基于 PPG信號(hào)的駕駛員生理參數(shù)監(jiān)測(cè)

于露,任曉陽,魏恒建,呂文文,路鑫

( 大連交通大學(xué) 交通運(yùn)輸工程學(xué)院,遼寧 大連 116028)

隨著交通運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展,交通安全事故也日益增多。目前我國(guó)發(fā)生的各類事故中,交通安全事故的死亡率排在第9位[1]。交通事故類型多、時(shí)效性要求高[2],駕駛員疲勞駕駛、違章駕駛、超速行駛、酒駕、無安全帶駕駛、路況不佳已經(jīng)成為交通道路的六大殺手[1]。因此,駕駛員良好的身體狀況是人們安全出行的重要保障。

許多學(xué)者對(duì)駕駛員疲勞狀態(tài)的監(jiān)測(cè)進(jìn)行了研究:耿磊等[3]通過駕駛員面部行為分析并監(jiān)測(cè)駕駛員疲勞狀態(tài);劉明周等[4]提出了基于面部以及手部運(yùn)動(dòng)特征的駕駛員疲勞融合檢測(cè)算法,綜合判斷駕駛員的疲勞狀態(tài)。相比上述方法,利用PPG信號(hào)進(jìn)行駕駛員的疲勞檢測(cè)更加方便,而且還有無創(chuàng)、多參數(shù)、低成本、便捷和測(cè)量位置靈活等優(yōu)點(diǎn)[5]。

近年來,基于PPG信號(hào)的人體狀況監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在國(guó)內(nèi)外發(fā)展迅速。主要集中于對(duì)信號(hào)的采集、對(duì)PPG信號(hào)進(jìn)行一系列處理以及基于PPG信號(hào)裝備設(shè)計(jì)等。李學(xué)波[5]對(duì)人體參數(shù)提取算法進(jìn)行了研究,首先對(duì)PPG信號(hào)進(jìn)行了降噪處理,然后提取了PPG波形的特征參數(shù),利用這些參數(shù)計(jì)算出人體各項(xiàng)生理指標(biāo)。鄭換霞[6]針對(duì)PPG信號(hào)脈搏波,提出了一種改進(jìn)時(shí)頻聯(lián)合的方法提取心率,對(duì)其技術(shù)進(jìn)行了誤差檢測(cè)。李皙茹[7]通過為PPG與不同生理參數(shù)建立模型,深入研究,實(shí)現(xiàn)了對(duì)PPG信號(hào)的充分利用。董勇兵[8]研究了利用PPG信號(hào)提取人體生理參數(shù)的方法。陳真誠(chéng)等[9]對(duì)PPG信號(hào)進(jìn)行濾波和放大處理,識(shí)別出比較完整的PPG信號(hào)并對(duì)其進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解。張劍鋒等[10]提出一種利用類似圖像邊沿檢測(cè)技術(shù)方法對(duì)PPG信號(hào)進(jìn)行處理來提取人體脈搏信號(hào)。劉麗佳[11]提出了噪聲抑制與無效信號(hào)剔除相結(jié)合的處理策略。李鋼等[12]提出了一種時(shí)域與頻域聯(lián)合的 PPG 信號(hào)預(yù)處理算法。Koneshloo 等[13]提出一種基于聯(lián)合追蹤線性程序的 PPG 信號(hào)預(yù)處理方法。PPG 信號(hào)中的高頻噪聲可以通過經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?EMD)方法消除,工頻干擾可以通過集成在 DSP 中的小波去噪方法來減少,基線漂移可以通過應(yīng)用小波多分辨率原理來估計(jì)[14-17]。肖昂弘等[18]將PPG信號(hào)和藍(lán)牙智能手表相結(jié)合,利用紅外反射光檢測(cè)方式,通過差分放大器、濾波器、程控放大器后實(shí)現(xiàn)對(duì)PPG信號(hào)的采集。于露[19]基于PPG信號(hào)設(shè)計(jì)了一款腕表設(shè)備,通過對(duì)高溫、高濕、低氧等有限空間作業(yè)環(huán)境中的PPG信號(hào)進(jìn)行處理,實(shí)現(xiàn)人因參數(shù)監(jiān)測(cè)和異常生理狀態(tài)的預(yù)警。

