本发明专利技术公开了基于虚拟防御机制的专注力训练方法、装置及终端设备，方法包括：获取用于进行专注力训练的场景视频，并基于场景视频确定防御对象，防御对象为在场景视频中固定的物体；获取场景视频中朝向防御对象运动的攻击物，并获取攻击物的运动时间；获取在运动时间内采集到的脑电信号数据，并根据脑电信号数据确定当前专注力值，基于当前专注力值生成虚拟防御屏障，防御屏障用于全方位包裹防御对象，其中，虚拟防御屏障的防御等级与当前专注力值成正比；获取虚拟防御屏障的防御力信息，基于防御力信息，确定专注力训练效果。本发明专利技术可根据专注力来建立虚拟防御屏障来抵御攻击物的攻击，训练方式新颖，且有利于帮助用户训练专注力。注力。注力。
【技术实现步骤摘要】
基于虚拟防御机制的专注力训练方法、装置及终端设备
[0001]本专利技术涉及专注力训练
，尤其涉及一种于虚拟防御机制的专注力训练方法、装置及终端设备。
技术介绍
[0002]对于专注力训练，尤其是针对的存在注意力缺陷或者障碍的人群，专注力的训练变得尤为重要，现有专注力训练已经存在多种训练方式了。比如，通过提升用户的专注力来触发某种操作，或者通过训练用户在固定的时间内集中精神将专注力升高到一个目标值。但是，现有的专注力训练方式都比较单一且传统，且训练效果也欠佳。
[0003]因此，现有技术还有待改进和提高。
技术实现思路
[0004]本专利技术要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种于虚拟防御机制的专注力训练方法、装置及终端设备，旨在解决现有技术的专注力训练方式都比较单一且传统，且训练效果也欠佳的问题为了解决上述技术问题，本专利技术所采用的技术方案如下：第一方面，本专利技术提供一种基于虚拟防御机制的专注力训练方法，其中，所述方法包括：获取用于进行专注力训练的场景视频，并基于所述场景视频确定防御对象，所述防御对象为在所述场景视频中固定的物体；获取所述场景视频中朝向所述防御对象运动的攻击物，并获取所述攻击物的运动时间；获取在所述运动时间内采集到的脑电信号数据，并根据所述脑电信号数据确定当前专注力值，基于所述当前专注力值生成虚拟防御屏障，所述虚拟防御屏障用于全方位包裹所述防御对象，其中，所述虚拟防御屏障的防御等级与所述当前专注力值成正比；获取所述虚拟防御屏障的防御力信息，基于所述防御力信息，确定专注力训练效果。
[0005]在一种实现方式中，所述基于所述场景视频确定防御对象，包括：对所述场景视频进行画面预览，分析所述场景视频中场景环境，并确定所述场景环境中的固定物体；将所述固定物体作为所述防御对象。
[0006]在一种实现方式中，所述获取所述场景视频中朝向所述防御对象运动的攻击物，并获取所述攻击物的运动时间，包括：实时获取所述防御对象四周的运动物体，并分析每一个运动物体的运动方向；将运动方向为朝向所述防御对象的运动物体确定为攻击物，并记录所述攻击物的运动时间。
[0007]在一种实现方式中，所述基于所述当前专注力值生成虚拟防御屏障，包括：获取所述当前专注力值对应的数值区间，基于所述数值区间，并确定与所述数值区间对应的防御等级；基于所述防御等级，生成所述虚拟防御屏障。
[0008]在一种实现方式中，所述基于所述防御等级，生成所述虚拟防御屏障，包括：获取所述防御等级所对应的厚度信息、颜色信息以及动画音效信息；基于所述厚度信息、颜色信息以及动画音效信息，生成所述虚拟防御屏障。
[0009]在一种实现方式中，所述获取所述虚拟防御屏障的防御力信息，基于所述防御力信息，确定专注力训练效果，包括：获取所述虚拟防御屏障的受损程度信息，并基于所述受损程度信息，确定所述防御力信息，其中，所述受损程度信息与所述防御力信息成反比；根据所述防御力信息，确定专注力训练的训练评分，并基于所述训练评分，确定所述专注力训练效果。
[0010]在一种实现方式中，所述获取所述虚拟防御屏障的防御力信息，基于所述防御力信息，确定专注力训练效果，还包括：在所述攻击物攻击所述虚拟防御屏障后，获取所述攻击物的弹射距离，基于所述弹射距离确定所述防御力信息，其中，所述弹射距离与所述防御力信息成正比。
[0011]第二方面，本专利技术实施例还提供一种基于虚拟防御机制的专注力训练装置，其中，所述装置包括：防御对象确定模块，用于获取用于进行专注力训练的场景视频，并基于所述场景视频确定防御对象，所述防御对象为在所述场景视频中固定的物体；运动时间确定模块，用于获取所述场景视频中朝向所述防御对象运动的攻击物，并获取所述攻击物的运动时间；防御屏障生成模块，用于获取在所述运动时间内采集到的脑电信号数据，并根据所述脑电信号数据确定当前专注力值，基于所述当前专注力值生成虚拟防御屏障，所述虚拟防御屏障用于全方位包裹所述防御对象，其中，所述虚拟防御屏障的防御等级与所述当前专注力值成正比；专注力评估模块，用于获取所述虚拟防御屏障的防御力信息，基于所述防御力信息，确定专注力训练效果。
[0012]第三方面，本专利技术实施例还提供一种终端设备，其中，所述终端设备包括存储器、处理器及存储在存储器中并可在处理器上运行的基于虚拟防御机制的专注力训练程序，处理器执行基于虚拟防御机制的专注力训练程序时，实现上述方案中任一项的基于虚拟防御机制的专注力训练方法的步骤。
