CN111603160A - 一种基于儿童脑电生理参数采集与情绪检测的专注力训练方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出一种基于儿童脑电生理参数采集与情绪检测的专注力训练方法，所述的专注力训练方法包括如下步骤：将头部运动采集模块、脑电信息采集模块和实时图像采集模块安装到儿童身体的各个部位，启动系统，头部运动采集模块、脑电信息采集模块和实时图像采集模块将采集的数据发送到云端数据库，根据儿童的状态利用迭代算法模块分配个性化训练程对儿童进行训练，训练完成后，分析模块根据使用者的训练结果进行分析，本发明能够为儿童的家长提供最真实的专注力数据，以便家庭或者学校实时把握儿童的专注力状态和情绪状态，及时调整教学方案和内部沟通模式，更好的把握和调整儿童的情绪状态和学习、考试状态。

Description

一种基于儿童脑电生理参数采集与情绪检测的专注力训练 方法
技术领域
本发明涉及生理检测技术领域，尤其涉及一种基于儿童脑电生理参数采集与情绪检测的专注力训练方法。
背景技术
情绪是我们智力的基础，也是人类道德与尊严的基础。随着认知神经科学与情感神经科学的发展，越来越多的证据表明，情绪是推理和判断过程中必不可少的一部分，并对各个成长时期的学习和记忆过程产生重要的影响。其中儿童时期的情绪变化尤为重要，在成长过程中若没有得到正确的心理指引和情绪上的关注，可能导致其在青少年时期的自闭、自卑和逆反心理。因此，我们提倡情绪监督要从儿童时期做起。虽然情绪是一种主观意识，但情绪状态的变化总会伴随一定的生理变化，因而，我们可以从生理参数的角度，以儿童作为检测对象，用一套客观的评价标准来研究情绪状态。
情绪活动的主要生理指标有：肤电反应、循环系统指标、呼吸、语音、脑电波以及其他生理指标。
现有的生理参数检测仪虽然能够采集脑电生理参数和检测情绪，但不能够针对采集与检测的数据做出针对使用者进行针对训练的方法，为此，我们提出一种基于儿童脑电生理参数采集与情绪检测的专注力训练方法。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种能够针对使用者的脑电生理参数采集与情绪做出针对使用者专注力提升的训练方法。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
设计一种基于儿童脑电生理参数采集与情绪检测的专注力训练方法，包括采集控制模块、头部运动采集模块、脑电信息采集模块和实时图像采集模块，所述采集控制模块的输入端通过头部运动采集模块的输出端通过导线分别与脑电信息采集模块的输出端和实时图像采集模块的输出端连接；
所述的专注力训练方法包括如下步骤：
S1：将头部运动采集模块、脑电信息采集模块和实时图像采集模块安装到儿童身体的各个部位；
S2：启动系统，头部运动采集模块、脑电信息采集模块和实时图像采集模块将采集的数据发送到云端数据库；
S3：云端数据库利用分析模块分析当前儿童的专注力状态和情绪状态、分析当前儿童的学习或作业状态以及分析当前儿童是处于学习或者作业某门课目的状态；
S4：云端的分析模块分析完成后，根据儿童的状态利用迭代算法模块分配个性化训练程对儿童进行训练；训练完成后，分析模块根据使用者的训练结果进行分析，分析儿童是否有进步；
A1：若儿童的脑电生理参数采集与情绪检测数据经过分析模块分析存在进步，则再次进入个性化训练程序进行训练，多次训练提高进步速度；
A2：若儿童的脑电生理参数与情绪检测数据经过分析模块分析未发生进步，则进入迭代算法模块，迭代算法模块根据儿童的人情况重新分配新的个性化训练程序进行训练。
