用于根据所述UWB人体心跳信息获取慢时间轴人体心跳间隔信息;
快时间轴人体心跳信息获取模块,所述快时间轴人体心跳信息获取模块用于根据所述UWB人体心跳信息获取快时间轴人体心跳间隔信息;
对齐心跳信息获取模块,所述对齐心跳信息获取模块用于根据所述慢时间轴人体心跳间隔信息以及快时间轴人体心跳间隔信息生成对齐心跳间隔信息;
心跳间隔信息获取模块,所述心跳间隔信息获取模块用于根据所述对齐心跳间隔信息以及所述三轴传感器人体心跳间隔信息获取心跳间隔信息。
10.一种车辆,其特征在于,所述车辆包括:
安全带;
安全带三轴加速度传感器,所述安全带三轴加速度传感器安装在所述安全带上,在所述乘坐者佩戴安全带时,所述安全带三轴加速度传感器位于所述乘坐者胸前位置,用于获取乘坐者的三轴传感器人体心跳信息以及三轴传感器人体呼吸信息;
UWB雷达,所述UWB雷达位于座椅上,所述UWB雷达用于在乘坐者位于座椅上时获取所述乘坐者的UWB人体心跳信息以及UWB人体呼吸信息;
车载人体信息获取装置,所述车载人体信息获取装置为如权利要求9所述的车载人体信息获取装置。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210103967.7A CN114601432A (zh) | 2022-01-28 | 2022-01-28 | 一种车载人体信息获取方法、装置及车辆 |
PCT/CN2022/103032 WO2023142380A1 (zh) | 2022-01-28 | 2022-06-30 | 一种车载人体信息获取方法、装置及车辆 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210103967.7A CN114601432A (zh) | 2022-01-28 | 2022-01-28 | 一种车载人体信息获取方法、装置及车辆 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114601432A true CN114601432A (zh) | 2022-06-10 |
Family
ID=81859892
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202210103967.7A Pending CN114601432A (zh) | 2022-01-28 | 2022-01-28 | 一种车载人体信息获取方法、装置及车辆 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN114601432A (zh) |
WO (1) | WO2023142380A1 (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2023142380A1 (zh) * | 2022-01-28 | 2023-08-03 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种车载人体信息获取方法、装置及车辆 |
Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20080071177A1 (en) * | 2005-04-28 | 2008-03-20 | Pioneer Corporation | Bioinformation Sensor |
CN102323575A (zh) * | 2011-07-16 | 2012-01-18 | 西安电子科技大学 | Pd雷达在微弱信号检测过程中的距离走动校正方法 |
KR20170055352A (ko) * | 2015-11-11 | 2017-05-19 | 주식회사 이에스피 | 임펄스 초광대역 레이더를 이용한 차량 운전자 생체 신호 측정 경보 시스템 |
WO2018224612A1 (en) * | 2017-06-07 | 2018-12-13 | Iee International Electronics & Engineering S.A. | Radar-based passenger classification and monitoring |
CN109875529A (zh) * | 2019-01-23 | 2019-06-14 | 北京邮电大学 | 一种基于超宽带雷达的生命体征检测方法及*** |
CN111856452A (zh) * | 2020-05-21 | 2020-10-30 | 重庆邮电大学 | 基于omp的静态人体心跳和呼吸信号分离重构方法 |
CN111965642A (zh) * | 2020-07-08 | 2020-11-20 | 西安电子科技大学 | 一种基于高超声速平台的前斜视多通道sar-gmti杂波抑制方法 |
CN112137601A (zh) * | 2020-09-23 | 2020-12-29 | 中国第一汽车股份有限公司 | 信号处理方法、装置、车辆及存储介质 |
CN112674738A (zh) * | 2020-12-07 | 2021-04-20 | 北京清雷科技有限公司 | 呼吸心跳信号的检测方法及装置 |
CN213787376U (zh) * | 2020-10-26 | 2021-07-27 | 江西农业大学 | 一种微型可穿戴多普勒雷达心跳检测仪 |
CN113273978A (zh) * | 2021-05-21 | 2021-08-20 | 电子科技大学 | 一种基于超宽带雷达的人体呼吸和心跳频率的检测方法 |
CN113729677A (zh) * | 2021-10-12 | 2021-12-03 | 九州云合(山东)智能科技有限公司 | 一种智能生命体征监护方法 |
CN113786177A (zh) * | 2021-08-24 | 2021-12-14 | 煤炭科学研究总院 | 生命体征信息提取方法、装置及电子设备 |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6549359B2 (ja) * | 2013-12-18 | 2019-07-24 | 延世大学校 産学協力団 | 心拍測定装置、心拍測定方法及び運転者モニタリングシステム |
CN108888249A (zh) * | 2018-06-07 | 2018-11-27 | 北京邮电大学 | 一种非接触式车内多人生命体征监测的方法及装置 |
CN110879388B (zh) * | 2019-10-24 | 2023-03-10 | 中国人民解放军第四军医大学 | 基于ir-uwb生物雷达信号的人与动物非接触探测区分方法 |
CN114601432A (zh) * | 2022-01-28 | 2022-06-10 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种车载人体信息获取方法、装置及车辆 |
-
2022
- 2022-01-28 CN CN202210103967.7A patent/CN114601432A/zh active Pending
- 2022-06-30 WO PCT/CN2022/103032 patent/WO2023142380A1/zh unknown
Patent Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20080071177A1 (en) * | 2005-04-28 | 2008-03-20 | Pioneer Corporation | Bioinformation Sensor |
CN102323575A (zh) * | 2011-07-16 | 2012-01-18 | 西安电子科技大学 | Pd雷达在微弱信号检测过程中的距离走动校正方法 |
KR20170055352A (ko) * | 2015-11-11 | 2017-05-19 | 주식회사 이에스피 | 임펄스 초광대역 레이더를 이용한 차량 운전자 생체 신호 측정 경보 시스템 |
WO2018224612A1 (en) * | 2017-06-07 | 2018-12-13 | Iee International Electronics & Engineering S.A. | Radar-based passenger classification and monitoring |
CN109875529A (zh) * | 2019-01-23 | 2019-06-14 | 北京邮电大学 | 一种基于超宽带雷达的生命体征检测方法及*** |
