CN103559778B - 视负荷监测与报警设备和方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种视负荷监测与报警设备和方法。其中，该方法包括：按照设定的采样频率采集环境数据和使用者数据；其中，该环境数据包括：环境的光线强度和紫外线强度；该使用者数据包括：使用者的线运动状态、角运动状态和视距离；根据上述环境数据和使用者数据确定使用者的视负荷程度，当视负荷程度大于报警阈值时，进行报警。本发明能够及时合理地提醒使用者的不良用眼习惯，增强了设备的实用性。

Description

视负荷监测与报警设备和方法

技术领域

本发明涉及电学领域，具体而言，涉及视负荷监测与报警设备和方法。

背景技术

根据中国、美国、澳大利亚合作开展的防治儿童近视研究项目前期调查显示，我国青少年近视发病率高达50%～60%，全国近视眼人数近4亿人。近年来，中国近视眼率有急剧增加的趋势。目前，我国人口近视发生率为33%，是世界平均水平22%的1.5倍。中国学生的近视率排到了世界第二（总人数世界第一），其中小学生为28%，初中生为60%，高中生为85%。

而用眼过度（如长时间看书、看电视、玩电脑游戏等），以及不良的用眼习惯（如不正确的看书、写作业姿势，不适宜的环境光线和紫外线强度等），是现阶段造成青少年近视的主要环境影响因素。上述因素会增加青少年的眼睛视觉负荷，造成视力下降甚至引起黄斑变性、视网膜脱落、青光眼和白内障等并发症，严重危害青少年的视力健康。

针对上述问题，相关技术提供了一种视负荷监测仪，参见图1，该视负荷监测仪包括：监测仪壳体11和内部功能模块（图1中未示意）；其中，监测仪壳体11上嵌有提示灯12、开关13、喇叭14和激光或超声测距装置15。监测仪壳体11的内部设有数据存储模块，该数据存储模块通过线路分别连接电源模块、数据输入模块、数据输出模块、数据处理模块。其中，数据处理模块通过线路连接硅微机械传感器和声光控制模块，声光控制模块通过线路分别与提示灯12和喇叭14连接，电源模块通过线路与开关13连接。该设备主要利用激光或超声测距装置（即上述硅微机械传感器）来测量视距离，即用户眼镜和所看物体之间的距离。通过测量的视距离对视负荷进行估计，根据视负荷的情况针对性制定眼保健方案，在视负荷较重时提醒使用者及时休息，以降低干眼症和视疲劳的发生率。

然而，上述视负荷监测仪主要通过感知视距离参数和使用者身体的偏移角度估计使用者的视负荷值，因监测的参数比较单一，导致视负荷值准确度不高，进而影响对使用者的合理预警。

发明内容

本发明的目的在于提供一种视负荷监测与报警设备和方法，以解决上述的问题。

在本发明的实施例中提供了一种视负荷监测与报警设备，包括：数据采集装置，用于按照设定的采样频率采集环境数据和使用者数据，以及发送环境数据和使用者数据；其中，该环境数据包括：环境的光线强度和紫外线强度；该使用者数据包括：使用者的线运动状态、角运动状态和视距离；数据处理装置，用于接收数据采集装置发送的环境数据和使用者数据，根据环境数据和使用者数据确定使用者的视负荷程度，当视负荷程度大于报警阈值时，生成并发送报警信号；报警装置，用于当接收到数据处理装置发送的报警信号后，根据报警信号进行报警；电源提供装置，用于向数据采集装置、数据处理装置和报警装置供电；开关装置，用于开启或关闭电源提供装置的供电功能。

在本发明的实施例中还提供了一种视负荷监测与报警方法，包括：按照设定的采样频率采集环境数据和使用者数据；其中，该环境数据包括：环境的光线强度和紫外线强度；该使用者数据包括：使用者的线运动状态、角运动状态和视距离；根据上述环境数据和使用者数据确定使用者的视负荷程度，当视负荷程度大于报警阈值时，进行报警。

本发明实施例提供的上述方法和设备基于使用者的视距离、身体状态、头部角度、环境光线强度和环境紫外线强度等视负荷参数，确定使用者在一定时间范围内的视负荷程度的大小，进而向使用者发出可靠的报警，能够及时合理地提醒使用者的不良用眼习惯，增强了设备的实用性。