优选的，所述脑电信息采集模块通过一个或者多个通道实时采集儿童的脑电波数据，并将采集到的数据传输给云端的分析模块进行分析。
优选的，所述实时图像采集模块为摄像头和录音笔。
优选的，所述头部运动采集模块采集儿童在学习或者作业过程中的头部运动数据，实时传输到云端服务器，算法分析儿童是否处于专心的状态。
优选的，所述实时图像采集模块实时采集儿童在学习或者作业过程中的信息，将该信息上传到云端服务器后，会采用图像识别算法来分析儿童。
优选的，所述脑电信息采集模块在儿童学习或者作业过程中实时采集整个脑部区域的脑电波信号，其信号反应了儿童的心理状态，包括：兴奋、投入、放松、兴趣、压力、专注等，这些采集到的脑电波信号通过无线的方式上传到远程服务器，服务器收集到数据后先存储，后提交给智能分析模块进行分析。
优选的，所述云端数据库、分析模块用于收集与存储来自儿童头部运动采集模块、脑电信息采集模块和实时图像采集模块实时数据，分别调用相应的处理程序来分析儿童在学习过程中的专注力状态，压力状态、情绪状态等。
本发明提出的一种基于儿童脑电生理参数采集与情绪检测的专注力训练方法，有益效果在于：脑电信息采集模块通过至少一个或者多个通道实时采集儿童的脑电波数据，将采集到的数据传输给云端的分析模块；头部运动采集模块通过运动传感器实时采集儿童在学习过程中的头部运动数据，采集到的数据传输给云端的分析模块；实时图像采集模块通过实时的摄像头来采集儿童在听课或作业过程中的视频+音频信号，采集到的数据传输给云端的分析模块，实时情绪状态信息采集模块：本发明能够为儿童的家长提供最真实的专注力数据，以便家庭或者学校实时把握儿童的专注力状态和情绪状态，及时调整教学方案和内部沟通模式，更好的把握和调整儿童的情绪状态和学习、考试状态。
附图说明
图1为本发明提出的专注力训练流程图。
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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
参照图1，本实用发明一种技术方案本：一种基于儿童脑电生理参数采集与情绪检测的专注力训练方法，包括采集控制模块、头部运动采集模块、脑电信息采集模块和实时图像采集模块，采集控制模块的输入端通过头部运动采集模块的输出端通过导线分别与脑电信息采集模块的输出端和实时图像采集模块的输出端的输出端连接；
所述的专注力训练方法包括如下步骤：
S1：将头部运动采集模块、脑电信息采集模块和实时图像采集模块安装到儿童身体的各个部位；
S2：启动系统，头部运动采集模块、脑电信息采集模块和实时图像采集模块将采集的数据发送到云端数据库；
S3：云端数据库利用分析模块分析当前儿童的专注力状态和情绪状态、分析当前儿童的学习或作业状态以及分析当前儿童是处于学习或者作业某门课目的状态；
S4：云端的分析模块分析完成后，根据儿童的状态利用迭代算法模块分配个性化训练程对儿童进行训练；训练完成后，分析模块根据使用者的训练结果进行分析，分析儿童是否有进步；
A1：若儿童的脑电生理参数采集与情绪检测数据经过分析模块分析存在进步，则再次进入个性化训练程序进行训练，多次训练提高进步速度
A2：若儿童的脑电生理参数与情绪检测数据经过分析模块分析未发生进步，则进入迭代算法模块，迭代算法模块根据儿童的人情况重新分配新的个性化训练程序进行训练。
脑电信息采集模块通过一个或者多个通道实时采集儿童的脑电波数据，并将采集到的数据传输给云端的分析模块进行分析。
实时图像采集模块为摄像头和录音笔。
头部运动采集模块采集儿童在学习或者作业过程中的头部运动数据，实时传输到云端服务器，算法分析儿童是否处于专心的状态。
