一种任务执行方法、装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

本说明书公开了一种任务执行方法、装置、存储介质及电子设备，可以获取到由于用户的眨眼或闭眼所产生的部分基础脑电数据的特征，以及获取到用户的基础脑电数据中用于表征用户不同行为能力的不同指定频率范围下的脑电波的特征。从而可以基于用于表征用户眨眼和闭眼情况的特征以及用户的不同指定频率范围下的脑电波的特征，确定出用户的专注度值，进而可以提升确定出的用户的专注度值的准确率。以提升确定出的用户的专注度值的准确率。以提升确定出的用户的专注度值的准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种任务执行方法、装置、存储介质及电子设备


[0001]本说明书涉及计算机
，尤其涉及一种任务执行方法、装置、存储介质及电子设备。

技术介绍

[0002]注意力缺陷与多动障碍（Attention deficit and hyperactivity disorder，ADHD）是一种发生于儿童期的综合症，患者主要表现出学习困难、好动、认知能力下降、注意力集中困难、空间认知障碍、视觉反应迟钝等症状。目前，常用的治疗方法中需要对患者进行注意力训练，而在注意力训练的过程中需要实时确定患者的专注度，以评估注意力训练的效果。
[0003]但是，目前在对患者进行注意力训练时，不能准确地确定出患者在进行注意力训练时的专注度，从而导致对患者进行的注意力训练效果较低。
[0004]因此，如何提升在患者在注意力训练时准确地确定出患者在进行注意力训练时的专注度，则是一个亟待解决的问题。

技术实现思路

[0005]本说明书提供一种任务执行方法、装置、存储介质及电子设备，以部分的解决现有技术存在的上述问题。
>[0006]本说明本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种任务执行方法，其特征在于，包括：采集用户的基础脑电数据；基于预设的筛选条件从所述基础脑电数据中筛选出指定波段的基础脑电数据，并根据所述指定波段的基础脑电数据，确定所述用户的眨眼时长以及闭眼时长；对所述基础脑电数据进行滤波处理，以确定所述基础脑电数据在各指定频率范围下的脑电波，并确定所述基础脑电数据在每种指定频率范围下的脑电波的频谱能量值，不同指定频率范围的脑电波所表征出的用户的身心状态特征不完全相同；将所述眨眼时长、所述闭眼时长、所述基础脑电数据在每种指定频率范围下的脑电波的频谱能量值输入到预设的专注度确定模型中，以通过所述专注度确定模型确定所述用户对应的专注度值，并根据所述专注度值，进行任务执行。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于预设的筛选条件从所述基础脑电数据中筛选出指定波段的基础脑电数据，并根据所述指定波段的基础脑电数据，确定所述用户的眨眼时长，具体包括：从所述基础脑电数据中筛选出波峰与波谷之间的幅度差值超过预设阈值的波段的基础脑电数据，作为指定波段的基础脑电数据；根据所述指定波段的基础脑电数据中包含的所述波峰对应的时刻和所述波谷对应的时刻，确定所述用户的眨眼时长。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于预设的筛选条件从所述基础脑电数据中筛选出指定波段的基础脑电数据，并根据所述指定波段的基础脑电数据，确定所述用户的闭眼时长，具体包括：通过预设的时间窗，从所述基础脑电数据中截取出指定时间长度的子基础脑电数据；对所述指定时间长度的子基础脑电数据进行滤波处理，以确定在目标频率范围下的子基础脑电数据，作为指定波段的基础脑电数据；将所述指定波段的基础脑电数据输入到预设的预测模型中，以通过所述预测模型根据所述指定波段的基础脑电数据，预测出所述用户的闭眼时长。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述基础脑电数据进行滤波处理，以确定所述基础脑电数据在各指定频率范围下的脑电波之前，所述方法还包括：针对所述基础脑电数据中包含的波峰或波谷，根据所述波峰或波谷对应的幅度值的大小，从所述基础脑电数据中筛除眼电伪迹，以得到去噪后基础脑电数据；对所述基础脑电数据进行滤波处理，以确定所述基础脑电数据在各指定频率范围下的脑电波，具体包括：对所述去噪后基础脑电数据进行滤波处理，以确定所述去噪后基础脑电数据在各指定频率范围下的脑电波。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述眨眼时长、所述闭眼时长、所述基础脑电数据在每种指定频率范围下的脑电波的频谱能量值输入到预设的专注度确定模型中，以通过所述专注度确定模型确定所述用户对应的专注度值，具体包括：根据所述眨眼时长与采集所述用户的基础脑电数据的单位时长的比值，确定所述用户的眨眼时长占比，以及根据所述闭眼时长与所述单位时长的比值，确定所述用户的闭眼时长占比；
对所述眨眼时长占比、所述闭眼时长占比进行加权平均，得到第一特征数据；将所述第一特征数据，以及所述基础脑电数据在每种指定频率范围下的脑电波的频谱能量值输入到预设的专注度确定模型中，以通过所述专注度确定模型确定所述用户对应的专注度值。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述眨眼时长、所述闭眼时长、所述基础脑电数据在每种指定频率范围下的脑电波的频谱能量值输入到预设的专注度确定模型中，以通过所述专注度确定模型确定所述用户对应的专注度值，具体包括：根据所述基础脑电数据在各指定频率范围下的脑电波的频谱能量值，确定总频谱能量值；根据所述总频谱能量值，以及所述基础脑电数据在每种指定频率范围下的脑电波的频谱能量值，确定所述基础脑电数据在每种指定频率范围下的脑电波对应的相对能量值；将所述眨眼时长、所述闭眼时长、所述基础脑电数据在每种指定频率范围下的脑电波的频谱能量值，以及所述基础脑电数据在每种指定频率范围下的脑电波对应的相对能量值输入到预设的专注度确定模型中，以通过所述专注度确定模型确定所述用户对应的专注度值。7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述总频谱能量值，以及所述基础脑电数据在每种指定频率范围下的脑电波的频谱能量值，确定所述基础脑电数据在每种指定频率范围下的脑电波对应的相对能量值，具体包括：针对所述基础脑电数据在每种指定频率范围下的脑电波，确定该脑电波的频谱能量值与所述总频谱能量值之间的比值，作为该脑电波对应的相对能量值。8.如权利要求6所述的方法，其特征在于，将所述眨眼时长、所述闭眼时长、所述基础脑电数据在每种指定频率范围下的脑电波的频谱能量值，以及所述基础脑电数据在每种指定频率范围下的脑电波对应的相对能量值输入到预设的专注度确定模型中，以通过所述专注度确定模型确定所述用户对应的专注度值，具体包括：根据每个指定频率范围的脑电波所表征的用户的身心状态，从所述各指定频率范围中，确定出至少部分指定频率范围，作为第一指定频率范围集，...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱世强，崔正哲，谢安桓，宋伟，郑涛，傅向向，万小姣，李鹏，
申请(专利权)人：之江实验室，
类型：发明
国别省市：