周守昊，杨晓花

（福州大学至诚学院 计算机工程系，福建 福州 350002）

0 引言

近年来，我国的社会经济不断发展，公共交通设施不断扩充[1]。随着生活水平的不断提高，人们对于美好生活的要求也越来越高，这在无形之中增加了交通的压力。在交通更加便利的同时也带来了更多的安全事故[2]。如今车辆事故频发，车辆的安全性已成为热门话题[3]。

汽车司机疲劳驾驶将导致交通事故的发生。为了保障安全行车，本文设计并实现疲劳驾驶预警软件平台[4]。针对汽车司机的脑电波进行监测，通过监测分析汽车驾驶员的脑电波来判断司机是否处于疲劳驾驶状态，并对不安全状态给出预警，保障车辆行驶的安全性[5-6]。

1 预警软件平台架构设计

如图1所示，疲劳驾驶预警软件平台包括硬件部分与软件部分。脑电波模块采用基于TGAM芯片的头戴式脑电波监测仪，该模块集成的蓝牙功能与树莓派进行数据传输。

图1 预警软件平台架构图

预警软件平台采B/S结构，运用了Spring Boot框架，应用服务器采用Tomcat，数据库服务器采用Mysql。软件平台功能模块包括：驾驶员管理模块、车辆管理模块、设备管理模块和平台预警功能模块。

2 预警软件平台关键技术实现

2.1 树莓派与脑电波头带连接

树莓派通过蓝牙协议与TGAM脑电芯片进行通信，在树莓派中使用Python读取TGAM脑电芯片的原数据，具体实现如下：

2.2 读取脑电波数据并发送

树莓派读取到脑电波数据之后需要将其发送到服务器进行处理，使用Python的Request库来实现发送数据的功能，具体实现代码如下：