一种头部穿戴设备、用眼疲劳监测方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种头部穿戴设备、用眼疲劳监测方法、装置及存储介质，所述方法包括：通过第一倾角传感器、第二倾角传感器和前额脑电传感器，采集目标对象的目标眨眼数据和用眼时长，目标眨眼数据包括左眼眨眼数据和右眼眨眼数据；通过第三倾角传感器，采集目标对象的头部姿态数据；基于左眼眨眼数据、用眼时长和头部姿态数据进行左眼疲劳检测，得到目标对象的左眼疲劳信息；基于右眼眨眼数据、用眼时长和头部姿态数据进行右眼疲劳检测，得到目标对象的右眼疲劳信息；基于左眼疲劳信息和右眼疲劳信息进行用眼疲劳分析，得到目标对象的用眼疲劳信息和用眼差异信息。本申请提供的技术方案能够在区分左右眼的疲劳程度的同时，提升用眼疲劳监测的准确性。疲劳监测的准确性。疲劳监测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种头部穿戴设备、用眼疲劳监测方法、装置及存储介质


[0001]本说明书涉及可穿戴
，尤其涉及一种头部穿戴设备、用眼疲劳监测方法、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]日常生活中，在从事近距离注视工作或学习时，如果长时间盯着电脑屏幕或书本，眼睛会感到干涩、疲倦，出现重度视疲劳甚至会严重影响日常工作和学习，如何有效进行用眼疲劳监控开始受到关注。
[0003]现有的用眼疲劳监控方法，通过信号采集器采集用户眼球运动产生的肌电信号，从肌电信号中确定出用户的眼部特征数据，从而确定眼部疲劳状态，然而，现有方法，一方面，无法区分左右眼的疲劳程度，另一方面，通过单一特征进行眼部疲劳状态判断，准确率较低，因此，需要提供一种更加准确的技术方案。

技术实现思路

[0004]针对现有技术的上述问题，本申请的目的在于提供一种头部穿戴设备、用眼疲劳监测方法、装置及存储介质，能够在区分左右眼的疲劳程度的同时，提升用眼疲劳监测的准确性。
[0005]为实现上述目的，本申请提供了如下方案：
[0006]一种头部穿戴设备，所述设备包括：穿戴本体和鼻托结构，所述鼻托结构与所述穿戴本体连接，所述鼻托结构的左右两侧分别包括第一倾角传感器和第二倾角传感器，所述穿戴本体包括：控制器、前额脑电传感器、第三倾角传感器和通信模块，所述控制器分别与所述第一倾角传感器、所述第二倾角传感器、所述前额脑电传感器、所述第三倾角传感器和所述通信模块电连接。
[0007]本申请还公开了一种用眼疲劳监测方法，所述方法基于如上述的头部穿戴设备实现，所述方法包括：
[0008]通过第一倾角传感器、第二倾角传感器和前额脑电传感器，采集目标对象的目标眨眼数据和用眼时长，所述目标眨眼数据包括左眼眨眼数据和右眼眨眼数据；
[0009]通过第三倾角传感器，采集所述目标对象的头部姿态数据；
[0010]基于所述左眼眨眼数据、所述用眼时长和所述头部姿态数据进行左眼疲劳检测，得到所述目标对象的左眼疲劳信息；
[0011]基于所述右眼眨眼数据、所述用眼时长和所述头部姿态数据进行右眼疲劳检测，得到所述目标对象的右眼疲劳信息；
[0012]基于所述左眼疲劳信息和所述右眼疲劳信息进行用眼疲劳分析，得到所述目标对象的用眼疲劳信息和用眼差异信息。
[0013]本申请还公开了一种用眼疲劳监测装置，所述装置基于如上述的头部穿戴设备实现，所述装置包括：
[0014]第一采集模块，用于通过第一倾角传感器、第二倾角传感器和前额脑电传感器，采集目标对象的目标眨眼数据和用眼时长，所述目标眨眼数据包括左眼眨眼数据和右眼眨眼数据；
[0015]第二采集模块，用于通过第三倾角传感器，采集所述目标对象的头部姿态数据；
[0016]左眼疲劳检测模块，用于基于所述左眼眨眼数据、所述用眼时长和所述头部姿态数据进行左眼疲劳检测，得到所述目标对象的左眼疲劳信息；
