CN109550233A - 基于增强现实技术的孤独症儿童注意力训练系统 - Google Patents

基于增强现实技术的孤独症儿童注意力训练系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于增强现实技术的孤独症儿童注意力训练系统，该系统包括客户端与服务端；训练者通过注册/登录模块登录之后进入注意力训练模块，目标识别与追踪模块在数据采集模块的数据中识别训练者躯体，并根据训练者的手掌信息创建虚拟手掌信息掌，注意力训练模块将训练者躯体与训练场景渲染融合，根据虚拟手掌信息生成训练时需要的道具完成与训练场景的交互，训练任务完成后对完成情况打分。本发明让儿童在虚实融合的环境中进行交互训练，使得儿童在享受乐趣的过程中提升注意力水平；可有效提高孤独症儿童选择性注意力水平和持续性注意力水平，并且在有辅导者辅助的情况下本发明能够准确的识别训练者。

Description

基于增强现实技术的孤独症儿童注意力训练系统
技术领域
本发明属于生理评测技术领域，尤其涉及一种基于增强现实技术的孤独症儿童注意力训练系统。
背景技术
孤独症(Autism Spectrum Disorder,ASD)，又称自闭症，是一组以社交障碍、语言交流障碍、兴趣或活动范围狭窄以及重复刻板行为为主要特征的神经发育性障碍。其核心症状为：社会交流障碍、语言交流障碍、重复刻板行为。
目前孤独症谱系障碍患病率高，己成为威胁儿童发展的最常见病症之一。国内尚未见关于ASD全国性患病率的报道，患病率还没有完全一致的统计。虽然目前国内并没有全国性的流行病学检查数据，但根据近10年来在我国部分省市的调查结果和美国疾病预防控制中心网络监测数据显示，ASD患病率的趋势在显著上升，已经引起了世界各国广泛关注。
注意力的研究一直是认知神经心理学和认知神经科学最热门的研究方向之一。注意力是一种导致局部刺激的意识水平提高的知觉的选择性的集中，注意功能作为基本认知功能存在于所有认知功能过程中，受到众多学者的广泛关注。孤独症儿童注意特征是：(1)敏感与迟钝同时存在。这主要表现在，对视觉刺激过分敏感，而对声音的刺激往往是置若罔闻。(2)过度选择与无视刺激兼而有之。孤独症儿童只对有兴趣的刺激加以注意，而对其他刺激则漠然处之，他们更集中于细微处而忽视整体。
研究表明，特定的训练可以影响有注意力障碍的儿童和正常儿童的注意网络。目前常用的注意力训练方法主要有：药物干预方法、行为方法、感觉统合训练方法、生物反馈训练方法以及计算机软件训练方法。计算机软件训练是将传统的注意力训练任务移植到计算机上，但很多软件只是简单的用计算机代替纸、笔操作，训练元素单一，受到年龄的限制，并且在任务设计上并无多少创新，没有考虑到训练者个体差异性来针对性的进行训练。
发明内容
发明目的：针对上述训练元素单一，无法对有差异的孤独症儿童进行特定训练、在有辅导者的干预下无法精确的识别训练者的问题，本发明提供一种基于增强现实技术的孤独症儿童注意力训练系统。
技术方案：本发明提供一种基于增强现实技术的孤独症儿童注意力训练系统，该系统包括客户端与服务端；
所述客户端包括：注册/登录模块、数据采集模块、目标识别与追踪模块、注意力训练模块、数据接口模块、用户权限与数据管理模块；
所述注册/登录模块，用于提供训练者首次使用时注册账号，并提供训练者在客户端使用注册成功的账号登陆；
所述数据采集模块，用于采集训练者的图像数据，并把采集的数据转换为方便计算的格式，传送给目标识别与追踪模块；