优选的，实时图像采集模块实时采集儿童在学习或者作业过程中的信息，将该信息上传到云端服务器后，会采用图像识别算法来分析儿童。
脑电信息采集模块在儿童学习或者作业过程中实时采集整个脑部区域的脑电波信号，其信号反应了儿童的心理状态，包括：兴奋、投入、放松、兴趣、压力、专注等，这些采集到的脑电波信号通过无线的方式上传到远程服务器，服务器收集到数据后先存储，后提交给智能分析模块进行分析。
云端数据库、分析模块用于收集与存储来自儿童头部运动采集模块、脑电信息采集模块和实时图像采集模块实时数据，分别调用相应的处理程序来分析儿童在学习过程中的专注力状态，压力状态、情绪状态等。
分析模块可以评估出孩子在不同作业，不同习题情况下的学习兴趣，学习状态和专注力状态。
分析模块将这些状态数据再通过无线传输到家长的移动端APP上，供家长能实时掌握孩子每日的学习状态，情绪状态等信息，以便家长从心理层面真正了解自己的孩子。
分析模块的工作原理如下：根据输入端的脑电生物反馈模块的各指标参数值和图像识别模块的孩子的学习类型、科目、内容分析将孩子各门课目和各种题型学习过程中的专注状态，情绪状态。
实施例：首先根据实时图形处理模块的输出变量对上述变量分别按功课类别和题型类型进行计算平均值。
第一天数学课总计耗时1小时，其中三种题型分别耗时10分钟，20分钟，30分钟，计算各题型的上述参数的平均值，同时计算该门功课整体的平均值，总计22个数值。
第二天，第三天，第四天，第五天，第六天，第七天依次计算，以一周为一个周期，将上述的7天值再作平均处理，既可得到在过去一周该受试在数学这门功课上的22个测量值，其它功课，例如英语，语文等依次计算，存储相应的数值。
先将上述功课按功课类型排序，按各参数值过去一周的得分情况进行排序，得到一个序列。以情绪参数为例，得分越高，表明受试对此功课的情绪体验越高，反之越低。
将这三门功课的各指标得分按比例关系进行计算，例如专注力这一项，数学得80分，英语60，语文60，刚首次计算为三者的比例关系为：40％，30％，30％，在生成训练项目时候，重点训练情绪体验得分高的项目，比例关系40％，30％，30％，比如训练项目为10个，安排4个是和数学相关，3个分别和英文和语文相关。
第二周同样得出上述的各项数值，三分功课的得分重新计算后，与上一周进行比较，如果该门功课的某参数绝对值相比于上一周有上升，说明在过去一周该项的训练是有效的，在接下来这一周保持与上周同样比例或者提高训练的比例，如果绝对分值下降，则先判断该功课的情绪指数和兴奋、兴趣指数，如果这三个指数同样呈现下降，刚降低该训练项目在下周的训练量，如果呈现上升，说明孩子对这门功课的情绪是积极或上升的，只是专注力还不够，则提升下一周的训练量。
这是对三门功课的算法过程。
同样，对于每门功课里的各题型同样采用类型算法，最终通过一定时间的反馈式训练，最终提升孩子在同样情绪指数和兴趣、兴趣指数下的专注力表现。
在这个过程中会将孩子的这些指数定期提交给父母，让其实时掌握孩子的状态，调整平时的学习方法，培养孩子的学习兴趣和正面的情绪体验。
本系统的最终训练目标是通过反馈式的训练提升在同等情绪、兴趣指标下孩子的专注力和思考力等指标值。
同时，通过将上述偏非理性的参数值，例如情绪，压力，放松、兴趣等定期提供给家长，让其掌握孩子内心的真实状态，及时调整其教育方式，能改善孩子的上述参数指标，来最终真正达到孩子学习的进步。
该模块将上述分析模块得出来的数据和结果按照排序情况，针对上一周孩子各项得分最差的三项，自动自成相应的有针对性的训练程序给到孩子，孩子每日登录自己的训练账号，完成相应的有针对性训练。
然后训练结果再反馈到前面的云端数据存储、分析模块，作为输入指标，反馈式调整下一次的训练程序。
