Titelaufnahme

Titel
Entwicklung eines Müdigkeitserkennungsalgorithmus anhand der Pulsfrequenz
Weitere Titel
Development of an fatigue detection algorithm based on the pulse frequenzy
VerfasserWillisch, Sandra
GutachterGöschka, Karl Michael
Erschienen2015
Datum der AbgabeJuni 2015
SpracheDeutsch
DokumenttypBachelorarbeit
Schlagwörter (DE)Einschlafwarner / Müdigkeitserkennungsalgorithmus / Pulsratenvariabilität / Sekundenschlaf
Schlagwörter (EN)Fatigue alerter / Fatigue detection altorithm / Heartratevariability / Microsleep
Zugriffsbeschränkung
 _
Klassifikation
Zusammenfassung (Deutsch)

Diese Arbeit beschäftigt sich mit dem heiklen Thema „Sekundenschlaf im Verkehr“. Es wird ein Überblick über folgende Punkte gegeben:

 Sekundenschlaf an sich (Statistische Daten und Fakten)

 Ursachen für Müdigkeit

 Symptome der Müdigkeit

 Risikofaktoren bei Müdigkeit

 Auswirkung bei müdigkeitsbasierenden Unfällen

 Falsche Gegenmaßnahmen

 Bereits am Markt erhältlichen Einschlafwarner

 Überblick über die möglichen Arten der Pulsmessung

 Erklärung der eigenen Umsetzung

Kern der Bachelorarbeit ist die Entwicklung eines eigenen Algorithmus, zur Erkennung von Müdigkeit bei unterschiedlichen Personen anhand der Pulsfrequenz. Dazu wurden die Daten von fünf Testpersonen erhoben und analysiert. Anhand dieser Daten wurde der Algorithmus entwickelt.

Es wird festgestellt, dass der Algorithmus immer den personenbezogenen Müdigkeitsgrenzwert, die Volatilität der Messdaten der letzten Minute und den Mittelwert der letzten fünf Minuten benötigt. Der Grenzwertabgleich mit dem gemessenen Puls wird mit den anderen beiden Werten logisch UND- Verknüpft, welche wiederum logisch ODER- Verknüpft sind, um möglichst effizient zu funktionieren.

Problematisch zeigt sich jedoch die automatische Konfiguration, da diese personenspezifisch sein muss. Ohne weitere Hilfsmittel ist das System nicht in der Lage den dazu benötigten Grenzwert zu erkennen, da anhand der Daten keine dafür signifikanten Merkmale erkennbar waren.

Bis jetzt gibt es keinen Einschlafwarner der anhand der Pulsfrequenz Müdigkeit erkennen kann. Das einzige Produkt am Markt das ebenfalls den Puls misst, funktioniert nur in Verbindung mit der Herzratenvariabilität.

Zusammenfassung (Englisch)

This thesis deals with the delicate subject "microsleep in traffic". It will provide an overview of the following points:

 Microsleep in principle (Statistical data and facts)

 Causes of fatigue

 Symptoms of fatigue

 Risk factors of fatigue

 Effects of fatigue based accidents

 Incorrect countermeasures

 Already available on the market

 Overview of the kinds of pulse measurement

 Explanation of the own realization

Content of the work is to develop an own algorithm to detect fatigue at different persons on the basis of the pulse frequency. The data from five subjects were collected and analyzed. Based on this data, the algorithm was developed.

It is noted that the algorithm always needs the personal fatigue limit, the volatility of the measured data of the last minute and the average of the last five minutes. The limit value compared with the measured pulsefrequenz is logically AND linked with the other two values, which are logically OR linked to operate as efficiently as possible.

Problematical is the auto-configuration, because it must be person-specific. Without further aids the system is not able to recognizing the needed limit value of the person, because based on the measured data no significant characteristics were recognized.

So far, there is device which can detect fatigue on the basis of pulse rate. The only product on the market which also measures the pulse, only works in conjunction with the heart rate variability.