CN107065224A - 基于大数据的眼疲劳识别方法及其智能眼镜 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种基于大数据的眼疲劳识别方法及其智能眼镜，该智能眼镜的主体结构包括眼镜框、镜片和眼镜腿以及设置在所述眼镜主体结构之上的智能控制系统。所述智能控制系统包括安装在镜框上的光线/距离检测模块，内嵌在眼镜腿上电源模块、视角检测模块、动作模块、通信模块和ARM微处理器模块、以及透光可调镜片；所述基于大数据的眼疲劳识别方法是通过智能控制系统实时采集眼睛的视角、视距、光强和用眼时间这四个数据指标的综合权值来识别眼睛的疲劳状况；所述智能眼镜通过通信模块连接相应App，借助后台互联网大数据分析统计眼睛疲劳健康指数。本发明有效的克服了眼疲劳识别困难的不足，通过科学直观数据信息提高了人们对眼睛健康的认识。

Description

基于大数据的眼疲劳识别方法及其智能眼镜

技术领域

本发明涉及智能硬件技术领域，尤其涉及一种基于大数据的眼疲劳识别方法及其智能眼镜。

背景技术

眼疲劳是一种常见的病状，这种症状伴随着眼干、眼涩、眼酸胀甚至视力低下直接影响着人们的学习工作和生活。眼疲劳主要是由于人们平时用眼习惯不良，以至于眼睛早早的近视，各种年龄阶层均伴随这种症状，严重影响学习工作生活质量，问题的起因主要在于没有一个比较方便可行的个人用眼习惯约束体制，绝大部分人均对用眼卫生，保护眼睛缺乏足够的认识，以至于眼睛因过度疲劳而引发了各种眼科疾病，得不偿失。

目前，眼镜已经成为我们生活必备工具之一，近视镜，远视镜，墨镜等等，但是现有的眼镜均不具有眼疲劳识别功能。因此，如何通过眼镜来及时准确的识别、缓解眼疲劳，如何将个人用眼习惯信息并入互联网大数据信息中，成为我们日常学习、工作生活中的一个共同关注的话题，如何提高我们对眼睛疲劳健康的关注，成为亟待解决的问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：如何及时、准确的识别眼疲劳。

为解决这一技术问题，本发明提出了基于大数据的眼疲劳识别方法及其智能眼镜。

本发明的技术方案是这样实现的：

为本发明提出一种基于大数据的眼疲劳识别方法及其智能眼镜，所述智能眼镜主体结构包括镜片、镜框、镜腿以及设置在所述智能眼镜主体结构上的智能控制系统。其特征在于，所述智能控制系统包括视角检测模块、光线/距离检测模块、透光可调镜片、电源模块、动作模块、通信模块和ARM微处理器模块。

进一步，所述光线/距离检测模块4采用集成的光线检测和距离检测传感器，采集外界环境光线强度和眼镜的视距这两个重要的系统参数。

进一步，所述视角检测模块2采用集成了加速度传感器和陀螺仪的增强型6轴运动处理组件，所述视角检测模块2用测量头部轴线倾角来推及眼睛的视角这一系统所需重要参数。

进一步，所述通信模块集成在ARM微处理器主控模块1内，所述通信模块采用蓝牙4.0通信协议，为所述智能控制系统提供快速稳定的数据传输渠道。

进一步，所述动作模块6采用微型直流振动电机，作为系统振动信号的输出端；所述透光可调镜片3采用集成了过滤式LCD液晶层镜片, 在不同情景光线强度的环境中，该镜片可在控制系统控制下改变镜片的透光度。

进一步，所述电源模块5集成有锂聚合物电池、USB触点充电接口、电源管理芯片，为所述智能控制系统的稳定运行提供可靠的续航支持。

进一步，电源指示灯8，系统电量正常时处于关闭状态，仅在用户按动启动/复位键7查询眼镜工作状态时点亮，绿色点亮代表正常，红色点亮代表系统异常需复位重启，当系统电量低下时开启红色连续闪烁警告用户电量低下。

更进一步，所述用户系统初始定义的视角阈值、视距阈值、光强阈值和眼疲劳时间阈值，是用户初次使用所述智能眼镜时，用户通过携带该眼镜在手机App端的引导下进行所述智能眼镜的自学习模式来初始化定义用户个人用眼习惯的视角阈值、视距阈值、光强阈值以及眼疲劳时间阈值以及其他个人用眼习惯的相关数据信息，作为所述智能控制系统进行眼疲劳识别的原始权值。

所述智能控制系统通过视角检测模块、光线/距离检测模块对用户的眼睛的当前视角、视距、光线强度这三个数据统计值判断、权定当前用户眼睛是处于习字阅读模式还是电子视听阅读模式，通过一段时间的时间累加，最终结合时间统计值与眼睛疲劳时间阈值比对、权定眼睛是否已达疲劳状态