所述目标识别与追踪模块，用于识别和追踪训练者躯体，并根据训练者的手掌信息创建虚拟手掌信息；将训练者躯体和虚拟手掌信息反馈至注意力训练模块；
所述注意力训练模块，用于为登陆成功的训练者提供特定的训练任务，并将目标识别与追踪模块传送的训练者躯体与任务的场景进行融合渲染；根据虚拟手掌信息生成训练时需要的道具完成与训练场景的交互，训练任务完成后对完成情况打分；
所述用户权限与数据管理模块，用于保存训练者的训练得分，并供通过注册/登录模块登陆成功的训练者查询历史训练得分；
所述数据接口模块，用于上传训练得分至服务端，并在训练者查询历史训练得分时，向服务端发送查询请求，并将服务端下发的历史训练得分送至用户权限与数据管理模块。
进一步的，训练系统采用C/S三层架构，客户端通过HTTP请求与服务端通信。
进一步的，所述客户端软件采用Unity3D作为开发平台。
进一步的，所述的数据采集模块采用Kinect传感器，利用Kinect传感器采集深度图像和RGB彩色数据。
进一步的，所述目标识别与追踪模块利用基于人体索引的人体目标检测识别算法识别人体躯体，根据深度图像获取像素点的深度距离和索引值，对深度图像中值滤波，根据深度距离设定深度阈值范围，深度图像二值化后，将深度阈值范围内的像素值赋值255，判定在设定深度阈值范围内索引值为1-6的像素点为人体像素点，即为人体躯体。
进一步的，所述目标识别与追踪模块对识别的人体躯体进行自适应距离分层处理，对每一层人体躯体进行标记，训练过程中训练者为第一层。
进一步的，所述目标识别与追踪模块创建包含训练者手掌信息的矩形包围盒，在矩形包围盒内以手心坐标开始向邻域遍历像素，选择属于手部区域的像素创建二值图，根据手部区域的二值图，得到包含所有手部像素的最小圆，该最小的圆为训练者的虚拟手掌信息，并得到圆的坐标和圆的半径。
有益效果：本发明提升了系统的伸缩性，降低了底层数据库的负载能力要求；本发明利用Unity3D作为开发平台，在现实环境之中叠映虚拟三维场景信息，将训练任务以游戏的形式呈现给孤独症儿童。实现了图像数据的采集和处理、场景的融合渲染、自然的人机交互体验、训练数据的采集和保存等功能。让儿童在虚实融合的环境中进行交互训练，使得儿童在享受乐趣的过程中提升注意力水平；可有效提高孤独症儿童选择性注意力水平和持续性注意力水平，并且在有辅导者辅助的情况下能够准确的识别训练者。
附图说明
图1为本发明的功能模块图；
图2为本发明的客户端架构图；
图3为本发明的基于人体索引的人体目标检测识别算法流程图；
图4为本发明的人体躯体自适应距离分层流程图；
图5为本发明手掌位置检测流程图；
图6为本发明的接鸡蛋游戏模块设计图；
图7为本发明的贪吃蛇游戏模块的的交互逻辑图；
图8为本发明的服务端架构图。
具体实施方式
构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
如图1-2所示，本发明提供一种基于增强现实技术的孤独症儿童注意力训练系统，该系统包括客户端与服务端；
所述客户端包括：注册/登录模块、数据采集模块、目标识别与追踪模块、注意力训练模块、数据接口模块、用户权限与数据管理模块；
所述注册/登录模块，用于提供训练者首次使用时注册账号，并提供训练者在客户端使用注册成功的账号登陆；
所述数据采集模块，用于采集训练者的图像数据，并把采集的数据转换为方便计算的格式，传送给目标识别与追踪模块；
所述目标识别与追踪模块，用于识别和追踪训练者躯体，并根据训练者的手掌信息创建虚拟手掌信息；将训练者躯体和虚拟手掌信息反馈至注意力训练模块；
