CN108241433A - 疲劳度解析平台 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种电子阅读器观众疲劳度解析平台,包括:脸部图像捕获设备,嵌入在电子阅读器的前方框架中,用于对电子阅读器的观众的脸部进行图像数据捕获,以获得并输出高清脸部图像;电子墨水触控屏,固定安装在电子阅读器的前方框架内,用于显示所述电子阅读器存储的电子书的相关内容,还用于在接收到观众的眼部疲劳等级时,实时显示与观众的眼部疲劳等级对应的文字内容;立体声扬声器,嵌入在电子阅读器的前方框架中,用于在接收到的观众的眼部疲劳等级超限时,播放相应的疲劳报警语音文件。通过本发明,能够有效避免过度阅读对观众眼部造成的伤害。

Description

疲劳度解析平台
技术领域
本发明涉及电子阅读器领域,尤其涉及一种疲劳度解析平台。
背景技术
电子阅读器是专门用于显示书籍、杂志、报纸和其他印刷品来源的书面材料的数字版本的便携式、低能耗、高分辨率的设备。某些电子阅读器也提供类似博客,网站,新闻推送等这些电子文档的访问。在大多数情况下,拥有其他主要功能的设备,如上网本和手机,也被作为电子阅读器使用。在这里,“电子阅读器”这个术语指的是专门为了显示文本而设计的设备。大多数的电子阅读器采用被称为“电子墨水”的技术来提供黑白可调整大小的文本显示方式而不是液晶屏幕显示方式,他们允许用户在单个的设备上存储书库,做批注,在文本上划重点和设置书签。
当前的电子阅读器,虽然采用“电子墨水”的技术降低了对观众的眼睛的影响,当如果观看时间过长,仍会对观众的眼睛造成一定的伤害。当前缺乏对电子阅读器观众的眼睛疲劳等级进行有效检测的技术方案。
发明内容
为了解决上述问题,本发明提供了一种电子阅读器观众疲劳度解析平台,使用脸部图像捕获设备,嵌入在电子阅读器的前方框架中,用于对电子阅读器的观众的脸部进行图像数据捕获,以获得并输出高清脸部图像,并对高清脸部图像进行自适应的深度神经网络的检测和识别,确认对应的观众眼睛疲劳等级,同时采用语音或图像方式进行相应报警。
根据本发明的一方面,提供了一种电子阅读器观众疲劳度解析平台,所述平台包括:
脸部图像捕获设备,嵌入在电子阅读器的前方框架中,用于对电子阅读器的观众的脸部进行图像数据捕获,以获得并输出高清脸部图像;
电子墨水触控屏,固定安装在电子阅读器的前方框架内,用于显示所述电子阅读器存储的电子书的相关内容,还用于在接收到观众的眼部疲劳等级时,实时显示与观众的眼部疲劳等级对应的文字内容;
立体声扬声器,嵌入在电子阅读器的前方框架中,用于在接收到的观众的眼部疲劳等级超限时,播放相应的疲劳报警语音文件。
本发明至少具备以下几处重要的发明点:
(1)采用噪声幅值分析设备对输入图像的整体质量进行评估,在质量较差时选择高强度的图像识别设备以提高图像识别质量,在质量良好时,选择普通强度的图像识别设备以减少不必要的设备功耗,从而兼顾了图像识别的效率和效果;
(2)搭建了基于自适应深度神经网络的疲劳度等级检测机制,提高了观众疲劳度检测结果的精度。
附图说明
以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述,其中:
图1为根据本发明实施方案示出的电子阅读器观众疲劳度解析平台的疲劳度提取设备的接口示意图。
图2为根据本发明实施方案示出的电子阅读器观众疲劳度解析平台的结构方框图。
具体实施方式
下面将参照附图对本发明的电子阅读器观众疲劳度解析平台的实施方案进行详细说明。
现有技术中并没有涉及到与电子阅读器观众疲劳度检测的技术方案。为了克服上述不足,本发明搭建了一种电子阅读器观众疲劳度解析平台,具体实施方案如下。
图1为根据本发明实施方案示出的电子阅读器观众疲劳度解析平台的疲劳度提取设备的接口示意图。其中,所述疲劳度提取设备采用如图1所示的微控制器来实现。
图2为根据本发明实施方案示出的电子阅读器观众疲劳度解析平台的结构方框图,所述平台包括:
脸部图像捕获设备,嵌入在电子阅读器的前方框架中,用于对电子阅读器的观众的脸部进行图像数据捕获,以获得并输出高清脸部图像。
接着,继续对本发明的电子阅读器观众疲劳度解析平台的具体结构进行进一步的说明。
所述电子阅读器观众疲劳度解析平台中还可以包括:
电子墨水触控屏,固定安装在电子阅读器的前方框架内,用于显示所述电子阅读器存储的电子书的相关内容,还用于在接收到观众的眼部疲劳等级时,实时显示与观众的眼部疲劳等级对应的文字内容。
