【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...
【技术保护点】
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、...
【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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