CN110151201A - 一种用于专注度的提醒装置及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种用于专注度的提醒装置，包括六轴陀螺仪传感器、MCU以及供电电路，所述六轴陀螺仪传感器与MCU进行电性连接，所述MCU通过无线通信模块与云端数据处理中心，所述云端数据处理中心设置有六轴陀螺仪传感器的参数列表和用于专注度的训练模型。本发明还提供了一种用于专注度的提醒方法通过六轴陀螺仪传感器的收集的参数进行评估专注度，本发明通过获取六轴陀螺仪传感数据，以及构建的专注度训练模型对专注度进行评估，解决儿童学习时的专注度提醒的问题。

Description

一种用于专注度的提醒装置及方法
技术领域
本发明涉及传感技术领域，特别涉及一种用于专注度的提醒装置及方法。
背景技术
目前专注度和集中力的检测大多是借助于面部识别或者脑电波的测试，其应用较为专业，成本较高并且对于平时使用和儿童检测的功能较为欠缺。
为检测儿童学习时的专注度集中程度，提供一种简单可行的方法，是一个较大的市场需求，为家长、学校提供参考；同时研究6-15岁儿童的学习科目的偏好提供一个较好的依据。
发明内容
本发明提供一种一种用于专注度的提醒装置及方法，以通过获取六轴陀螺仪传感数据，以及构建的专注度训练模型对专注度进行评估，解决儿童学习时的专注度提醒的问题。
第一方面，本发明提供一种用于专注度的提醒装置，其特征在于：包括六轴陀螺仪传感器、MCU以及供电电路，所述六轴陀螺仪传感器与MCU进行电性连接，所述MCU通过无线通信模块与云端数据处理中心，所述云端数据处理中心设置有六轴陀螺仪传感器的参数列表和用于专注度的训练模型。
优选地，所述训练模型构建：在公有云上部署Elasticsearch数据库，以及计算得出六轴陀螺仪传感器初始化后，对用户对应的系数计算定值。
优选地，所述提醒装置为佩戴于前额的首环或带有加持支架的眼镜架上。
第二方面，本发明提供一种用于专注度的提醒方法，置于前额的用于数据收集的六轴陀螺仪传感器、和计算专注度的训练模型，包括如下步骤：
S1、用户佩戴时， 取X轴为水平向外，Y轴与X轴垂直构成水平面，Z轴垂直向下；
S2、取X,Y,Z方向的加速度和角加速度分别为νx,νy,νz,ωx,ωy,ωz;
S3、设专注度C与上述步骤参数的函数关系式为: C=F(νx,νy,νz,ωx,ωy,ωz)=f(V)，V=F2(νx,νy,νz,ωx,ωy,ωz),对 F(ν) 级数展开；
S4、使用传感器收集各种标定专注度下的νx,νy,νz,ωx,ωy,ωz数据，通过大数据收集处理后，通过多项式插值拟合，得到各项系数，将系数补入上式中；
S5 、根据传感器实时获得的νx,νy,νz,ωx,ωy,ωz代入上述多项式，计算得到专注度C；
S6、专注度C比对后得到参考值，大于参考值显示专注度低提醒，小于参考值显示专注度优秀，继续保持。
优选地，V=F2(νx,νy,νz,ωx,ωy,ωz)展开运算，包括但不限于绝对值算术平均和或幂次方算术平均和。
优选地，专注度C根据影响程度进行等级划分。
优选地，在步骤S5中，计算过程为云端的大数据中心运算或本地单片机借助查表法进行计算。
优选地，在步骤S1-S4为在一时间段内初始化过程。
第三方面，本发明实施例还提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第二方面所述方法的步骤。
附图说明
图1为本发明提供一种用于专注度的提醒装置结构示意图。
图2为本发明第二实施例提供一种用于专注度的提醒方法步骤图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，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做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
本发明的这些方面或其他方面在以下实施例的描述中会更加简明易懂。
第一方面，如图1所示，本发明实施例提供一种用于专注度的提醒装置，包括六轴陀螺仪传感器、MCU以及供电电路，所述六轴陀螺仪传感器与MCU进行电性连接，所述MCU通过无线通信模块与云端数据处理中心，所述云端数据处理中心设置有六轴陀螺仪传感器的参数列表和用于专注度的训练模型。
在上述装置中，所述训练模型构建：在公有云上部署Elasticsearch数据库，以及计算得出六轴陀螺仪传感器初始化后，对用户对应的系数计算定值。
在上述装置中，所述提醒装置为佩戴于前额的首环或带有加持支架的眼镜架上。
第二方面，本发明实施例提供了一种用于专注度的提醒方法，置于前额的用于数据收集的六轴陀螺仪传感器、和计算专注度的训练模型，包括如下步骤：
S1、用户佩戴时， 取X轴为水平向外，Y轴与X轴垂直构成水平面，Z轴垂直向下；
S2、取X,Y,Z方向的加速度和角加速度分别为νx,νy,νz,ωx,ωy,ωz;
S3、设专注度C与上述步骤参数的函数关系式为: C=F(νx,νy,νz,ωx,ωy,ωz)=f(V)，V=F2(νx,νy,νz,ωx,ωy,ωz),对 F(ν) 级数展开；
S4、使用传感器收集各种标定专注度下的νx,νy,νz,ωx,ωy,ωz数据，通过大数据收集后，通过多项式插值拟合，得到各项系数，将系数补入上式中；
S5 、根据传感器实时获得的νx,νy,νz,ωx,ωy,ωz代入上述多项式，计算得到专注度C；
S6、专注度C比对后得到参考值，大于参考值显示专注度低提醒，小于参考值显示专注度优秀，继续保持。
根据权利要求1所述的一种用于专注度的提醒方法，其特征在于：V=F2(νx,νy,νz,ωx,ωy,ωz)展开运算，包括但不限于绝对值算术平均和或幂次方算术平均和。
在上述实施方式中，专注度C根据影响程度进行等级划分。
在上述实施方式中，在步骤S5中，计算过程为云端的大数据中心运算或本地单片机借助查表法进行计算。
在上述实施方式中，在步骤S1-S4为在一时间段内初始化过程。
实施例2
如图2所示，具体地说，在上述方案中，根据心理学或现有技术研究，对专注度进行初始的限定，在提醒装置取得一定量专注度数据后，多用户初始化获得数据对于在公有云的数据库中进行训练优化，用户佩戴一定周期，初始化数据收集；
使用时，用户在佩戴装置进行使用状态登记，如学习科目、练习技能或做作业等，评测使用状态和专注度的关联；
此时，装置收集大量的用户的专注度数据，对专注度数据学习模型拟合；优化训练集，根据专家设定专注度评定规则进行划分专注度级别，发送至提醒信息至APP客户端或PC端。
以上参照示出根据本申请实施例的方法、装置（系统）和/或计算机程序产品的框图和/或流程图描述本申请。应理解，可以通过计算机程序指令来实现框图和/或流程图示图的一个块以及框图和/或流程图示图的块的组合。可以将这些计算机程序指令提供给通用计算机、专用计算机的处理器和/或其它可编程数据处理装置，以产生机器，使得经由计算机处理器和/或其它可编程数据处理装置执行的指令创建用于实现框图和/或流程图块中所指定的功能/动作的方法。
相应地，还可以用硬件和/或软件（包括固件、驻留软件、微码等）来实施本申请。更进一步地，本申请可以采取计算机可使用或计算机可读存储介质上的计算机程序产品的形式，其具有在介质中实现的计算机可使用或计算机可读程序代码，以由指令执行系统来使用或结合指令执行系统而使用。在本申请上下文中，计算机可使用或计算机可读介质可以是任意介质，其可以包含、存储、通信、传输、或传送程序，以由指令执行系统、装置或设备使用，或结合指令执行系统、装置或设备使用。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变形而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (8)