所述电子阅读器观众疲劳度解析平台中还可以包括:
立体声扬声器,嵌入在电子阅读器的前方框架中,用于在接收到的观众的眼部疲劳等级超限时,播放相应的疲劳报警语音文件。
所述电子阅读器观众疲劳度解析平台中还可以包括:
噪声幅值分析设备,设置在电子阅读器的集成电路板上,与所述脸部图像捕获设备连接,用于接收高清脸部图像,对所述高清脸部图像中的噪声进行分析以获得各种噪声的幅值,基于各种噪声的幅值确定所述高清脸部图像的质量等级;
图像数量决策设备,设置在电子阅读器的集成电路板上,与所述噪声幅值分析设备连接,用于在所述质量等级低于或等于预设下限质量等级时,选择与质量等级对应数量的训练图像作为预设训练数量,质量等级越高,训练图像的数量越多,以及还用于在接收到的质量等级大于预设下限质量等级时,选择固定数量的训练图像作为预设训练数量;
颜色图像获取设备,设置在电子阅读器的集成电路板上,与所述图像数量决策设备连接,对于每一类型场景,选取预设训练数量的图像作为训练图像,将所有类型场景的训练图像都转换到YUV颜色空间以获得多个训练颜色图像;
归一化处理设备,设置在电子阅读器的集成电路板上,与颜色图像获取设备连接,用于接收所述多个训练颜色图像,对所述多个训练颜色图像分别执行归一化处理以获得固定尺寸的多个标准训练图像;
特征决策设备,设置在电子阅读器的集成电路板上,分别与所述归一化处理设备和所述噪声幅值分析设备连接,依照质量等级确定选择的模型的输入量类型,依照选择的输入量类型对每一个标准训练图像进行特征提取以获得符合选择的输入量类型的、该标准训练图像对应的训练特征量,其中,质量等级越低,选择的模型的输入量类型对应的数据处理量越多;
模型训练设备,设置在电子阅读器的集成电路板上,与所述特征决策设备连接,用于接收各个标准训练图像对应的各个训练特征量,将各个训练特征量分别输出到模型中以完成模型参数的训练,其中,模型包括输入层、隐含层和输出层,模型的输出层的输出量为眼部疲劳等级;
疲劳度提取设备,设置在电子阅读器的集成电路板上,分别与所述特征决策设备和所述噪声幅值分析设备连接,用于接收高清脸部图像,对高清脸部图像依次YUV颜色空间转换、归一化处理以及依照选择的输入量类型的特征提取以获得符合选择的输入量类型的、该高清脸部图像对应的识别特征量,将该高清脸部图像对应的识别特征量作为训练后模型的输入层的输入,以获取观众的眼部疲劳等级。
所述电子阅读器观众疲劳度解析平台中:
所述电子墨水触控屏与所述疲劳度提取设备连接,用于接收观众的眼部疲劳等级。
所述电子阅读器观众疲劳度解析平台中:
所述立体声扬声器与所述疲劳度提取设备连接,用于接收观众的眼部疲劳等级。
所述电子阅读器观众疲劳度解析平台中还可以包括:
FLASH存储芯片,与所述图像数量决策设备连接,用于预先存储预设下限质量等级,还用于存储所述图像数量决策设备输出的预设训练数量。
另外,所述电子阅读器观众疲劳度解析平台中还可以包括:时分双工通信接口,与所述疲劳度提取设备连接,用于接收并无线发送观众的眼部疲劳等级。
时分双工是一种通信系统的双工方式,在移动通信系统中用于分离接收和传送信道。移动通信目前正向第三代发展,中国于1997年6月提交了第三代移动通信标准草案(TD-SCDMA),其TDD模式及智能天线新技术等特色受到高度评价并成三个主要候选标准之一。在第一代和第二代移动通信系统中FDD模式一统天下,TDD模式没有引起重视。但由于新业务的需要和新技术的发展,以及TDD模式的许多优势,TDD模式将日益受到重视。
时分双工的工作原理如下:TDD是一种通信系统的双工方式,在移动通信系统中用于分离接收与传送信道(或上下行链路)。TDD模式的移动通信系统中接收和传送是在同一频率信道即载波的不同时隙,用保证时间来分离接收与传送信道;而FDD模式的移动通信系统的接收和传送是在分离的两个对称频率信道上,用保证频段来分离接收与传送信道。
采用不同双工模式的移动通信系统特点与通信效益是不同的。TDD模式的移动通信系统中上下行信道用同样的频率,因而具有上下行信道的互惠性,这给TDD模式的移动通信系统带来许多优势。
在TDD模式中,上行链路和下行链路中信息的传输可以在同一载波频率上进行,即上行链路中信息的传输和下行链路中信息的传输是在同一载波上通过时分实现的。
采用本发明的电子阅读器观众疲劳度解析平台,针对现有技术中电子阅读器观众状态难以检测的技术问题,通过改造电子阅读器架构,增加了多个有针对性的图像采集设备和图像处理设备,最关键的是,采用了自适应的深度神经网络对电子阅读器观众的疲劳度进行及时检测,从而能够对疲劳状态中的观众提供及时的提醒或警告。