本文根據(jù)我國(guó)目前的交通安全的狀況以及上述提到的PPG信號(hào)相比于普通方法的優(yōu)點(diǎn),利用光電容積脈搏波信號(hào)(Photoplethy Smography-PPG)來提取駕駛員相關(guān)生理參數(shù),用來實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)駕駛員的安全狀況和生理心理狀況,減小交通事故的發(fā)生。

1 試驗(yàn)方案及流程

1.1 試驗(yàn)方法

(1)人員選擇

本次試驗(yàn)招募10名身體健康、無心血管疾病的青年駕駛員,其中4名男性、6名女性。招募人員年齡為21～23歲,平均年齡為21.8,10名被試人員按試驗(yàn)順序編號(hào)為1～10。為避免個(gè)人體質(zhì)差異對(duì)試驗(yàn)的影響,在試驗(yàn)前對(duì)被試人員進(jìn)行相關(guān)生活習(xí)慣、身體健康情況的調(diào)查,并告知被試人員試驗(yàn)流程,確認(rèn)被試人員均自愿參加試驗(yàn)。

(2)模擬試驗(yàn)方案

有研究表明[20]駕駛員在高速順直路段上駕車行駛,在無超車、無跟車的情況下,其心率相對(duì)于靜止?fàn)顟B(tài)時(shí)的增加量為5～10 次/min,當(dāng)車速超過120 km/h時(shí),心率變化量才會(huì)大幅變化。

本研究監(jiān)測(cè)被試人員在勻速步行時(shí)的心率增加量如圖1圓點(diǎn)所示。大部分被試人員在步行過程中的心率增加值N為0～10 次/min,步行開始3 min后有被試人員的心率增加值達(dá)到了5 次/min(圖1虛線所示)?？傮w來看勻速步行時(shí)人的運(yùn)動(dòng)規(guī)律性較強(qiáng),心率波動(dòng)較小,因?yàn)槭切》\(yùn)動(dòng),血液流速也不會(huì)很快; 而駕駛員的駕駛行為,也是小幅運(yùn)動(dòng), 運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度也不大,行為也相對(duì)規(guī)律, 所以用步行模擬駕駛員駕車行為,從人體生理參數(shù)角度與行為學(xué)角度分析都具有一定的科學(xué)性。

圖1 步行階段心率變化

PPG信號(hào)是能夠準(zhǔn)確反映人體生理多參數(shù)綜合信息的信號(hào),利用PPG信號(hào)對(duì)駕駛員進(jìn)行疲勞檢測(cè)比傳統(tǒng)方法更加方便快捷。本文選擇手指作為采集PPG信號(hào)的部位,利用一款簡(jiǎn)易的PPG信號(hào)采集裝備采集信號(hào)。

本試驗(yàn)將在13:00—14:00(人普遍最疲勞的時(shí)間點(diǎn))利用人體勻速步行來模擬駕駛員駕車行駛,并且在步行過程中利用人工障礙模擬駕駛員行車過程中遇到的突發(fā)狀況,并在行駛過程中不定時(shí)地設(shè)置紅綠燈障礙,全程監(jiān)測(cè)被試人員的PPG數(shù)據(jù)(突遇障礙與遇到紅燈是最常見的兩種情況)。試驗(yàn)過程流程見圖2。

圖2 試驗(yàn)過程流程

1.2 試驗(yàn)流程

試驗(yàn)前被試人員需要進(jìn)行充分休息,同時(shí)進(jìn)行身體相關(guān)指標(biāo)的問卷調(diào)查及疲勞自評(píng)問卷[21]。休息過后,被試人員首先勻速步行7～8 min模擬駕駛員正常駕車狀態(tài),10 min后設(shè)置人工障礙,突然出現(xiàn)障礙物,全程監(jiān)測(cè)被試人員的PPG數(shù)據(jù)。再過10 min,出現(xiàn)人工設(shè)置的紅燈信號(hào),同樣全程監(jiān)測(cè)被試人員的PPG信號(hào)數(shù)據(jù)。試驗(yàn)結(jié)束后,完成疲勞自評(píng)問卷。