所述注意力训练模块，用于为登陆成功的训练者提供特定的训练任务，并将目标识别与追踪模块传送的训练者躯体与任务的场景进行融合渲染；根据虚拟手掌信息生成训练时需要的道具完成与训练场景的交互，训练任务完成后对完成情况打分；
所述用户权限与数据管理模块，用于保存训练者的训练得分，并供通过注册/登录模块登陆成功的训练者查询历史训练得分；
所述数据接口模块，用于上传训练得分至服务端，并在训练者查询历史训练得分时，向服务端发送查询请求，并将服务端下发的历史训练得分送至用户权限与数据管理模块。
本系统采用C/S三层架构，终端展现在客户端，业务逻辑层和数据逻辑层在服务器端，客户端和服务端之间为信网络层，数据存储层在数据库。客户端不直接访问数据库，而是通过HTTP请求与服务器通信，从而实现数据的分布式处理，增强系统的伸缩性，降低底层数据库的负载能力要求。客户端软件采用Unity3D作为开发平台。
数据采集模块采用Kinect传感器，利用Kinect传感器采集深度图像数据和RGB彩色数据。
如图3所示，目标识别与追踪模块利用基于人体索引的人体目标检测识别算法识别人体躯体，首先根据深度图像获取像素点的深度距离和索引值。在像素点的颜色信息中，将高13位表示像素点的深度信息，低3位表示像素点的索引号。低3位字节表示被跟踪的人体索引编号，这3位字节会被转换为整数数值类型(即0～7)但是并不作为标志位。对获取到的深度图像进行中值滤波，得到更加稳定的深度图像。然后根据有效探测距离设定深度阈值范围：1m～3.5m，将此范围之外的像素点的灰度值设置为0，当作背景处理；然后将深度图像二值化；将在深度阈值范围内的像素值设置为255反之设置为0；判定在设定深度阈值范围内索引值为1-6的像素点为人体像素点，即为人体躯体。
若索引编号为零，则说明该位置没有找到人体或物体，若其值为1或者2，则表明识别“人体1”、“人体2”。
具体的中值滤波为，通过采用5*5邻域窗口处理来实现针对0值点特殊处理，通过扫描整幅图像判断中心点是否为零值点，若非零值点则保留，如果是零值点则获取该点在此邻域内的所有非零点，将这些非零点按深度快速排序，取最中间的点的深度值或中间两个点的深度均值作为窗口中心点的深度值。
如图4所示，所述目标识别与追踪模块对识别的人体躯体进行自适应距离分层处理，对每一层人体躯体进行标记，训练过程中训练者为第一层，即最靠近Kinect传感器的。具体的分层方法为：首先在上述深度阈值范围1-3.5m内对每距离段内所有人体像素点进行统计，并用直方块H[i]表示(i＝0,1,…,24)，一共可以划分出25个直方块，对所有直方块的高度做归一化处理，便于观察显示。每个直方块均有一个直方块集合，若H[i]＝0且H[i]<H[i+1]，则第i个块直方块所在深度值就是该直方块集合的左边界深度L[i]；若H[i]＝0且H[i]<H[i-1](i不等于0)，则第i个块直方块所在深度值就是该集合的右边界深度。再根据得到的所有左右边界深度值中找到L[i]＝0并且R[i]＝0的直方块，则有i个距离层。
如图5所示，所述目标识别与追踪模块根据训练者的手掌信息(手心到手腕的范围)，创建包含手部信息的矩形包围盒，在矩形包围盒内以手心坐标开始向邻域遍历像素，如果该像素属于手部区域，在二值图中置1，遍历完成后得到手部区域的二值图，最后找到包含所有手部像素的最小圆，该最小的圆为为训练者的虚拟手掌信息，并得到圆形坐标和圆的半径。