附图说明

图1示出了相关技术中的视负荷监测仪的示意图；

图2示出了本发明实施例提供的负荷监测与报警设备的结构框图；

图3示出了本发明实施例提供的视负荷监测与报警设备的结构框图；

图4示出了本发明实施例提供的眼镜腿内部器件摆放位置示意图；

图5示出了本发明实施例提供的视负荷监测与报警方法的流程图；

图6示出了本发明实施例提供的加速度传感器的坐标轴示意图；

图7示出了本发明实施例提供的加速度传感器监测的用户头部仰视角的坐标示意图；

图8示出了本发明实施例提供的加速度传感器监测的用户头部上俯视角的坐标示意图。

具体实施方式

下面通过具体的实施例子并结合附图对本发明做进一步的详细描述。

为了提升视负荷监测与报警设备报警的可靠性，本发明实施例提供了一种视负荷监测与报警设备和方法，下面通过实施例进行描述。

参见图2所示的视负荷监测与报警设备的结构框图，该设备包括：

数据采集装置20，用于按照设定的采样频率采集环境数据和使用者数据，以及发送上述环境数据和使用者数据；其中，环境数据包括：环境的光线强度和紫外线强度；使用者数据包括：使用者的线运动状态、角运动状态和视距离；

数据处理装置30，用于接收数据采集装置20发送的环境数据和使用者数据，根据该环境数据和使用者数据确定使用者的视负荷程度，当视负荷程度大于报警阈值时，生成并发送报警信号；

报警装置40，用于当接收到数据处理装置30发送的报警信号后，根据该报警信号进行报警；

电源提供装置50，用于向数据采集装置20、数据处理装置30和报警装置40供电；

开关装置60，用于开启或关闭电源提供装置50的供电功能。

由图2可以看出，数据处理装置30与数据采集装置20连接，报警装置40与数据处理装置30连接，电源提供装置50分别与数据采集装置20、数据处理装置30和报警装置40连接，开关装置60与电源提供装置50连接。

本实施例的视负荷监测与报警设备通过数据采集装置感知视距离、用户的身体状态、头部角度、环境光线强度和环境紫外线强度等视负荷参数，准确获得使用者在一定时间范围内的视负荷程度的大小，进而向使用者发出可靠的报警，能够及时合理地提醒使用者的不良用眼习惯，增强了设备的实用性。

具体实现时，数据采集装置20可以包括：光强传感器，用于按照第一设定采样频率采集环境的光线强度；紫外线传感器，用于按照第二设定采样频率采集环境的紫外线强度；加速度传感器，用于按照第三设定采样频率采集使用者的线运动状态；角运动传感器，用于按照第四设定采样频率采集使用者的角运动状态；距离传感器，用于按照第五设定采样频率采集使用者的视距离。

其中，第一设定采样频率、第二设定采样频率、……、第五设定采样频率可以相同，也可以不同，角运动传感器可以是陀螺仪。

数据处理装置30可以包括以下模块：

（1）数据接收模块，用于接收数据采集装置发送的环境数据和使用者数据；

（2）环境参数计算模块，用于计算当前周期内数据接收模块接收的环境数据中的光线强度和紫外线强度的均值，得到环境的光线强度参数和紫外线强度参数；

（3）运动参数计算模块，用于对当前周期内数据接收模块接收的使用者数据中的线运动状态进行状态识别计算，得到使用者的运动状态参数；对角运动状态进行头部角度计算，得到使用者的头部角度参数；

（4）视距离参数计算模块，用于计算当前周期内数据接收模块接收的使用者数据中的视距离的均值，得到视距离参数；

（5）视负荷参数计算模块，用于采用预设的加权融合算法对光线强度参数、紫外线强度参数、运动状态参数、头部角度参数和视距离参数进行计算，得到当前周期内的视负荷参数；

（6）视负荷程度确定模块，用于对连续指定周期（例如，5个周期，每个周期的时间长度可以设定为2分钟）内的各个视负荷参数求和，得到视负荷累积值，将视负荷累积值作为使用者的视负荷程度。