[0013]第四方面，本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，其中，计算机可读存储介质上存储有基于虚拟防御机制的专注力训练程序，所述基于虚拟防御机制的专注力训练程序被处理器执行时，实现上述方案中任一项所述的基于虚拟防御机制的专注力训练方法的步骤。
[0014]有益效果：与现有技术相比，本专利技术提供了一种基于虚拟防御机制的专注力训练方法，本专利技术首先获取用于进行专注力训练的场景视频，并基于所述场景视频确定防御对
象，所述防御对象为在所述场景视频中固定的物体。然后，获取所述场景视频中朝向所述防御对象运动的攻击物，并获取所述攻击物的运动时间。接着，获取在所述运动时间内采集到的脑电信号数据，并根据所述脑电信号数据确定当前专注力值，基于所述当前专注力值生成虚拟防御屏障，所述虚拟防御屏障用于全方位包裹所述防御对象，其中，所述虚拟防御屏障的防御等级与所述当前专注力值成正比。最后，获取所述虚拟防御屏障的防御力信息，基于所述防御力信息，确定专注力训练效果。本专利技术可根据专注力来建立虚拟防御屏障来抵御攻击物的攻击，训练方式新颖，且有利于帮助用户训练专注力，训练效果也更好。
附图说明
[0015]图1为本专利技术实施例提供的基于虚拟防御机制的专注力训练方法的具体实施方式的流程图。
[0016]图2为本专利技术实施例提供的基于虚拟防御机制的专注力训练装置的功能原理图。
[0017]图3为本专利技术实施例提供的终端设备的原理框图。
具体实施方式
[0018]为使本专利技术的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本专利技术进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0019]本实施例提供一种基于虚拟防御机制的专注力训练方法，基于本实施例的方法，本专利技术提供一种新颖的专注力训练方式，具体应用时，本实施例首先获取用于进行专注力训练的场景视频，并基于所述场景视频确定防御对象，所述防御对象为在所述场景视频中固定的物体。然后，获取所述场景视频中朝向所述防御对象运动的攻击物，并获取所述攻击物的运动时间。接着，获取在所述运动时间内采集到的脑电信号数据，并根据所述脑电信号数据确定当前专注力值，基于所述当前专注力值生成虚拟防御屏障，所述虚拟防御屏障用于全方位包裹所述防御对象，其中，所述虚拟防御屏障的防御等级与所述当前专注力值成正比。最后，获取所述虚拟防御屏障的防御力信息，基于所述防御力信息，确定专注力训练效果。本专利技术可根据专注力本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于虚拟防御机制的专注力训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取用于进行专注力训练的场景视频，并基于所述场景视频确定防御对象，所述防御对象为在所述场景视频中固定的物体；获取所述场景视频中朝向所述防御对象运动的攻击物，并获取所述攻击物的运动时间；获取在所述运动时间内采集到的脑电信号数据，并根据所述脑电信号数据确定当前专注力值，基于所述当前专注力值生成虚拟防御屏障，所述虚拟防御屏障用于全方位包裹所述防御对象，其中，所述虚拟防御屏障的防御等级与所述当前专注力值成正比；获取所述虚拟防御屏障的防御力信息，基于所述防御力信息，确定专注力训练效果。2.根据权利要求1所述的基于虚拟防御机制的专注力训练方法，其特征在于，所述基于所述场景视频确定防御对象，包括：对所述场景视频进行画面预览，分析所述场景视频中场景环境，并确定所述场景环境中的固定物体；将所述固定物体作为所述防御对象。3.根据权利要求1所述的基于虚拟防御机制的专注力训练方法，其特征在于，所述获取所述场景视频中朝向所述防御对象运动的攻击物，并获取所述攻击物的运动时间，包括：实时获取所述防御对象四周的运动物体，并分析每一个运动物体的运动方向；将运动方向为朝向所述防御对象的运动物体确定为攻击物，并记录所述攻击物的运动时间。4.根据权利要求1所述的基于虚拟防御机制的专注力训练方法，其特征在于，所述基于所述当前专注力值生成虚拟防御屏障，包括：获取所述当前专注力值对应的数值区间，基于所述数值区间，并确定与所述数值区间对应的防御等级；基于所述防御等级，生成所述虚拟防御屏障。5.根据权利要求4所述的基于虚拟防御机制的专注力训练方法，其特征在于，所述基于所述防御等级，生成所述虚拟防御屏障，包括：获取所述防御等级所对应的厚度信息、颜色信息以及动画音效信息；基于所述厚度信息、颜色信息以及动画音效信息，生成所述虚拟防御屏障。6.根据权利要求1所述的基于虚拟防御机制的专注力训练方法，其特征在于，所述获取所述虚拟防御屏障的防御力信息，基于所述防御力信息，确定专注力训练效果，...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩璧丞，杨锦陈，张蕙琳，
申请(专利权)人：浙江强脑科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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