試驗(yàn)過程中要求被試人員可以進(jìn)行正常交流,但手指位置移動(dòng)的幅度要盡可能小,保證測(cè)試結(jié)果的準(zhǔn)確性。在被試人員測(cè)試前,為了保證數(shù)據(jù)的真實(shí)性,確保被試人員不清楚試驗(yàn)過程中遇到的障礙以及出現(xiàn)障礙的時(shí)間。

1.3 疲勞有效性檢驗(yàn)

將疲勞問卷分為疲勞前、后兩組,統(tǒng)計(jì)相應(yīng)得分情況,利用SPSS對(duì)兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行單樣本非參數(shù)檢驗(yàn)和配對(duì)T檢驗(yàn),結(jié)果分別見表1和表2。由檢驗(yàn)結(jié)果可知,單樣本運(yùn)行檢驗(yàn)的方差分析值分別為0.587、0.226,均大于0.05,說明疲勞問卷的得分為隨機(jī)數(shù)列。Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn)的方差分析值分別為0.464、0.628,均大于0.05,說明問卷得分符合正態(tài)分布,可以進(jìn)行配對(duì) T 檢驗(yàn)。對(duì)問卷得分情況進(jìn)行配對(duì)樣本 T 檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果見表 2．從分析結(jié)果中可以看到配對(duì)樣本檢驗(yàn)的方差為零(<0.05),說明在進(jìn)行規(guī)定的運(yùn)動(dòng)后被試人員的主觀疲勞感顯著增強(qiáng),即證明試驗(yàn)對(duì)被試人員有效,可以導(dǎo)致被試者疲勞。

表1 疲勞問卷單樣本非參數(shù)檢驗(yàn)

表2 疲勞自評(píng)配對(duì)樣本T檢驗(yàn)

2 信號(hào)處理

PPG信號(hào)可以反映人體的心血管信息,但在采集PPG信號(hào)時(shí)會(huì)受到許多噪聲的干擾,主要分為以下3種[22]:

(1)基線漂移:基線漂移屬于低頻噪聲,一般頻率低于0.5 Hz,由人體呼吸和肢體輕微移動(dòng)引起。

(2)工頻干擾:工頻干擾是由電力系統(tǒng)的影響引起的低頻噪聲,頻率一般為50 Hz。

(3)肌電干擾:肌電干擾屬于高頻噪聲,一般是由人體肌肉運(yùn)動(dòng)引起的噪聲,頻率一般為5～2 000 Hz。

本文利用小波變換來對(duì)噪聲進(jìn)行預(yù)處理, 小波變化是根據(jù)傅里葉變換的局限性衍生出來的,它克服了傅里葉變換不能刻畫時(shí)間域上信號(hào)局部特性和不適用于非平穩(wěn)信號(hào)分解的缺點(diǎn)。利用小波變換對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理主要分為以下步驟:

(1)確定小波函數(shù)以及對(duì)信號(hào)進(jìn)行小波分解。

小波變換的分解層數(shù)對(duì)消噪影響很大,分解層數(shù)過高,會(huì)使信號(hào)嚴(yán)重丟失,分解層數(shù)過少,效果不理想,所以一般小波變換的分解層數(shù)不超過8層。

(2)利用軟閾值法對(duì)基線漂移和噪聲進(jìn)行處理,并進(jìn)行信號(hào)重建。

閾值函數(shù)處理主要分為硬閾值函數(shù)處理和軟閾值函數(shù)處理,兩種閾值函數(shù)表達(dá)式如下[23]:

硬閾值法:

(1)

軟閾值法:

(2)

sgn(x)為符號(hào)函數(shù):

(3)

式中:x為小波系數(shù);λ為閾值;f(x)為閾值處理后的小波系數(shù)。

(3)對(duì)重建后的信號(hào)進(jìn)行歸一化處理。

歸一化處理是將信號(hào)數(shù)據(jù)縮放到某個(gè)范圍內(nèi)。

(4)利用Savitzky-Golay濾波器對(duì)信號(hào)進(jìn)行平滑處理。

3 特征參數(shù)提取

為了可以在駕駛員的生理信號(hào)發(fā)生變化前監(jiān)測(cè)到其變化,正確評(píng)估其生理信息,需要對(duì)PPG信號(hào)進(jìn)行特征參數(shù)的提取。本文最終從兩個(gè)方面提取PPG信號(hào)的特征參數(shù),即PPG信號(hào)的傳導(dǎo)周期和上升、下降速率。