在本实施例中注意力训练模块包括：接鸡蛋游戏和贪吃蛇游戏，使用接鸡蛋游戏来训练孤独症儿童的选择性注意力，贪吃蛇游戏来训练孤独症儿童的持续性注意力和注意力分配。
接鸡蛋游戏的游戏背景是在一个农场中，场景上方共有五只会生鸡蛋的母鸡，训练者需要用双手尽可能的去接住母鸡生下的鸡蛋，但是不能接到粪便。接鸡蛋游戏分为简单和进阶两种难度，简单难度中，母鸡只会生下鸡蛋，而在进阶难度中，母鸡不仅会生鸡蛋，也会排下粪便。游戏时间一共两分钟，每隔1.5秒钟五只母鸡中的一只会生下一个鸡蛋或粪便，鸡蛋或粪便掉落速度约为1m/s。整个游戏过程中会掉落80个鸡蛋或粪便，粪便在进阶难度中出现的概率为30％。母鸡生鸡蛋的速度，鸡蛋掉落速度以及总的游戏时间长度均可以调整，针对不同的孤独症儿童选择不同的参数。
如图6所示为所述的接鸡蛋游戏模块设计图，分为初始化和交互式训练。初始化模块为获得训练者图像进行场景渲染，设置道具生成参数，获得手部位置和大小；交互式训练模块分为动态生成手部碰撞体，碰撞检测碰撞反馈，数据采集保存。
训练者图像场景渲染采用Unity3D平台开发，对Kinect采集到的图像进行人体图像识别和分割，考虑到孤独症儿童实际训练中可能需要老师或家长站在儿童身后进行辅助，当Kinect识别到多个目标时，根据深度信息分层选取第一层的人体为训练者，即最靠近Kinect传感器的人体。将获得的人体图像与场景进行融合渲染。
设置道具生成参数是母鸡生鸡蛋或粪便的参数需要根据参与训练的儿童的实际情况来制定，在初始化时需要对各个变量进行重新赋值。
获得手部位置和大小根据手部区域的二值图，找到包含所有手部像素的最小圆，得到了圆形坐标和圆的半径，在此会动态更新手部碰撞体的位置和大小。
碰撞检测与碰撞反馈首先需要动态创建手部碰撞体，其交互逻辑的本质为Unity3D中的碰撞检测，场景中母鸡生下的鸡蛋或粪便会绑定一个固定大小的圆形碰撞体，训练者的左右手则会根据人手的形状大小动态绑定一个圆形碰撞体。当手部的碰撞体与鸡蛋或粪便上的碰撞体发生碰撞时，训练者会得到相应的场景反馈，播放一个提示音并让鸡蛋或粪便消失。与此同时，后台也会记录训练者的得分情况。
在训练过程中，后台会不断更新训练者的得分情况，完成数据采集。训练结束后，训练数据会通过HTTP协议发送到服务器端，完成云端数据保存。当数据上传完成后，会自动跳转至任务选择界面，训练者可以根据实际情况继续选择训练任务或者退出本次训练。
如图7所示。贪吃蛇游戏的交互逻辑为训练者需要用手挥动魔法棒指挥小蛇去吃掉屏幕中随机出现的食物，每次吃掉一个食物，小蛇的身体便会增加一节。蛇头需要持续跟踪魔法棒的位置，蛇的身体跟随上一节身体一起运动，以蛇头的碰撞检测作为是否得分的依据。贪吃蛇游戏中，训练者需要用手挥动魔法棒指挥小蛇去吃掉屏幕中随机出现的食物，每次吃掉一个食物，小蛇的身体便会增加一节，在寻觅食物的过程中，训练者需要注意不能撞上自己的尾巴。贪吃蛇游戏分为简单，进阶和困难三种难度，在简单难度中，每次随机出现的食物是静止不动的，训练者可以较为轻松的指引小蛇吃到食物，在进阶难度中，食物在出现后会沿着某一方向匀速运动，训练者需要持续追踪食物的运动轨迹，而在困难模式中，训练者需要左右两只手分别指挥一条小蛇，两只小蛇要吃到不同的食物并且不能撞上另外一条小蛇，由此可以进行注意力分配的训练。整个游戏过程中，小蛇的移动速度，食物的移动速度均可以调整，针对不同的孤独症儿童选择不同的参数。