其中，上述模块的划分方式仅是实现方式的一种，在实际应用中，不局限于这一种划分方式。

上述运动参数计算模块包括：状态识别确定单元和头部角度参数确定单元。其中，状态识别确定单元，用于当std_ax+std_ay+std_az+std_gx+std_gy+std_gz>σ时，确定使用者处于运动状态；否则，确定使用者处于静止状态；其中，std_ax、std_ay和std_az为线运动状态分别对应x、y、z坐标轴的标准方差；std_gx、std_gy和std_gz为角运动状态分别对应x、y、z坐标轴的标准方差，σ为设定的状态识别阈值；头部角度参数确定单元，用于当状态识别确定单元确定使用者处于静止状态时，设置使用者的头部前后方向的倾斜角度设置使用者的头部左右方向的倾斜角度当使用者处于运动状态时，设置θ₁和θ₂均为0；其中，A_X为线运动状态中的x轴方向的采样值均值，A_Y为线运动状态中的y轴方向的采样值均值，A_z为线运动状态中的z轴方向的采样值均值。

上述视负荷参数计算模块可以包括：视负荷参数计算单元，用于设置视负荷参数 $\begin{array}{c}\mathrm{VisionLoad}={B_{\mathrm{light}}}^{{\mathrm{\ω}}_1\·(L-\stackrel{\‾}{L})}\×{B_{\mathrm{uv}}}^{{\mathrm{\ω}}_2\·(\mathrm{UVR}-\stackrel{\‾}{\mathrm{UVR}})}\×{B_{\mathrm{status}}}^{{\mathrm{\ω}}_3\·(\mathrm{status}-\stackrel{\‾}{\mathrm{status}})}\\ \×{B_{\mathrm{angle}}}^{{\mathrm{\ω}}_4^1\·({\mathrm{\θ}}_1-\stackrel{\‾}{{\mathrm{\θ}}_1})+{\mathrm{\ω}}_4^2\·({\mathrm{\θ}}_2-\stackrel{\‾}{{\mathrm{\θ}}_2})}\×{B_{\mathrm{Dis}\tan \mathrm{ce}}}^{{\mathrm{\ω}}_5\·(\mathrm{Dis}-\stackrel{\‾}{\mathrm{Dis}})}\end{array};$ 各个参数说明如下：

L为光线强度参数，B_light为光线强度参数的基底值，ω₁为光线强度参数的指数权重，为光线强度参数的参考标准值；

UVR为紫外线强度参数，B_uv为紫外线强度参数的基底值，ω₂为紫外线强度参数的指数权重，为紫外线强度参数的参考标准值；

status为使用者的运动状态，使用者处于运动状态时，status=1；使用者处于静止状态时，status=0；B_status为使用者的运动状态的基底值，ω₃为使用者的运动状态的指数权重，为使用者的运动状态的参考标准值；

B_angle为头部角度参数的基底值，为θ₁的指数权重，为θ₁的参考标准值；为θ₂的指数权重，为θ₂的参考标准值；

Dis为视距离参数，B_{Dis tan ce}为视距离参数的基底值，ω₅为视距离参数的指数权重，为视距离参数的参考标准值。

上述基底值和参考标准值均可以预先设定，本发明实施例不做具体限制。

为了更明确地提醒使用者当前用眼不适宜的原因，上述数据处理装置还可以包括：超负荷原因确定模块，用于当视负荷程度大于报警阈值时，根据环境数据和使用者数据确定超负荷原因；报警信号生成单元，用于生成与超负荷原因对应的报警信号；报警信号发送单元，用于发送报警信号；

相应地，上述报警装置包括：报警信号接收单元，用于接收报警信号；报警单元，用于按照与报警信号对应的报警方式报警。这样，该设备将可以根据不同原因导致的视负荷程度大于报警阈值的情况，发出不同的报警。

上述报警装置至少包括以下之一：发光报警器、语音报警器和震动报警器。

考虑到使用方便的问题，本发明实施例的视负荷监测与报警设备可以做得比较小，将其设置于使用者配带的饰物中，例如：眼镜框的眼镜腿中，也可设置于诸如耳机、耳环、头盔、头带、胸扣等不同形态的可穿戴设备中。