[0017]右眼疲劳检测模块，用于基于所述右眼眨眼数据、所述用眼时长和所述头部姿态数据进行右眼疲劳检测，得到所述目标对象的右眼疲劳信息；
[0018]用眼疲劳分析模块，用于基于所述左眼疲劳信息和所述右眼疲劳信息进行用眼疲劳分析，得到所述目标对象的用眼疲劳信息和用眼差异信息。
[0019]本申请还公开了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现如上述的用眼疲劳监测方法。
[0020]本申请提供的头部穿戴设备、用眼疲劳监测方法、装置及存储介质，具有如下技术效果：
[0021]本申请提供的技术方案通过第一倾角传感器、第二倾角传感器和前额脑电传感器，采集目标对象的目标眨眼数据和用眼时长，目标眨眼数据包括左眼眨眼数据和右眼眨眼数据，以及通过第三倾角传感器，采集目标对象的头部姿态数据；一方面，基于左眼眨眼数据、用眼时长和头部姿态数据进行左眼疲劳检测，得到目标对象的左眼疲劳信息；基于右眼眨眼数据、用眼时长和头部姿态数据进行右眼疲劳检测，得到目标对象的右眼疲劳信息，能够区分左右眼的疲劳程度；另一方面，基于左眼疲劳信息和右眼疲劳信息进行用眼疲劳分析，得到目标对象的用眼疲劳信息和用眼差异信息，提升用眼疲劳监测的准确性。
附图说明
[0022]为了更清楚地说明本专利技术的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
[0023]图1是本申请实施例提供的一种应用环境的示意图；
[0024]图2是本申请实施例提供的一种头部穿戴设备的结构框图；
[0025]图3是本申请实施例提供的另一种头部穿戴设备的结构框图；
[0026]图4是本申请实施例提供的另一种头部穿戴设备的结构框图；
[0027]图5是本申请实施例提供的一种用眼疲劳监测方法的流程示意图；
[0028]图6是本申请实施例提供的一种通过第一倾角传感器、第二倾角传感器和前额脑电传感器，采集目标对象的目标眨眼数据和用眼时长的流程示意图；
[0029]图7是本申请实施例提供的一种基于脑电信号数据、第一倾角数据和第二倾角数据进行用眼状态分析，得到预设时间段内的目标眨眼数据的流程示意图；
[0030]图8是本申请实施例提供的一种左眼疲劳检测、右眼疲劳检测和用眼疲劳分析的流程示意图；
[0031]图9是本申请实施例提供的一种左眼疲劳检测网络、右眼疲劳检测网络和用眼疲劳分析网络的训练方法的流程示意图；
[0032]图10是本申请实施例提供的一种用眼疲劳监测网络的示意图；
[0033]图11是本申请实施例提供的另一种用眼疲劳监测方法的流程示意图；
[0034]图12是本申请实施例提供的一种用眼疲劳监测装置。
具体实施方式
[0035]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0036]在本申请所提供的几个实施例中，所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如上述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，模块或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
[0037]请参阅图1，图1是本申请实施例提供的一种应用环境的示意图，如图1所示，上述应用环境包括头部穿戴设备01和目标对象的移动终端02。
