【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及疲劳检测领域，尤其涉及一种驾驶训练的疲劳检测方法、装置、存储介质和电子设备。
技术介绍
1、利用虚拟现实(virtual reality，vr)开展驾驶训练因其成本低、沉浸度高、效果好等特点逐渐受到业界的认可。然而，在vr环境中开展驾驶训练存在最突出的一个问题是用户容易出现视疲劳的情况，并伴随着眩晕、头痛等不适感，这些由vr场景下的视觉刺激所带来不适，症状表现与晕车或者晕船类似，因此又被称为视觉引发的晕动症(motionsickness)、晕屏症(cybersickness)或立体视疲劳(three-dimension visual fatigue，3dvf)。3dvf不仅可能引发严重的生理不适，如恶心、呕吐甚至休克，也会导致用户的负面情绪如焦虑、反感等，因此对vr场景下的驾驶训练效果产生影响。
2、目前，由于脑电功率谱分析可以提供有关大脑对长时间视觉刺激的响应的见解，因而，一般利用脑电波(electroencephalogram，eeg)数据，评估用户在vr驾驶训练中的疲劳指数，即利用eeg数据中的theta、alpha、beta波段的功率，进行疲劳指数计算，若计算的疲劳指数超过预先设置的疲劳阈值，确认用户处于疲劳状态。
3、但该驾驶训练的疲劳检测方法，由于对α波段和β波段功率与疲劳之间的定性关系尚没有统一的结论，不同的文献得到的结论不甚一致甚至是相反的。因此，疲劳检测精度较低。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供一种驾驶训练的疲劳检
2、具体地，本专利技术是通过如下技术方案实现的：
3、根据本专利技术的第一方面，提供一种虚拟现实驾驶训练的疲劳检测方法，所述方法包括：
4、采集用户在虚拟现实驾驶训练中浏览随机点立体图的脑电波数据，所述随机点立体图按照预设的时间周期嵌入在所述虚拟现实驾驶训练中；
5、从所述脑电波数据中，提取0视差数据以及视差数据；
6、获取所述视差数据与所述0视差数据的数据差数据；
7、获取所述数据差数据中预设时间域内的最大幅值，若该最大幅值相对上一时间周期的最大幅值的降幅超过预先设置的降幅阈值，确定所述用户处于疲劳状态。
8、本实施例的驾驶训练的疲劳检测方法，利用随机点立体图诱发大脑由深度感知变化而产生的脑电波数据，通过对脑电波数据相关成分的变化，将预设时间域内振幅的变化作为立体视疲劳变化指标，具有更好的准确率和适用性。
9、根据本专利技术的第二方面，提供一种驾驶训练的疲劳检测装置，驾驶训练的疲劳检测装置包括：
10、脑电波数据采集模块，用于采集用户在所述面向虚拟现实驾驶训练中浏览随机点立体图的脑电波数据，所述随机点立体图按照预设的时间周期嵌入在所述面向虚拟现实驾驶训练中；
11、数据提取模块，用于从所述脑电波数据中，提取0视差数据以及视差数据；
12、差值运算模块，用于获取所述视差数据与所述0视差数据的数据差数据；
13、疲劳检测模块，用于获取所述数据差数据中预设时间域内的最大幅值，若该最大幅值相对上一时间周期的最大幅值的降幅超过预先设置的降幅阈值，确定所述用户处于疲劳状态。
14、根据本专利技术的第三方面，提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，程序被处理器执行时实现第一方面的任意可能的实现方式中的驾驶训练的疲劳检测方法的步骤。
15、根据本专利技术的第四方面，提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现第一方面的任意可能的实现方式中的驾驶训练的疲劳检测方法的步骤。
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1.一种驾驶训练的疲劳检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述随机点立体图包括左视图及右视图，所述左视图及右视图的初始位置相同，形成0视差，在所述用户浏览中，所述左视图及右视图移动形成视差。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述视差包括：所述左视图及右视图相向移动形成的交叉视差及所述左视图及右视图相对移动形成的非交叉视差。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述交叉视差包括：0.3°视差、0.6°视差、0.9°视差、1.1°视差、1.3°视差；所述非交叉视差包括：-0.3°视差、-0.6°视差、-0.9°视差、-1.1°视差、及-1.3°视差；
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取该视差数据与所述0视差数据的差值数据，包括：
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述脑电波数据的长度为1秒，所述预设时间域为200毫秒至350毫秒。
7.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种驾驶训练
9.一种存储介质，其特征在于，存储介质上存储程序或指令，程序或指令被处理器运行时实现如权利要求1至7中任一项所述的驾驶训练的疲劳检测方法的步骤。
10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至7中任一项所述的驾驶训练的疲劳检测方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种驾驶训练的疲劳检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述随机点立体图包括左视图及右视图，所述左视图及右视图的初始位置相同，形成0视差，在所述用户浏览中，所述左视图及右视图移动形成视差。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述视差包括：所述左视图及右视图相向移动形成的交叉视差及所述左视图及右视图相对移动形成的非交叉视差。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述交叉视差包括：0.3°视差、0.6°视差、0.9°视差、1.1°视差、1.3°视差；所述非交叉视差包括：-0.3°视差、-0.6°视差、-0.9°视差、-1.1°视差、及-1.3°视差；
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取该...
【专利技术属性】
技术研发人员：岳康，王宏安，马翠霞，
申请(专利权)人：重庆中科汽车软件创新中心，
类型：发明
国别省市：
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