下面给出一个具体的视负荷监测与报警设备的应用实例，该实例中的视负荷监测与报警设备内嵌于眼镜框的一条眼镜腿中，其报警装置为一个报警灯，如图3所示的视负荷监测与报警设备的结构框图，该视负荷监测与报警设备包括：电源单元（相当于上述电源提供装置）、数据处理单元（相当于上述数据处理装置）、传感器单元（相当于上述数据采集装置）、报警灯（相当于上述报警装置）和开关（相当于上述开关装置）。数据处理单元与电池单元、传感器单元和报警灯相连，从传感器单元获取多模传感器数据（相当于上述环境数据和使用者数据）进行相应的分析处理，在需要提醒或预警时发送信号给报警灯；传感器单元可以包括光强传感器、紫外线传感器、加速度传感器、陀螺仪和距离传感器，距离传感器可以是红外距离传感器、激光距离传感器、超声波距离传感器或其它类型的距离传感器；报警灯通过不同颜色的闪烁来提醒用户长时间近距离用眼或者不良用眼习惯；开关用于开启或关闭视负荷监测与报警设备。

该视负荷监测与报警设备运行过程简单介绍如下：

首先，利用内嵌的光强传感器、紫外线传感器、加速度传感器、陀螺仪和距离传感器采集相应的传感器原始数据，并将数据传输给数据处理单元；

其次，数据处理单元对各类传感器数据进行处理，根据光强传感器的数据提取环境的光线强度参数，根据紫外线传感器数据提取环境的紫外线强度参数，根据加速度传感器数据提取用户头部角度参数，根据加速度传感器和陀螺仪数据的融合识别用户的身体状态（静止或运动等），根据距离传感器数据提取视距离参数；

再次，对上述五种视负荷参数进行加权融合，计算该采样时间段内的视负荷值；

最后，对连续计算的视负荷值进行累计，如果一定时间范围内的视负荷值大于阈值（相当于上述报警阈值），则对用户进行提醒和报警。

在将图3所示的视负荷监测与报警设备内嵌于眼镜框的一条眼镜腿中时，可以采用图4所示的眼镜腿内部器件摆放位置示意图，其中，眼镜腿1的腿尾部设置电源单元2，眼镜腿1中部设置数据处理单元3，眼镜腿1靠近眼镜框一侧设置传感器单元4，报警灯5和开关6可以设置在数据处理单元3和传感器单元4之间。传感器单元4内部的各个传感器的摆放位置可以参考如下方式：

光强传感器41的光感单元方向水平向右，用于接收来自视线方向的环境光；

紫外线传感器42的光感单元方向垂直向上，用于接收阳光中的紫外线；

加速度传感器43和陀螺仪44水平放置，使其x轴方向水平向右，y轴方向垂直向内，z轴方向垂直向上；

距离传感器45的光感单元水平向右，以便于测量眼睛和所看物体之间的距离。

上述数据处理单元具有三个主要功能：1）控制传感器单元中各个传感器的采样；2）接收各种传感器采集的数据，并根据数据处理流程对传感器数据进行处理，提取视距离、用户身体状态、头部角度、环境的光线强度和环境的紫外线强度等五种视负荷参数值，并对上述五种视负荷参数值进行融合，计算特定时间范围之内的视负荷值；3）当特定时间范围之内的视负荷值大于预定阈值时，向报警灯发送报警命令。

对应于上述视负荷监测与报警设备，本发明实施例还提供了一种视负荷监测与报警方法，参见图5，该方法包括以下步骤：

步骤S502，按照设定的采样频率采集环境数据和使用者数据；其中，环境数据包括：环境的光线强度和紫外线强度；使用者数据包括：使用者的线运动状态、角运动状态和视距离；

步骤S504，根据上述环境数据和使用者数据确定使用者的视负荷程度，当视负荷程度大于报警阈值时，进行报警。

本实施例的方法基于使用者的视距离、身体状态、头部角度、环境光线强度和环境紫外线强度等视负荷参数，确定使用者在一定时间范围内的视负荷程度的大小，进而向使用者发出可靠的报警，能够及时合理地提醒使用者的不良用眼习惯，增强了设备的实用性。