综上所述本发明提出的这种基于大数据的眼疲劳识别方法及其智能眼镜，可实现及时、准确的识别眼疲劳状态，同时还能及时有效的提示用户对眼睛进行按摩放松休息。更近一层所述智能控制系统可将采集到眼睛的各数据信息进行大数据分析网络化，最终在手机App等智能设备端以眼镜健康指数的信息形式呈现并实时跟踪用户，在缓解眼疲劳的同时极大的提高了人们对于眼睛健康问题的关注度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例所述智能眼镜的主体结构示意图；

图2为本发明实施例所述智能眼镜的智能控制系统硬件结构示意图。

图3为本发明实施例所述基于大数据的眼疲劳识别方法及智能控制系统工作流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例只是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，为本发明实施例中的一种智能眼镜主体结构示意图。参照图1，所述智能眼镜的主体结构包括镜片、镜框、和镜腿以及设置在所述眼镜主体结构之上的智能控制系统。所述智能控制系统包含各智能模块的安装位置：镜片3采用集成了过滤式LCD液晶层的眼镜镜片；镜框上装有光线/距离传感器4；镜腿上内嵌有集成通信模块的ARM微处理器主控模块1、视角检测模块2、电源指示灯8、电源模块5、动作模块6和智能控制系统启动/复位键7。

如图2所示，为本发明实施例所述智能眼镜的智能控制系统硬件结构示意图，在图1的基础上参照图2，所述光线/距离检测模块4采用集成的光线检测和距离检测传感器，采集外界环境光线强度和眼镜的视距这两个重要的系统参数；所述视角检测模块2采用集成了加速度传感器和陀螺仪的增强型6轴运动处理组件，所述视角检测模块2用测量头部轴线倾角来推及眼睛的视角这一系统所需重要参数；所述通信模块集成在ARM微处理器主控模块1内，所述通信模块采用蓝牙4.0通信协议，为所述智能控制系统提供快速稳定的数据传输渠道；所述动作模块6采用微型直流振动电机，作为系统振动信号的输出端；所述透光可调镜片3采用集成了过滤式LCD液晶层镜片, 在不同情景光线强度的环境中，该镜片可在控制系统控制下改变镜片的透光度；所述电源模块5集成有锂聚合物电池、USB触点充电接口、电源管理芯片，为所述智能控制系统的稳定运行提供可靠的续航支持；电源指示灯8，系统电量正常时处于关闭状态，仅在用户按动启动/复位键7查询眼镜工作状态时点亮，绿色点亮代表正常，红色点亮代表系统异常需复位重启，当系统电量低下时开启红色连续闪烁警告用户电量低下。

如图3所示，为本发明实施例所述基于大数据的眼疲劳识别方法及智能控制系统工作流程图。所述智能控制系统主要包含电源监控环节、眼疲劳识别环节、眼镜透光自调节环节、数据通信环节四个控制环节。所述智能控制系统的各环节主要针对系统定义这样4个关键参数：视角阈值、视距阈值、多种情景光强阈值、眼疲劳时间阈值，来进行实时的采集分析比对眼睛的疲劳状况。所述4个关键参数是用户在首次使用该智能眼镜时，通过携带眼镜的自学习模式在手机App端的引导下对所述的四个参数进行合理分析校正定义而来。下面在图1、图2的基础上参照图3对所述系统的各主要环节进行分述。

所述电源监控换环节，该环节在所述系统的四个控制环节中的优先级最高。该环节在所述集成了锂聚合物电池、USB触点充电接口、电源管理芯片的电源模块5的硬件基础上，利用所述电源管理芯片实时采集到的系统电压参数作为系统电量评估的一个重要指标。当且仅当电压在正常范围之内时，即电量正常时，所述其他各控制环节才可进行。当电压低于正常范围时，系统将开启电源灯8红色连续闪烁并向用户的手机APP端等互联的智能设备发送警告信息，通过应用信息推送的形式来提醒用户及时充电。此时其他所述智能控制系统的其他控制环节将关闭，目的在于维护电池的续航能力，确保智能眼镜的正常运行时稳定性和使用寿命。

所述眼疲劳识别环节，参照图3所述的控制流程图，该环节主要功能就是识别眼镜疲劳状况。所述智能控制系统利用视角检测模块和光线/距离检测模块，实时采集统计用户眼睛的视角、视距和光强这三个重要参数的平均值，将该平均值与所述视角阈值、视距阈值和光强阈值分析并对。分析用户当前阶段是处于习字阅读模式还是电子视听阅读模式，各模式下分别对各自的时间变量值累加统计，最后将各自统计时间变量值实时的分析比对系统定义的所述眼疲劳时间阈值，通过各模式下的时间参数来识别用户用眼时间是否已达到眼疲劳的判定条件。当眼睛已达眼疲劳的标准时，所述智能控制系统将开启间歇性振动、降低镜片的透光度这两项动作信息来提醒用户摘下眼镜并进行眼部按摩放松休息眼睛，同时通过所述通信模块向手机、智能手环等智能设备发送推送信息来提醒用户健康用眼。

