公开(公告)号：CN113222458A

公开(公告)日：2021-08-06

申请号：CN202110599889.X

申请日：2021-05-31

Applicant: 上海工程技术大学

Inventor： 丁泓九 ,  朱海燕 ,  刘志钢 ,  罗晋

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/26 ,  G06Q50/30

Abstract: 本发明属于风险测评技术领域，具体公开了一种城市轨道交通驾驶员安全风险测评模型及系统，包括测评指标体系、安全风险测评问卷、问卷信效度检验以及测评结果综合评判；测评指标体系是测评问卷编制的基础；问卷信效度检验用于检测问卷的正确度、一致性和稳定性；结果综合评判用于对测评问卷结果进行综合评价；本发明基于对城市轨道交通驾驶员心理因素分析，以情感维度、工作维度、人格维度、职业维度建立测评指标体系，以提升考察维度的科学性，适应城市轨道交通驾驶员多方面的职业要求；通过对被试者心电信号的采集和处理来判断被试者是否说谎，以生理指标变化来反映心理状态，使测评结果更具有可靠性。

公开(公告)号：CN113243919A

公开(公告)日：2021-08-13

申请号：CN202110357293.9

申请日：2021-04-01

Applicant: 上海工程技术大学

Inventor： 于颖慧 ,  丁泓九 ,  朱海燕

IPC: A61B5/18 ,  A61B5/318 ,  A61B5/352 ,  A61B5/346 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明涉及一种列车司机疲劳状态识别及监控系统，包括：监测终端，采集列车司机的ECG信号、人脸特征图像和PERCLOS数据；云端平台，根据采集的信号识别列车司机的疲劳状态，并将疲劳状态结果进行存储、显示、查新及提醒；远程客户端，通过登录前端页面获取实时疲劳状态信息及历史数据。与现有技术相比，本发明具有提高疲劳识别结果的准确性和可靠性等优点。

公开(公告)号：CN112617772A

公开(公告)日：2021-04-09

申请号：CN202110006766.0

申请日：2021-01-05

Applicant: 上海工程技术大学

Inventor： 罗晋 ,  朱海燕 ,  刘志钢 ,  高婷 ,  于颖慧 ,  马玉珍 ,  丁泓九 ,  赵晏群

IPC: A61B5/02 ,  A61B5/18 ,  G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于脉搏波信号的驾驶疲劳识别方法及系统。所述方法包括：获取待测者的脉搏波信号；提取待测者的脉搏波信号的驾驶疲劳指标特征；驾驶疲劳指标特征包括时域特征、频域特征和非线性特征；将待测者的脉搏波信号的驾驶疲劳指标特征分别输入至多个驾驶疲劳识别模型中得到多个分类结果，并将分类结果中出现疲劳类别次数最多的分类结果确定为待测者的疲劳类别；各驾驶疲劳识别模型均是将两个不同疲劳类别的训练样本输入至SVM分类器中训练而成的；训练样本包括训练者的脉搏波信号的驾驶疲劳指标特征和训练者的疲劳类别；训练者的疲劳类别是由对应的训练者的瞳孔面积确定的。本发明能实现司机疲劳的快速识别。

公开(公告)号：CN112617772B

公开(公告)日：2022-12-27

申请号：CN202110006766.0

申请日：2021-01-05

Applicant: 上海工程技术大学

Inventor： 罗晋 ,  朱海燕 ,  刘志钢 ,  高婷 ,  于颖慧 ,  马玉珍 ,  丁泓九 ,  赵晏群

IPC: A61B5/02 ,  A61B5/18 ,  G06V20/59 ,  G06V40/19 ,  G06V10/762 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明公开了一种基于脉搏波信号的驾驶疲劳识别方法及系统。所述方法包括：获取待测者的脉搏波信号；提取待测者的脉搏波信号的驾驶疲劳指标特征；驾驶疲劳指标特征包括时域特征、频域特征和非线性特征；将待测者的脉搏波信号的驾驶疲劳指标特征分别输入至多个驾驶疲劳识别模型中得到多个分类结果，并将分类结果中出现疲劳类别次数最多的分类结果确定为待测者的疲劳类别；各驾驶疲劳识别模型均是将两个不同疲劳类别的训练样本输入至SVM分类器中训练而成的；训练样本包括训练者的脉搏波信号的驾驶疲劳指标特征和训练者的疲劳类别；训练者的疲劳类别是由对应的训练者的瞳孔面积确定的。本发明能实现司机疲劳的快速识别。

公开(公告)号：CN113284320A

公开(公告)日：2021-08-20

申请号：CN202110357291.X

申请日：2021-04-01

Applicant: 上海工程技术大学

Inventor： 于颖慧 ,  丁泓九 ,  朱海燕

IPC: G08B21/06 ,  A61B5/18 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明涉及一种列车司机疲劳状态的超前预测方法及系统，方法包括步骤：1)采集列车司机的心电数据及面部数据；2)根据采集的列车司机的心电数据和面部数据提取疲劳特征参数；3)利用非线性自回归神经网络建立疲劳超前预测模型；4)利用建立的疲劳超前预测模型对列车司机的疲劳状态进行超前预测；系统包括心电手环，网络摄像头，扬声器模块和数字处理器。与现有技术相比，本发明融合了心率变异性、睁眼程度和张嘴程度，能够提前3秒预测司机的疲劳状态，给司机足够的时间采取措施来避免紧急情况下的事故。

公开(公告)号：CN214929717U

公开(公告)日：2021-11-30

申请号：CN202121268160.6

申请日：2021-06-08

Applicant: 上海工程技术大学

Inventor： 丁泓九 ,  朱海燕 ,  刘志钢

IPC: B61D37/00

Abstract: 本实用新型属于地铁承载工具领域，具体公开了一种地铁行李箱固定装置，包括外框壳与行李箱固定杆，外框壳呈矩形框壳状且其通过螺栓固定在地铁车厢侧壁，外框壳前侧端设有调节槽，外框壳侧端设有滑动长槽，滑动长槽与调节槽连通且其端部开口；所述外框壳上设有卡槽，卡槽设有多个且沿外框壳长度方向间隔设置，多个卡槽上端均与调节槽连通，卡槽用于固定所述行李箱固定杆；行李箱固定杆包括滑动段与固定段，其中滑动段、固定段前后相接，滑动段可由滑动长槽的开口伸进滑动长槽内，滑动段可沿滑动长槽长度方向移动并带动固定段。本实用新型结构简单，设计合理，成本低廉，便于乘客使用，能解决地铁上行李箱由于列车行驶易发生滑动的问题。