具体实现时，上述按照设定的采样频率采集环境数据和使用者数据可以包括：

采用光强传感器按照第一设定采样频率采集环境的光线强度；

采用紫外线传感器按照第二设定采样频率采集环境的紫外线强度；

采用加速度传感器按照第三设定采样频率采集使用者的线运动状态；

采用角运动传感器按照第四设定采样频率采集使用者的角运动状态；

采用距离传感器按照第五设定采样频率采集使用者的视距离。

针对上述图3所示的视负荷监测与报警设备，本实施例提供了如下视负荷监测与报警方法：

1）以采样率SR₁从光强传感器读取N₁个采样值；

2）根据光强传感器的采样值，利用光线强度提取算法，计算环境光线强度参数值；

3）以采样率SR₂从紫外线传感器读取N₂个采样值；

4）根据紫外线传感器的采样值，利用紫外线强度提取算法，计算环境紫外线强度参数值；

5）同时以采样率SR₃从加速度传感器和陀螺仪分别读取N₃个采样值；

6）结合加速度传感器和陀螺仪的采样值，利用状态识别算法，估计用户的身体状态；

7）根据加速度传感器的采样值，利用头部角度估计算法，计算用户头部角度参数值；

8）以采样率SR₄从距离传感器读取N₄个采样值；

9）根据距离传感器的采样值，利用视距离提取算法，计算视距离参数值；

10）利用加权融合算法，对上述五种视负荷参数值进行融合，计算本次视负荷测量值；

11）对最近时间段T之内的视负荷测量值进行累计，如果超出阈值，则点亮报警灯提醒用户；否则转步骤12）；

12）判断是否终止测量，如果是则结束；否则转步骤13）；

13）系统休眠Δt时间（Δt为采样时间间隔），转步骤1）。

在上述方法中，涉及到以下数据处理算法：光线强度提取算法、紫外线强度提取算法、状态识别算法、头部角度估计算法、视距离提取算法、视负荷参数加权融合算法、视负荷测量值累计算法。具体算法可以参考如下实现方式：

1、光线强度提取算法

根据从光强传感器读取的N₁个采样值，假设第i个采样的值为light_i，则当前环境的光线强度参数值L可以按照式（1）计算得到：

$L=\frac{\underset{i=1}{\overset{N_1}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{light}}_i}{N_1}---\left(1\right)$

2、紫外线强度提取算法

根据从紫外线传感器读取的N₂个采样值，假设第i个采样的值为uv_i，则环境紫外线强度参数值UVR可以按照式（2）计算得到：

$\mathrm{UVR}=\frac{\underset{i=1}{\overset{N_2}{\mathrm{\Σ}}}u{v}_i}{N_2}---\left(2\right)$

3、状态识别算法

根据从加速度传感器读取的N₃个采样值计算各个轴读数序列的标准方差std_ax，std_ay，std_az；根据从陀螺仪读取的N₃个采样值计算各个轴读数序列的标准方差std_gx，std_gy，std_gz。给定阈值σ，如果std_ax+std_ay+std_az+std_gx+std_gy+std_gz>σ，则认为用户处于运动状态，设置运动状态参数status=1；否则认为用户处于静止状态，设置status=0。

4、头部角度估计算法

根据“状态识别算法”的计算结果，当用户处于运动状态时，不对用户头部的角度进行估计，头部角度参数为“None”。当用户处于静止状态时，用户头部角度采用下述方法进行估计。

计算得到各个轴的加速度平均值，即：

$A_X=\frac{\underset{i=1}{\overset{N_3}{\mathrm{\Σ}}}a{x}_i}{N_3},$ $A_Y=\frac{\underset{i=1}{\overset{N_3}{\mathrm{\Σ}}}a{y}_i}{N_3},$ $A_Z=\frac{\underset{i=1}{\overset{N_3}{\mathrm{\Σ}}}a{z}_i}{N_3}---\left(3\right)$

本实施例的加速度传感器是水平放置的，因此，加速度传感器的X轴方向水平向右，Y轴方向垂直向内，Z轴方向垂直向上，如图6所示的加速度传感器的坐标轴示意图；当用户头部在垂直平面向上仰起或向下俯视时，Y轴的加速度读数为0，X轴和Z轴加速度读数之间的关系如图7所示的加速度传感器监测的用户头部仰视角的坐标示意图和图8所示的加速度传感器监测的用户头部上俯视角的坐标示意图，其中，图6中的立方体、图7和8中的方框指代加速度传感器，1G指重力方向。

从图6至图8可以看出，头部前后方向的倾斜角度θ₁（即图7中所示的θ）可以按照式（4）计算得到：

${\mathrm{\θ}}_1=\arctan \left(\frac{A_X}{A_Z}\right)---\left(4\right)$

需要指出的是，当用户头部向上仰起时（图7所示），X轴和Z轴的方向均与重力方向相反，A_X和A_Z的读数均为负值，倾斜角度θ₁刚好为正值；当用户头部向下俯视时（图8所示），X轴的方向与重力方向一致，Z轴的方向与重力方向相反，倾斜角度θ₂（即图8中所示的θ）刚好为负值。