可以理解的是,虽然本发明已以较佳实施例披露如上,然而上述实施例并非用以限定本发明。对于任何熟悉本领域的技术人员而言,在不脱离本发明技术方案范围情况下,都可利用上述揭示的技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰,或修改为等同变化的等效实施例。因此,凡是未脱离本发明技术方案的内容,依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰,均仍属于本发明技术方案保护的范围内。

Claims (7)

1.一种电子阅读器观众疲劳度解析平台,所述平台包括:
脸部图像捕获设备,嵌入在电子阅读器的前方框架中,用于对电子阅读器的观众的脸部进行图像数据捕获,以获得并输出高清脸部图像。
2.如权利要求1所述的电子阅读器观众疲劳度解析平台,其特征在于,所述平台还包括:
电子墨水触控屏,固定安装在电子阅读器的前方框架内,用于显示所述电子阅读器存储的电子书的相关内容,还用于在接收到观众的眼部疲劳等级时,实时显示与观众的眼部疲劳等级对应的文字内容。
3.如权利要求2所述的电子阅读器观众疲劳度解析平台,其特征在于,所述平台还包括:
立体声扬声器,嵌入在电子阅读器的前方框架中,用于在接收到的观众的眼部疲劳等级超限时,播放相应的疲劳报警语音文件。
4.如权利要求3所述的电子阅读器观众疲劳度解析平台,其特征在于,所述平台还包括:
噪声幅值分析设备,设置在电子阅读器的集成电路板上,与所述脸部图像捕获设备连接,用于接收高清脸部图像,对所述高清脸部图像中的噪声进行分析以获得各种噪声的幅值,基于各种噪声的幅值确定所述高清脸部图像的质量等级;
图像数量决策设备,设置在电子阅读器的集成电路板上,与所述噪声幅值分析设备连接,用于在所述质量等级低于或等于预设下限质量等级时,选择与质量等级对应数量的训练图像作为预设训练数量,质量等级越高,训练图像的数量越多,以及还用于在接收到的质量等级大于预设下限质量等级时,选择固定数量的训练图像作为预设训练数量;
颜色图像获取设备,设置在电子阅读器的集成电路板上,与所述图像数量决策设备连接,对于每一类型场景,选取预设训练数量的图像作为训练图像,将所有类型场景的训练图像都转换到YUV颜色空间以获得多个训练颜色图像;
归一化处理设备,设置在电子阅读器的集成电路板上,与颜色图像获取设备连接,用于接收所述多个训练颜色图像,对所述多个训练颜色图像分别执行归一化处理以获得固定尺寸的多个标准训练图像;
特征决策设备,设置在电子阅读器的集成电路板上,分别与所述归一化处理设备和所述噪声幅值分析设备连接,依照质量等级确定选择的模型的输入量类型,依照选择的输入量类型对每一个标准训练图像进行特征提取以获得符合选择的输入量类型的、该标准训练图像对应的训练特征量,其中,质量等级越低,选择的模型的输入量类型对应的数据处理量越多;
模型训练设备,设置在电子阅读器的集成电路板上,与所述特征决策设备连接,用于接收各个标准训练图像对应的各个训练特征量,将各个训练特征量分别输出到模型中以完成模型参数的训练,其中,模型包括输入层、隐含层和输出层,模型的输出层的输出量为眼部疲劳等级;
疲劳度提取设备,设置在电子阅读器的集成电路板上,分别与所述特征决策设备和所述噪声幅值分析设备连接,用于接收高清脸部图像,对高清脸部图像依次YUV颜色空间转换、归一化处理以及依照选择的输入量类型的特征提取以获得符合选择的输入量类型的、该高清脸部图像对应的识别特征量,将该高清脸部图像对应的识别特征量作为训练后模型的输入层的输入,以获取观众的眼部疲劳等级。
5.如权利要求4所述的电子阅读器观众疲劳度解析平台,其特征在于:
所述电子墨水触控屏与所述疲劳度提取设备连接,用于接收观众的眼部疲劳等级。
6.如权利要求5所述的电子阅读器观众疲劳度解析平台,其特征在于:
所述立体声扬声器与所述疲劳度提取设备连接,用于接收观众的眼部疲劳等级。
7.如权利要求6所述的电子阅读器观众疲劳度解析平台,其特征在于,所述平台还包括:
FLASH存储芯片,与所述图像数量决策设备连接,用于预先存储预设下限质量等级,还用于存储所述图像数量决策设备输出的预设训练数量。
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