所述眼镜透光自调节环节，参照图2、图3，该环节主要是利用所述光线/距离检测模块和集成了过滤式LCD液晶层的眼镜镜片，对眼镜镜片的透光度进行调节处理。所述光线/距离检测模块的光线传感器实时采集检测外界的光线强度值，分析比对系统初始定义的所述多种情景光强阈值。在不同的光线强度的情景环境下，系统自动调节眼镜镜片的透光度至相对应的权值透光度。避免强光照射对眼睛的危害。

所述数据通信环节，参照图2、图3，该环节将所述眼疲劳识别环节采集到的各模式下的视距平均值和用眼时间累加值、眼疲劳次数统计值、以及所述电源监控模块的检测到系统电量，利用所述的通信环节将以上所述数据统计值上传到App。所述通信环节，主要负责所述智能眼镜与App端交互通信，实时更新用户眼睛各时段的眼疲劳健康信息，同时结合App后台的互联网大数据分析各数据，在App端以眼镜健康指数的形式展现给用户，科学直观的提高了用户对眼睛健康问题的关注度。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，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)

1.一种基于大数据的眼疲劳识别方法及其智能眼镜，所述智能眼镜主体结构包括镜片、镜框、镜腿以及设置在所述智能眼镜主体结构上的智能控制系统，

其特征在于，所述智能控制系统包括视角检测模块、光线/距离检测模块、透光可调镜片、电源模块、动作模块、通信模块和ARM微处理器模块，

所述眼疲劳识别方法，所述眼疲劳识别方法是通过智能控制系统采集眼睛的视角、视距、光强和用眼时间这四个数据指标的综合权值，实时比对用户系统初始定义的视角阈值、视距阈值、光强阈值和眼疲劳时间阈值来识别眼睛的疲劳状况。

2.如权利要求1所述一种智能眼镜，其特征在于：所述视角检测模块2采用了集成加速度计和陀螺仪的6轴运动处理传感器，用来实时检测用户头部的轴线倾角进而获取用户眼镜的视角这一系统所需数据。

3.如权利要求1所述一种智能眼镜，其特征在于：所述光线/距离检测模块4采用集成光线检测和距离检测于一体的传感器，该模块可采集环境的光线强度、眼睛的视距这两个系统所需数据。

4.如权利要求1所述一种智能眼镜，其特征在于：所述透光可调镜片3采用集成了过滤式LCD液晶层的眼镜镜片，所述透光可调镜片3可在所述智能控制系统的控制下改变镜片的透光度。

5.如权利要求1所述一种智能眼镜，其特征在于：所述电源模块5集成有锂聚合物电池、USB触点充电接口、电源管理芯片。

6.如权利要求1所述一种智能眼镜，其特征在于：所述动作模块6采用微型直流振动电机。

7.如权利要求1所述一种智能眼镜，其特征在于：所述ARM微处理器模块1采用Cortex-M4内核的ARM微处理器，该处理器可保证较高的数据处理能力和稳定性；所述通信模块集成在所述ARM微处理器模块1中，通过蓝牙4.0传输协议实时传输所述智能控制系统采集到眼睛的疲劳健康数据信息到手机App等智能设备，App后台对这些数据信息进行互联网的大数据分析，最终以眼睛健康指数的形式呈现在App中。

8.如权利要求1所述的基于大数据的眼疲劳识别方法，其特征在于：所述用户系统初始定义的视角阈值、视距阈值、光强阈值和眼疲劳时间阈值，是用户初次使用所述智能眼镜时，用户通过携带该眼镜在手机App端的引导下进行所述智能眼镜的自学习模式来初始化定义用户个人用眼习惯的视角阈值、视距阈值、光强阈值以及眼疲劳时间阈值以及其他个人习惯数据信息，作为所述智能控制系统进行眼疲劳识别的原始权值。

9.如权利要求1所述的基于大数据的眼疲劳识别方法，其特征在于：所述智能控制系统通过视角检检测模块、光线/距离检测模块对用户的眼睛的当前视角、视距、光线强度这三个数据统计值判断、识别当前用户眼睛是处于习字阅读模式还是电子视听阅读模式，通过一段时间的时间累加，最终结合时间统计值与眼睛疲劳时间阈值比对、识别眼睛是否已达疲劳状态。