同理，当用户头部在垂直平面向左或向右倾斜时，X轴的加速度读数为0，头部左右方向的倾斜角度θ₂可以按照式（5）计算得到：

${\mathrm{\θ}}_2=\arctan \left(\frac{A_Y}{A_Z}\right)---\left(5\right)$

5、视距离提取算法

根据从距离传感器读取的N₄个采样值，假设第i个采样的值为Dis_i，则视距离参数值D可以按照式（6）计算得到：

$D=\frac{\underset{i=1}{\overset{N_4}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Di}{s}_i}{N_4}---\left(6\right)$

6、视负荷参数加权融合算法

根据计算得到的环境光线强度参数值，本实施例定义环境光线强度参数所对应的视负荷分量的值为：其中B_light为环境光线强度参数的基底值，ω₁为环境光线强度参数的指数权重，为环境光线强度参数的参考标准值。

同理，定义环境紫外线强度参数所对应的视负荷分量的值为：其中B_uv为环境紫外线强度参数的基底值，ω₂为环境紫外线强度参数的指数权重，为环境紫外线强度参数的参考标准值。

定义身体状态参数所对应的视负荷分量的值为：其中B_status为身体状态参数的基底值，ω₃为身体状态参数的指数权重，为身体状态参数的参考标准值。

定义头部角度参数所对应的视负荷分量的值为：其中B_angle为头部角度参数的基底值，为前后倾斜角度参数的指数权重，为前后倾斜角度参数的参考标准值；为左右倾斜角度参数的指数权重，为左右倾斜角度参数的参考标准值。

定义视距离参数所对应的视负荷分量的值为：其中B_{Dis tan ce}为视距离参数的基底值，ω₅为视距离参数的指数权重，为视距离参数的参考标准值。

基于上述定义，视负荷参数加权融合结果，即此次采样过程中所感知到的用户视负荷值VisionLoad，定义如式（7）所示：

$\mathrm{VisionLoad}={B_{\mathrm{light}}}^{{\mathrm{\ω}}_1\·(L-\stackrel{\‾}{L})}\×{B_{\mathrm{uv}}}^{{\mathrm{\ω}}_2\·(\mathrm{UVR}-\stackrel{\‾}{\mathrm{UVR}})}\×{B_{\mathrm{status}}}^{{\mathrm{\ω}}_3\·(\mathrm{status}-\stackrel{\‾}{\mathrm{status}})}$

$\×{B_{\mathrm{angle}}}^{{\mathrm{\ω}}_4^1\·({\mathrm{\θ}}_1-\stackrel{\‾}{{\mathrm{\θ}}_1})+{\mathrm{\ω}}_4^2\·({\mathrm{\θ}}_2-\stackrel{\‾}{{\mathrm{\θ}}_2})}\×{B_{\mathrm{Dis}\tan \mathrm{ce}}}^{{\mathrm{\ω}}_5\·(\mathrm{Dis}-\stackrel{\‾}{\mathrm{Dis}})}---\left(7\right)$

7、视负荷测量值累计算法

假设时间段T内总共计算了m次视负荷值，则该段时间内视负荷的累计测量值VL，定义如式（8）所示：

$\mathrm{VL}=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{VisionLoad}}_i---\left(8\right)$

当视负荷的累计测量值VL大于阈值δ时，表明用户用眼过度或者处于不良用眼习惯（或环境），则系统点亮报警灯提醒用户，从而避免因超负荷用眼造成视力下降，危害用户视力健康。需要指出的是，根据比对各个视负荷参数的测量值和标准值，可以判断视负荷超过标准负荷的主要原因（如距离太近、环境光线或者紫外线太强、看书姿势不当或者运动中用眼等），进而通过LED灯不同的闪烁颜色来提醒用户做出相应调整。当然，在实现时，报警方式不局限于使用报警灯，也可以使用微型麦克风或者震动传感器等，利用声音或震动等方式来报警。