具体的生成算法如下：模块首先将上述的实测数据与前一周的数据做比较，例如，数学的计算题的分数相对比上一周同比提升，说明过去一周的针对数学计算题的专注力训练题目是有效的，则继续保持此训练项目，如果发现得分相对上周不变，或者甚至下降，刚根据下降情况，增加此项的训练强度和时长。
同时，系统会将孩子的这一周的这些状态数据通过移动端反馈到家长，提醒家长孩子在各方面的表现，让家长从心理层面更好的了解自己的孩子，同时也给家长建议及时关注孩子的状态，尤其是心理状态，给出调整建议。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于儿童脑电生理参数采集与情绪检测的专注力训练方法，包括采集控制模块、头部运动采集模块、脑电信息采集模块和实时图像采集模块，其特征在于：所述采集控制模块的输入端通过头部运动采集模块的输出端通过导线分别与脑电信息采集模块的输出端和实时图像采集模块的输出端连接；
所述的专注力训练方法包括如下步骤：
S1：将头部运动采集模块、脑电信息采集模块和实时图像采集模块安装到儿童身体的各个部位；
S2：启动系统，头部运动采集模块、脑电信息采集模块和实时图像采集模块将采集的数据发送到云端数据库；
S3：云端数据库利用分析模块分析当前儿童的专注力状态和情绪状态、分析当前儿童的学习或作业状态以及分析当前儿童是处于学习或者作业某门课目的状态；
S4：云端的分析模块分析完成后，根据儿童的状态利用迭代算法模块分配个性化训练程对儿童进行训练；训练完成后，分析模块根据使用者的训练结果进行分析，分析儿童是否有进步；
A1：若儿童的脑电生理参数采集与情绪检测数据经过分析模块分析存在进步，则再次进入个性化训练程序进行训练，多次训练提高进步速度；
A2：若儿童的脑电生理参数与情绪检测数据经过分析模块分析未发生进步，则进入迭代算法模块，迭代算法模块根据儿童的人情况重新分配新的个性化训练程序进行训练。
2.根据权利要求1所述的一种基于儿童脑电生理参数采集与情绪检测的专注力训练方法，其特征在于：所述脑电信息采集模块通过一个或者多个通道实时采集儿童的脑电波数据，并将采集到的数据传输给云端的分析模块进行分析。
3.根据权利要求1所述的一种基于儿童脑电生理参数采集与情绪检测的专注力训练方法，其特征在于：所述实时图像采集模块为摄像头和录音笔。
4.根据权利要求1所述的一种基于儿童脑电生理参数采集与情绪检测的专注力训练方法，其特征在于：所述头部运动采集模块采集儿童在学习或者作业过程中的头部运动数据，实时传输到云端服务器，算法分析儿童是否处于专心的状态。
5.根据权利要求1所述的一种基于儿童脑电生理参数采集与情绪检测的专注力训练方法，其特征在于：所述实时图像采集模块实时采集儿童在学习或者作业过程中的信息，将该信息上传到云端服务器后，会采用图像识别算法来分析儿童。
6.根据权利要求1所述的一种基于儿童脑电生理参数采集与情绪检测的专注力训练方法，其特征在于：所述脑电信息采集模块在儿童学习或者作业过程中实时采集整个脑部区域的脑电波信号，其信号反应了儿童的心理状态，包括：兴奋、投入、放松、兴趣、压力、专注等，这些采集到的脑电波信号通过无线的方式上传到远程服务器，服务器收集到数据后先存储，后提交给智能分析模块进行分析。
7.根据权利要求1所述的一种基于儿童脑电生理参数采集与情绪检测的专注力训练方法，其特征在于：所述云端数据库、分析模块用于收集与存储来自儿童头部运动采集模块、脑电信息采集模块和实时图像采集模块实时数据，分别调用相应的处理程序来分析儿童在学习过程中的专注力状态，压力状态、情绪状态等。
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