[0038]具体的，头部穿戴设备01可以包括有：控制本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种头部穿戴设备，其特征在于，所述设备包括：穿戴本体和鼻托结构，所述鼻托结构与所述穿戴本体连接，所述鼻托结构的左右两侧分别包括第一倾角传感器和第二倾角传感器，所述穿戴本体包括：控制器、前额脑电传感器、第三倾角传感器和通信模块，所述控制器分别与所述第一倾角传感器、所述第二倾角传感器、所述前额脑电传感器、所述第三倾角传感器和所述通信模块电连接。2.根据权利要求1所述的设备，其特征在于，所述穿戴本体还包括：振动模块，所述控制器与所述振动模块电连接。3.根据权利要求1或2所述的设备，其特征在于，所述穿戴本体还包括：光照传感器和测距传感器，所述控制器分别与所述光照传感器和所述测距传感器电连接。4.一种基于权利要求1
‑
3任一所述的头部穿戴设备实现的用眼疲劳监测方法，其特征在于，所述方法包括：通过第一倾角传感器、第二倾角传感器和前额脑电传感器，采集目标对象的目标眨眼数据和用眼时长，所述目标眨眼数据包括左眼眨眼数据和右眼眨眼数据；通过第三倾角传感器，采集所述目标对象的头部姿态数据；基于所述左眼眨眼数据、所述用眼时长和所述头部姿态数据进行左眼疲劳检测，得到所述目标对象的左眼疲劳信息；基于所述右眼眨眼数据、所述用眼时长和所述头部姿态数据进行右眼疲劳检测，得到所述目标对象的右眼疲劳信息；基于所述左眼疲劳信息和所述右眼疲劳信息进行用眼疲劳分析，得到所述目标对象的用眼疲劳信息和用眼差异信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过第一倾角传感器、第二倾角传感器和前额脑电传感器，采集目标对象的目标眨眼数据和用眼时长包括：通过所述第一倾角传感器和所述第二倾角传感器分别采集所述目标对象在预设时间段内的第一倾角数据和第二倾角数据；通过所述前额脑电传感器采集所述目标对象在所述预设时间段内的脑电信号数据；将所述预设时间段内所述脑电信号数据大于眨眼信号阈值的时间长度作为所述用眼时长；基于所述脑电信号数据、所述第一倾角数据和所述第二倾角数据进行用眼状态分析，得到所述预设时间段内的所述目标眨眼数据。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述脑电信号数据、所述第一倾角数据和所述第二倾角数据进行用眼状态分析，得到所述预设时间段内的所述目标眨眼数据包括：遍历所述预设时间段内多个时刻的脑电信号数据；在当前遍历到的脑电信号数据大于所述眨眼信号阈值的情况下，对所述当前遍历到的脑电信号数据对应时刻的第一倾角数据和第二倾角数据进行倾角变化分析，得到倾角变化分析结果；根据所述倾角变化分析结果，确定所述当前遍历到的脑电信号数据对应的目标眨眼状态；在所述目标眨眼状态为左眼眨眼的情况下，将所述当前遍历到的脑电信号数据加入第
一数据组；在所述目标眨眼状态为右眼眨眼的情况下，将所述当前遍历到的脑电信号数据加入第二数据组；在遍历所述预设时间段内多个时刻的脑电信号数据结束后，对所述第一数据组中的脑电信号数据进行统计分析，得到左眼的眨眼频率和所述左眼的多种眨眼强度对应的第一持续时间；对所述第二数据组中的脑电信号数据进行统计分析，得到右眼的眨眼频率和所述右眼的多种眨眼强度对应的第二持续时间；将所述左眼的眨眼频率和所述第一持续时间作为所述左眼眨眼数据；将所述右眼的眨眼频率和所述第二持续时间作为所述右眼眨眼数据。7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过第三倾角传感器，采集所述目标对象的头部姿态数据包括：通过通过第三倾角传感器采集所述目标对象的头部倾角数据；对所述头部倾角数据进行头部姿态分析，得到所述头部姿态数据。8.根据权利要求4至7任一所述的方法，其特征在于，所述基于所述左眼眨眼数据、所述用眼时长和所述头部姿态数据进行左眼疲劳检测，得到所述目标对象的左眼疲...

【专利技术属性】
技术研发人员：张云鹏，王计平，杨斐，熊大曦，
申请(专利权)人：苏州科医世凯半导体技术有限责任公司，
类型：发明
国别省市：