上述视负荷监测与报警设备并不局限应用于眼镜框一类的设备，也可用于诸如耳机、耳环、头盔、头带、胸扣等不同形态的可穿戴设备上。

上述数据采集装置（如，各种传感器）还可以预先对采集的数据在进行平滑、异常数据过滤等操作，然后再将预处理后的数据发送给数据处理装置进行上述处理过程。

上述视负荷参数提取算法及视负荷参数加权融合算法只提供了一种示例的实现方式，本发明不局限于上述实现方式；在实现时，可以采用其他变形方式实现；

上述方法和设备应用人群不局限于青少年，也可用于其他需要保护视力健康或眼镜疾病恢复的人群等。

以上实施例通过采集视距离、用户身体状态（即上述运动状态）、头部角度、环境光线强度和环境紫外线强度等视负荷参数，能准确估计一定时间范围内的视负荷值，及时对用眼过度或不良用眼习惯进行提醒和预警；另外，上述视负荷监测与报警设备可以内嵌于眼镜框（如眼镜腿）等饰物中，便于用户穿戴，不会对用户日常生活和用眼造成干扰；上述实施例通过判断视负荷超过标准负荷的主要原因，利用不同的报警方式（如LED灯不同的闪烁颜色）来提醒用户，可以让用户针对性的进行调整，纠正不良用眼习惯；整个监测与报警过程无需人为操作，方便用户使用。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种视负荷监测与报警设备，其特征在于，包括：

数据采集装置，用于按照设定的采样频率采集环境数据和使用者数据，以及发送所述环境数据和所述使用者数据；其中，所述环境数据包括：环境的光线强度和紫外线强度；所述使用者数据包括：使用者的线运动状态、角运动状态和视距离；

数据处理装置，用于接收所述数据采集装置发送的所述环境数据和所述使用者数据，根据所述环境数据和所述使用者数据，采用预设的加权融合算法，计算视负荷参数，并通过计算得到的所述视负荷参数确定所述使用者的视负荷程度，当所述视负荷程度大于报警阈值时，生成并发送报警信号，其中，所述数据处理装置包括：

数据接收模块，用于接收所述数据采集装置发送的所述环境数据和所述使用者数据；环境参数计算模块，用于计算当前周期内所述数据接收模块接收的所述环境数据中的光线强度和紫外线强度的均值，得到所述环境的光线强度参数和紫外线强度参数；运动参数计算模块，用于对所述当前周期内所述数据接收模块接收的所述使用者数据中的线运动状态进行状态识别计算，得到所述使用者的运动状态参数；对所述角运动状态进行头部角度计算，得到所述使用者的头部角度参数；视距离参数计算模块，用于计算所述当前周期内所述数据接收模块接收的所述使用者数据中的视距离的均值，得到视距离参数；视负荷参数计算模块，用于采用预设的加权融合算法对所述光线强度参数、所述紫外线强度参数、所述运动状态参数、所述头部角度参数和所述视距离参数进行计算，得到所述当前周期内的视负荷参数；视负荷程度确定模块，用于对连续指定周期内的各个所述视负荷参数求和，得到视负荷累积值，将所述视负荷累积值作为所述使用 者的视负荷程度；

报警装置，用于当接收到所述数据处理装置发送的报警信号后，根据所述报警信号进行报警；

电源提供装置，用于向所述数据采集装置、所述数据处理装置和所述报警装置供电；

开关装置，用于开启或关闭所述电源提供装置的供电功能。

2.根据权利要求1所述的设备，其特征在于，所述数据采集装置包括：

光强传感器，用于按照第一设定采样频率采集环境的光线强度；

紫外线传感器，用于按照第二设定采样频率采集所述环境的紫外线强度；

加速度传感器，用于按照第三设定采样频率采集所述使用者的线运动状态；

角运动传感器，用于按照第四设定采样频率采集所述使用者的角运动状态；

距离传感器，用于按照第五设定采样频率采集所述使用者的视距离。

3.根据权利要求1所述的设备，其特征在于，所述运动参数计算模块包括：

状态识别确定单元，用于当std_ax+std_ay+std_az+std_gx+std_gy+std_gz>σ时，确定所述使用者处于运动状态；否则，确定所述使用者处于静止状态；其中，std_ax、std_ay和std_az为所述线运动状态分别对应x、y、z坐标轴的标准方差；std_gx、std_gy和std_gz为所述角运动状态分别对应x、y、z坐标轴的标 准方差，σ为设定的状态识别阈值；

