本创新涉及疲劳监测技术,介绍了一套新的疲劳监测系统和设备。该系统通过模拟训练场景,确定个体的初始基准分数,并通过循环训练直至检测到疲劳信号,随后进行休息。休息结束后,系统将个体引导至测试场景,以持续监测其表现。
背景技术
疲劳检测技术旨在通过各种方法和设备来监测和评估个体的疲劳状态。这些技术可以应用于驾驶员监控、工业安全、医疗健康等领域。常用的疲劳检测方法有:1.生物信号检测如脑电图、心电图、皮肤电反应等;2.行为检测如眼动跟踪、面部表情分析等;3.主观评价如问卷调查、自我报告等;4.作业性能监测,检测个体在特定人物中的表现如反应时间、错误率等。
眼动仪是一种用于监测和记录眼球运动的设备。它广泛应用于医疗健康、心理学研究、市场营销、用户体验设计等领域。其基本原理包括视频眼动追踪和光电反射法。视频眼动追踪使用红外光源和摄像头捕捉眼睛图像,通过图像处理算法计算眼球的位置和运动轨迹;光电反射法则利用红外光照射眼球,通过检测反射光的位置来确定眼球的方向。眼动仪的主要参数包括注视点、扫视和眨眼频率,分别指眼睛停留在某一点的时间和位置、快速眼球运动以及眨眼的次数和间隔。
中国专利“CN106073805B一种基于眼动数据的疲劳检测方法和装置”中所述的疲劳检测方法为:通过眼动仪采集受试者与UI进行交互时的眼动数据计算出特征数据、再由反应的灵敏度和眼动疲劳特征数据结合机器学习算法判断出受试者是否处于疲劳状态,其中所使用的UI由字符搜索测试和阅读理解测试组成。但是该方法并不是直接让受试者使用眼动仪进行交互,需要通过鼠标键盘等其他设备进行交互,眼动仪仅用于采集受试者在进行测试时的眼动数据,这就导致受试者对设备操作的熟练度的差异可能会导致最后结果的偏差。
中国专利“CN118236066A一种基于眼动捕捉和追踪的注意力评估及训练系统、方法”提供了一种采用了眼动仪与游戏任务相结合的评估注意力的方式,能够让用户通过眼动仪直接进行训练,通过提供针对性的训练任务,能够实现用户个性化的评估和反馈,以提高用户的专注力和持久力。但是该专利没有评估用户的疲劳情况,主要是用于注意力评估和注意力训练。
现有的专利基本没有针对受试者的疲劳情况以及疲劳恢复情况的评估方法,大部分仅仅是进行注意力评估或者是单次的疲劳检测,无法进行如:正常状态-疲劳状态-疲劳恢复状态-再次疲劳状态等多种状态下的检测,无法满足一些需要检查完整疲劳过程的需求。除此之外,目前的疲劳检测方法通常并不会根据受试者的个人生理状况调整分数计算算法,这样可能会导致个体差异被忽视,从而导致评估结果不准确,无法真实反映受试者的疲劳情况。
实现思路