CN111856452A (zh) * | 2020-05-21 | 2020-10-30 | 重庆邮电大学 | 基于omp的静态人体心跳和呼吸信号分离重构方法 |
CN111965642A (zh) * | 2020-07-08 | 2020-11-20 | 西安电子科技大学 | 一种基于高超声速平台的前斜视多通道sar-gmti杂波抑制方法 |
CN112137601A (zh) * | 2020-09-23 | 2020-12-29 | 中国第一汽车股份有限公司 | 信号处理方法、装置、车辆及存储介质 |
CN213787376U (zh) * | 2020-10-26 | 2021-07-27 | 江西农业大学 | 一种微型可穿戴多普勒雷达心跳检测仪 |
CN112674738A (zh) * | 2020-12-07 | 2021-04-20 | 北京清雷科技有限公司 | 呼吸心跳信号的检测方法及装置 |
CN113273978A (zh) * | 2021-05-21 | 2021-08-20 | 电子科技大学 | 一种基于超宽带雷达的人体呼吸和心跳频率的检测方法 |
CN113786177A (zh) * | 2021-08-24 | 2021-12-14 | 煤炭科学研究总院 | 生命体征信息提取方法、装置及电子设备 |
CN113729677A (zh) * | 2021-10-12 | 2021-12-03 | 九州云合(山东)智能科技有限公司 | 一种智能生命体征监护方法 |
Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
CASTRO, I.D.; MERCURI, M.; PATEL, A.: "Physiological Driver Monitoring Using Capacitively Coupled and Radar Sensors", APPLIED SCIENCES, vol. 9, no. 19, 24 September 2019 (2019-09-24) * |
CHEN, Z., TIAN, F., ZHAO, Q., HU, B: "A Non-contact and Unconstrained Sleep Health Monitoring System", HUMAN CENTERED COMPUTING, vol. 11956, 12 December 2019 (2019-12-12) * |
毕圆浩: "无束缚睡眠心率与呼吸率检测方法研究", 万方学术期刊库, 5 February 2021 (2021-02-05) * |
程一歌: "基于超宽带雷达的人体睡眠监测研究", 中国优秀硕士学位论文全文数据库 医药卫生科技辑, no. 10, 15 October 2021 (2021-10-15) * |
顾东袁, 傅晓婕, 杨东勇, 等: "面向健康物联网的非接触式连续心电监测***", 传感技术学报, vol. 32, no. 8, 20 September 2019 (2019-09-20) * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2023142380A1 (zh) * | 2022-01-28 | 2023-08-03 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种车载人体信息获取方法、装置及车辆 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2023142380A1 (zh) | 2023-08-03 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
EP3406189B1 (en) | System and method for heart rate estimation | |
US11363411B2 (en) | Methods for combining sensor data to determine vehicle movement information | |
CN110001652B (zh) | 驾驶员状态的监测方法、装置及终端设备 | |
EP2985572B1 (en) | Step counting method and apparatus | |
US10618522B2 (en) | Drowsiness detection and intervention system and method | |
US10566084B2 (en) | System and method for racing data analysis using telemetry data and wearable sensor data | |
CN114601432A (zh) | 一种车载人体信息获取方法、装置及车辆 | |
CN109558841A (zh) | 一种运动状态的识别方法、装置及终端 | |
Choi et al. | Driver ECG measuring system with a conductive fabric-based dry electrode | |
WO2014210344A4 (en) | Systems and methods to assess balance | |
Simonyi et al. | Smartphone application for assessing various aspects of urban public transport | |
Crema et al. | Smartphone-based system for the monitoring of vital parameters and stress conditions of amatorial racecar drivers | |
CN115153475B (zh) | 一种车载心跳间隔检测方法、装置及车辆 | |
Melnicuk et al. | Employing consumer electronic devices in physiological and emotional evaluation of common driving activities | |
Schneider et al. | An approach to automotive ECG measurement validation using a car-integrated test framework | |
Staszek et al. | Driver's drowsiness monitoring system utilizing microwave Doppler sensor | |
TWI568414B (zh) | Respiratory signal acquisition method and its fetching device | |
CN114435373B (zh) | 疲劳驾驶检测方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN110222557A (zh) | 路况的实时检测方法、装置、***和存储介质 | |
Doniec et al. | Classification of Recorded Electrooculographic Signals on Drive Activity for Assessing Four Kind of Driver Inattention by Bagged Trees Algorithm: A Pilot Study | |
Miyaji et al. | Study on effect of adding pupil diameter as recognition features for driver's cognitive distraction detection | |
RU2653995C1 (ru) | Способ регистрации электрокардиограммы и реограммы с водителя автомобиля и устройство для осуществления способа | |
CN113830093B (zh) | 一种检测疲劳驾驶的方法、装置及车载终端 | |
CN109977753A (zh) | 一种预警方法及车辆 | |
CN117122308B (zh) | 一种基于手机内置加速度传感器的心电图测量方法及*** |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |