基于智能骑行头盔的骑手状态实时监测方法及系统

本申请公开了一种基于智能骑行头盔的骑手状态实时监测方法及系统，涉及骑行监测领域，首先通过同步获取头盔IMU、车辆、生理及GPS等多源数据流，构建统一的人车状态特征向量，将骑手的生理状态、驾驶行为与姿态进行一体化表征。其关键创新在于引入了个性化基线模型，不再使用固定的阈值进行判断，而是通过计算当前人车状态特征向量与骑手在特定情景下的正常基线之间的同步性偏差与生理偏差。最终，将这两个偏差分融合为二维风险向量以进行风险判定。这种方法通过建立动态的、情景化的评判标准，有效解决了传统方案因缺乏动态情景基线而导致的误判问题，实现了对骑手真实风险状态的精准监测与预警。