头部角度参数确定单元，用于当所述状态识别确定单元确定所述使用者处于静止状态时，设置所述使用者的头部前后方向的倾斜角度 设置所述使用者的头部左右方向的倾斜角度 当所述使用者处于运动状态时，设置θ₁和θ₂均为0；其中，A_X为所述线运动状态中的x轴方向的采样值均值，A_Y为所述线运动状态中的y轴方向的采样值均值，Az为所述线运动状态中的z轴方向的采样值均值。

4.根据权利要求3所述的设备，其特征在于，所述视负荷参数计算模块包括：

视负荷参数计算单元，用于设置视负荷参数

其中，L为所述光线强度参数，B_light为所述光线强度参数的基底值，ω₁为所述光线强度参数的指数权重，为所述光线强度参数的参考标准值；

UVR为所述紫外线强度参数，B_uv为所述紫外线强度参数的基底值，ω₂为所述紫外线强度参数的指数权重，为所述紫外线强度参数的参考标准值；

status为所述使用者的运动状态，所述使用者处于运动状态时，status＝1；所述使用者处于静止状态时，status＝0；B_status为所述使用者的运动状态的基底值，ω₃为所述使用者的运动状态的指数权重，为所述使用者的运动状态的参考标准值；

B_angle为所述头部角度参数的基底值，为θ₁的指数权重，为θ₁的参 考标准值；为θ₂的指数权重，为θ₂的参考标准值；

Dis为所述视距离参数，B_Distance为所述视距离参数的基底值，ω₅为所述视距离参数的指数权重，为所述视距离参数的参考标准值。

5.根据权利要求1所述的设备，其特征在于，

所述数据处理装置还包括：超负荷原因确定模块，用于当所述视负荷程度大于报警阈值时，根据所述环境数据和所述使用者数据确定超负荷原因；报警信号生成单元，用于生成与所述超负荷原因对应的报警信号；报警信号发送单元，用于发送所述报警信号；

所述报警装置包括：报警信号接收单元，用于接收所述报警信号；报警单元，用于按照与所述报警信号对应的报警方式报警。

6.根据权利要求1所述的设备，其特征在于，所述报警装置至少包括以下之一：发光报警器、语音报警器和震动报警器。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的设备，其特征在于，所述视负荷监测与报警设备设置于所述使用者配带的饰物中。

8.一种视负荷监测与报警方法，其特征在于，包括：

按照设定的采样频率采集环境数据和使用者数据；其中，所述环境数据包括：环境的光线强度和紫外线强度；所述使用者数据包括：使用者的线运动状态、角运动状态和视距离；

根据所述环境数据和所述使用者数据，采用预设的加权融合算法，计算视负荷参数，并通过计算得到的所述视负荷参数确定所述使用者的视负荷程度，当所述视负荷程度大于报警阈值时，进行报警；其中，根据所述环境数据和所述使用者数据，采用预设的加权融合算法，计算视负荷参数，并通过计算得到的所述视负荷参数确定所述使用者的视负荷程度，包括：

接收采集的所述环境数据和所述使用者数据；

计算当前周期内所述数据接收模块接收的所述环境数据中的光线强度和紫外线强度的均值，得到所述环境的光线强度参数和紫外线强度参数；

对所述当前周期内所述数据接收模块接收的所述使用者数据中的线运动状态进行状态识别计算，得到所述使用者的运动状态参数；对所述角运动状态进行头部角度计算，得到所述使用者的头部角度参数；

计算所述当前周期内所述数据接收模块接收的所述使用者数据中的视距离的均值，得到视距离参数；

采用预设的加权融合算法对所述光线强度参数、所述紫外线强度参数、所述运动状态参数、所述头部角度参数和所述视距离参数进行计算，得到所述当前周期内的视负荷参数；

对连续指定周期内的各个所述视负荷参数求和，得到视负荷累积值，将所述视负荷累积值作为所述使用者的视负荷程度。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述按照设定的采样频率采集环境数据和使用者数据包括：

采用光强传感器按照第一设定采样频率采集环境的光线强度；

采用紫外线传感器按照第二设定采样频率采集所述环境的紫外线强度；

采用加速度传感器按照第三设定采样频率采集所述使用者的线运动状态；

采用角运动传感器按照第四设定采样频率采集所述使用者的角运动状态；

采用距离传感器按照第五设定采样频率采集所述使用者的视距离。