1.一种用于专注度的提醒装置，其特征在于：包括六轴陀螺仪传感器、MCU以及供电电路，所述六轴陀螺仪传感器与MCU进行电性连接，所述MCU通过无线通信模块与云端数据处理中心，所述云端数据处理中心设置有六轴陀螺仪传感器的参数列表和用于专注度的训练模型。
2.根据权利要求1所述的一种用于专注度的提醒装置，其特征在于：所述训练模型构建：在公有云上部署Elasticsearch数据库，以及计算得出六轴陀螺仪传感器初始化后，对用户对应的系数计算定值。
3.根据权利要求1所述的一种用于专注度的提醒装置，其特征在于：所述提醒装置为佩戴于前额的首环或带有加持支架的眼镜架上。
4.一种用于专注度的提醒方法，置于前额且用于数据收集的六轴陀螺仪传感器、和计算专注度的训练模型，其特征在于，包括如下步骤：
S1、用户佩戴时， 取X轴为水平向外，Y轴与X轴垂直构成水平面，Z轴垂直向下；
S2、取X,Y,Z方向的加速度和角加速度分别为νx,νy,νz,ωx,ωy,ωz; S3、设专注度C与上述步骤参数的函数关系式为: C=F(νx,νy,νz,ωx,ωy,ωz)=f(V)，V=F2(νx,νy,νz,ωx,ωy,ωz),对 F(ν) 级数展开； S4、使用传感器收集各种标定专注度下的νx,νy,νz,ωx,ωy,ωz数据，通过大数据收集后，通过多项式插值拟合，得到各项系数，将系数补入上式中； S5 、根据传感器实时获得的νx,νy,νz,ωx,ωy,ωz代入上述多项式，计算得到专注度C；
S6、专注度C比对后得到参考值，大于参考值显示专注度低提醒，小于参考值显示专注度优秀，继续保持。
5.根据权利要求4所述的一种用于专注度的提醒方法，其特征在于：V=F2(νx,νy,νz,ωx,ωy,ωz)展开运算，包括但不限于绝对值算术平均和或幂次方算术平均和。
6.根据权利要求4所述的一种用于专注度的提醒方法，其特征在于：专注度C根据影响程度进行等级划分。
7.根据权利要求4所述的一种用于专注度的提醒方法，其特征在于：在步骤S5中，计算过程为云端的大数据中心运算或本地单片机借助查表法进行计算。
8.根据权利要求4所述的一种用于专注度的提醒方法，其特征在于：在步骤S1-S4为在一时间段内初始化过程。
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