驾驶精力算法产品系统Vibe Coding

1.立项原因：本项目涉及一种基于多模态生理信号、驾驶员行为监测、车辆动力学及环境信息的驾驶精力指数动态评估方法及系统，适用于车载座舱环境下对驾驶员精力状态进行连续、平滑、可解释的实时评估与预警。
2.行业背景：
随着汽车智能化水平的不断提升，驾驶员状态监测已成为智能座舱系统的核心功能之一。准确评估驾驶员的精力水平，对于预防疲劳驾驶、提升行车安全具有重要意义。
目前，行业内已有一些关于驾驶员疲劳或精力评估的技术方案，主要包括以下几类：
（1）基于事件扣分制的精力评估模型
现有技术中，部分消费电子产品（如佳明Garmin Body Battery）提出了“身体电量”概念，通过心率、心率变异性HRV、睡眠质量等参数对人体精力进行评估。其核心逻辑是将人体精力视为一个能量池，通过“收入（睡眠恢复）-支出（日常活动）”的方式进行量化。然而，该方案主要面向日常健康管理场景，并未针对驾驶场景进行专门优化，也未引入驾驶员行为监测DMS数据和车辆动力学数据。
（2）基于单一阈值的疲劳报警系统
现有DMS系统主要通过摄像头检测驾驶员的PERCLOS（眼睛闭合百分比）、眨眼频率、头部姿态等行为信号，当某单一指标超过预设阈值时触发疲劳报警。此类方法在GA/T 2372—2026《机动车驾驶人疲劳驾驶认定规则》中有提及。然而，该方法只能给出离散的报警信号，无法对驾驶员的精力状态进行连续、平滑的量化评估。
（3）基于生理信号的静态评估方案
利用心率HR、心率变异性HRV等生理信号进行疲劳评估的方案多见于实验室研究场景。例如，通过分析HRV的频域特征（低频功率LF与高频功率HF的比值LF/HF）来判断自主神经系统的平衡状态。然而，现有方案多为离线分析或单次测量，缺乏对驾驶过程中精力动态变化的连续跟踪能力，且对手环等穿戴设备的佩戴状态高度敏感。

1.功能模块：驾驶精力初值和精力下降及恢复模型确定
2.功能描述：
①驾驶精力初值：根据驾驶员驾驶之前的生理信息（心率、HRV、呼吸率、血氧、压力和睡眠数据）确定驾驶精力初值
②精力下降及恢复模型确定：根据生理维度子分（心率、HRV、呼吸率、血氧、压力和睡眠）、DMS 维度子分（疲劳等级权重高于分心等级，等级越高精力损耗越大）、驾驶负荷维度子分（连续驾驶时长是疲劳累积的核心因子、急刹事件代表近期高紧张操作，车速过高需要更高专注度）和环境维度子分（昼夜节律低谷与恶劣天气会显著加快精力消耗，拥堵与复杂路况则加大精神负荷）确定驾驶精力下降及恢复模型

1.整个项目都是我这边完成的，目前项目两部分内容都已完成，且有一篇专利
2.Python和kotlin