基于虚拟现实技术的多模态数据抗压能力测评方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于虚拟现实技术的多模态数据抗压能力测评方法及系统，所述方法包括：根据操作人员的个人信息确定在虚拟现实场景中进行抗压能力测评的类型；基于确定的抗压能力测评的类型显示抗压能力测评的任务类型；接收操作人员针对显示的任务类型选择的测评任务；基于接收到的操作人员选择的测评任务对操作人员进行测试，获得所述操作人员的测试结果，并实时采集操作人员的特征数据，特征数据包括主观报告压力数据、眼动数据、生理数据以及行为绩效数据；根据操作人员的测试结果、采集到的主观报告压力数据、眼动数据、生理数据、行为绩效数据确定操作人员的抗压强度指标。该方法及系统结合多模态数据，提高了测评的准确性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
基于虚拟现实技术的多模态数据抗压能力测评方法及系统


[0001]本专利技术涉及抗压能力测评
，具体涉及一种基于虚拟现实技术的多模态数据抗压能力测评方法及系统。

技术介绍

[0002]在一些特定的压力环境下，需要参与其中的操作人员具备一定的抗压能力以及应对措施，以适应人
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机
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环境或人
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信息
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系统之间的动态变化与交互影响，在安全保障条件下提高作业效能。只有具备一定的抗压能力，才能在突发事件中具有良好的应变灵活性，做出正确决策。
[0003]在对特殊人员进行抗压能力测评时，由于实验室诱发的压力与真实任务情境中的压力差别较大，导致在实验室中测试的特殊人员的压力程度仅能达到中等程度，其无法反映特殊人员的真实抗压能力，因而使得测试结果无法应用至特殊人员的抗压训练及选拔中。并且，在以往的测试过程中，一般是采用口头报告的方式对特殊人员的注意力进行测量，即在任务结束后请操作人员对测试任务进行回溯，该测试方法主观性较强，且只限于某一时刻的注意力测量，无法测试特殊人员在整个本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于虚拟现实技术的多模态数据抗压能力测评方法，其特征在于，所述方法包括：根据操作人员的个人信息确定在虚拟现实场景中进行抗压能力测评的类型；基于确定的抗压能力测评的类型显示抗压能力测评的任务类型；其中，所述任务类型包括第一等级压力任务和第二等级压力任务，接收操作人员针对显示的任务类型选择的测评任务；基于接收到的操作人员选择的所述测评任务对所述操作人员进行测试，获得所述操作人员的测试结果，并实时采集所述操作人员的特征数据，所述特征数据包括主观报告压力数据、眼动数据、生理数据以及行为绩效数据；其中，眼动数据包括瞳孔直径、眨眼频率以及注视类数据，所述注视类数据包括注视时间，所述生理数据包括心率变异性数据及皮电数据，所述行为绩效数据包括完成任务时的正确率、反应时间；根据操作人员的测试结果、采集到的所述主观报告压力数据、眼动数据、生理数据、行为绩效数据确定操作人员的抗压强度指标。2.根据权利要求1所述的多模态数据抗压能力测评方法，其特征在于，所述第一等级压力任务包括任务总量条件及总时间阈值条件，所述第二等级压力任务包括任务总量条件、总时间阈值条件、分任务时间阈值条件及任务得分条件；和/或所述任务类型还包括第三等级压力任务，所述第三等级压力任务包括获得奖励的条件及获得惩罚的条件。3.根据权利要求1所述的多模态数据抗压能力测评方法，其特征在于，所述方法还包括：基于多个成员中的各成员相对应的测评任务分别对各成员进行相应测试，得到各个成员的测试结果，并同时获得各个成员的主观报告压力数据、眼动数据、生理数据与行为绩效数据；根据各成员的测试结果、主观报告压力数据、眼动数据、生理数据与行为绩效数据分别生成各特征对应的数据常模；根据所述操作人员的测试结果以及特征数据确定所述操作人员的常模水平。4.根据权利要求3所述的多模态数据抗压能力测评方法，其特征在于，根据操作人员的测试结果、采集到的所述主观报告压力数据、眼动数据、生理数据、行为绩效数据确定操作人员的抗压强度指标，包括：生成训练样本集，所述训练样本集中的各样本数据包括所述成员的测试结果、特征数据以及数据常模；基于所述训练样本集对分类模型进行预训练，得到预训练分类模型；将所述操作人员的测试结果及特征数据输入至所述预训练分类模型，得到所述操作人员的抗压强度指标。5.根据权利要求4所述的多模态数据抗压能力测评方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵起超，王清菊，吴萍，
申请(专利权)人：北京津发科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：