如图8所示，所示服务端架构采用了阿里云提供的云服务器，一台服务器可以管理多个客户端的数据。事务逻辑层提供了一个数据接口给客户端，客户端调用接口发送HTTP请求和训练数据到服务端，事务逻辑层处理客户端的HTTP请求，调用相应的数据逻辑层的接口获得数据请求结果，然后将数据封装成JSON格式返回客户端。数据逻辑层作为事务逻辑层和数据库的中间件，为上层即事务逻辑层提供接口，根据请求对数据库进行具体的读写操作。
另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本发明对各种可能的组合方式不再另行说明。

Claims (7)

1.基于增强现实技术的孤独症儿童注意力训练系统，其特征在于：该系统包括客户端与服务端；
所述客户端包括：注册/登录模块、数据采集模块、目标识别与追踪模块、注意力训练模块、数据接口模块、用户权限与数据管理模块；
所述注册/登录模块，用于提供训练者首次使用时注册账号，并提供训练者在客户端使用注册成功的账号登陆；
所述数据采集模块，用于采集训练者的图像数据，并把采集的数据转换为方便计算的格式，传送给目标识别与追踪模块；
所述目标识别与追踪模块，用于识别和追踪训练者躯体，并根据训练者的手掌信息创建虚拟手掌信息；将训练者躯体和虚拟手掌信息反馈至注意力训练模块；
所述注意力训练模块，用于为登陆成功的训练者提供特定的训练任务，并将目标识别与追踪模块传送的训练者躯体与任务的场景进行融合渲染；根据虚拟手掌信息生成训练时需要的道具完成与训练场景的交互，训练任务完成后对完成情况打分；
所述用户权限与数据管理模块，用于保存训练者的训练得分，并供通过注册/登录模块登陆成功的训练者查询历史训练得分；
所述数据接口模块，用于上传训练得分至服务端，并在训练者查询历史训练得分时，向服务端发送查询请求，并将服务端下发的历史训练得分送至用户权限与数据管理模块。
2.根据权利要求1所述的基于增强现实技术的孤独症儿童注意力训练系统，其特征在于：训练系统采用C/S三层架构，客户端通过HTTP请求与服务端通信。
3.根据权利要求1所述的基于增强现实技术的孤独症儿童注意力训练系统，其特征在于：所述客户端软件采用Unity3D作为开发平台。
4.根据权利要求1所述的基于增强现实技术的孤独症儿童注意力训练系统，其特征在于：所述的数据采集模块采用Kinect传感器，利用Kinect传感器采集深度图像和RGB彩色数据。
5.根据权利要求4所述的基于增强现实技术的孤独症儿童注意力训练系统，其特征在于：所述目标识别与追踪模块利用基于人体索引的人体目标检测识别算法识别人体躯体，根据深度图像获取像素点的深度距离和索引值，对深度图像中值滤波，根据深度距离设定深度阈值范围，深度图像二值化后，将深度阈值范围内的像素值赋值255，判定在设定深度阈值范围内索引值为1-6的像素点为人体像素点，即为人体躯体。
6.根据权利要求5所述的基于增强现实技术的孤独症儿童注意力训练系统，其特征在于：所述目标识别与追踪模块对识别的人体躯体进行自适应距离分层处理，对每一层人体躯体进行标记，训练过程中训练者为第一层。
7.根据权利要求6所述的基于增强现实技术的孤独症儿童注意力训练系统，其特征在于；所述目标识别与追踪模块创建包含训练者手掌信息的矩形包围盒，在矩形包围盒内以手心坐标开始向邻域遍历像素，选择属于手部区域的像素创建二值图，根据手部区域的二值图，得到包含所有手部像素的最小圆，该最小的圆为训练者的虚拟手掌信息，并得到圆的坐标和圆的半径。
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