3.1 PPG信號(hào)的周期提取

為了提取完整的PPG信號(hào)的周期,本文對(duì)10位被試人員的PPG信號(hào)進(jìn)行分析,挑選最具代表5位被試人員的PPG信號(hào)周期進(jìn)行分析對(duì)比。首先提取每位被試人員2 min內(nèi)勻速步行時(shí)的周期的平均值,然后分別提取突遇障礙和紅綠燈兩種情況下的PPG信號(hào)周期與勻速步行的PPG信號(hào)周期值進(jìn)行對(duì)比,見表3 。

3.2 PPG信號(hào)的上升、下降速率提取

3.2.1 上升、下降速率算法

PPG信號(hào)上升階段的生理意義是左心室開始收縮,主動(dòng)脈瓣開啟,血液自左心室輸出,主動(dòng)脈內(nèi)因射血而壓力迅速上升,血管壁擴(kuò)張,血液充盈度增大,形成脈搏波形中的上升部分。如果心搏輸出量大,射血速度快,則PPG信號(hào)波形上升階段上升速度快,波形上升部分斜率大;反之,則上升較慢,斜率較小。PPG信號(hào)下降的下降速度同樣也反映了血管的外周阻力與血管順應(yīng)性的實(shí)時(shí)狀態(tài)。

因此,本文提取了PPG信號(hào)的上升、下降階段的速率作為一個(gè)特征參數(shù),計(jì)算公式為:

(4)

(5)

本文首先提取每位被試人員2 min內(nèi)勻速步行時(shí)的上升以及下降時(shí)的速率,然后分別提取突遇障礙和紅綠燈兩種情況下的上升、下降速率與勻速步行的上升、下降速率進(jìn)行對(duì)比。

3.2.2 上升、下降速率結(jié)果分析

對(duì)5位被試人員的周期進(jìn)行提取計(jì)算,結(jié)果見圖3?？梢园l(fā)現(xiàn):

(1)根據(jù)對(duì)兩位女性被試人員以及3位男性被試人員勻速步行、突遇障礙和遇到紅燈3種狀態(tài)下的PPG信號(hào)的上升、下降速率進(jìn)行提取,發(fā)現(xiàn)在突遇障礙和紅燈時(shí),5位被試人員的PPG信號(hào)上升、下降速率均會(huì)增大。

(2)在遇到突發(fā)情況時(shí),男性被試人員PPG信號(hào)上升、下降速率增大的幅度略大于女性被試人員。

(3)根據(jù)突遇障礙和紅燈兩種情況的對(duì)比,發(fā)現(xiàn)5位被試人員在突遇障礙時(shí)的PPG信號(hào)的上升、下降速率均大于遇到紅燈時(shí)的PPG信號(hào)的上升、下降速率,說明駕駛員在遇到突發(fā)障礙時(shí)反應(yīng)大于遇到紅燈時(shí)的反應(yīng)。

(a) 上升階段

4 結(jié)論

本研究基于光電容積脈搏波(PPG)測(cè)量手指處脈動(dòng)生理信息,得到的結(jié)論有:

(1)本文利用小波變換對(duì)10位被試人員的PPG信號(hào)進(jìn)行了預(yù)處理,選擇無偏估計(jì)軟閾值來對(duì)PPG信號(hào)進(jìn)行處理,利用Savitzky-Golay濾波器對(duì)信號(hào)進(jìn)行平滑處理。為下一步信號(hào)質(zhì)量評(píng)估提供了基礎(chǔ)。

(2)在遇到突發(fā)情況時(shí),男性PPG信號(hào)上升、下降速率增大的幅度略大于女性PPG信號(hào)上升、下降速率增大的幅度,說明男性在遇到突發(fā)情況時(shí)反應(yīng)大于女性的反應(yīng)。

(3)本文通過突遇障礙和紅燈兩種情況的對(duì)比,最終發(fā)現(xiàn)突遇障礙時(shí)的PPG信號(hào)的上升和下降速率均大于遇到紅燈時(shí)的速率,說明駕駛員在遇到突發(fā)障礙時(shí)反應(yīng)大于遇到紅燈時(shí)的反應(yīng)。