CN111699698A - 缓解眼疲劳方法及智能终端 - Google Patents

缓解眼疲劳方法及智能终端 Download PDF

Info

Publication number
CN111699698A
CN111699698A CN201980010314.0A CN201980010314A CN111699698A CN 111699698 A CN111699698 A CN 111699698A CN 201980010314 A CN201980010314 A CN 201980010314A CN 111699698 A CN111699698 A CN 111699698A
Authority
CN
China
Prior art keywords
eye
fatigue
average
frame
brightness
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201980010314.0A
Other languages
English (en)
Inventor
艾静雅
柳彤
朱大卫
汤慧秀
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen Haifu Yitong Technology Co ltd
Original Assignee
Shenzhen Haifu Yitong Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen Haifu Yitong Technology Co ltd filed Critical Shenzhen Haifu Yitong Technology Co ltd
Publication of CN111699698A publication Critical patent/CN111699698A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/47—End-user applications
    • H04N21/485—End-user interface for client configuration
    • H04N21/4854—End-user interface for client configuration for modifying image parameters, e.g. image brightness, contrast
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1103—Detecting eye twinkling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/18—Eye characteristics, e.g. of the iris
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/43—Processing of content or additional data, e.g. demultiplexing additional data from a digital video stream; Elementary client operations, e.g. monitoring of home network or synchronising decoder's clock; Client middleware
    • H04N21/442—Monitoring of processes or resources, e.g. detecting the failure of a recording device, monitoring the downstream bandwidth, the number of times a movie has been viewed, the storage space available from the internal hard disk
    • H04N21/44213—Monitoring of end-user related data
    • H04N21/44218—Detecting physical presence or behaviour of the user, e.g. using sensors to detect if the user is leaving the room or changes his face expression during a TV program

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Ophthalmology & Optometry (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • User Interface Of Digital Computer (AREA)

Abstract

本申请公开一种缓解眼疲劳方法及智能终端(10)，其中应用于智能终端(10)的缓解眼疲劳方法包括：首先通过在亮屏状态下通过前置摄像头定时或持续采集视频数据，并对所述视频数据进行处理以裁剪出眼部的视频段，进而根据对所述视频段进行眼部图像识别而得到的的识别结果进行统计得到眨眼频率和平均闭眼用时，并应用得到的所述眨眼频率和所述平均闭眼用时计算眼部疲劳度，实现根据所述眼部疲劳度调节显示的亮度和/或色彩，使在用户长时间使用电子设备的过程中，起到缓解眼疲劳的作用。

Description

缓解眼疲劳方法及智能终端
技术领域
本申请涉及智能设备技术领域，尤其涉及一种缓解眼疲劳方法及智能终端。
背景技术
当前智能手机等智能终端的使用非常普及，智能终端已成为人们日常生活中不可或缺的工具，其通话、娱乐、社交、多媒体等功能极大丰富了人们日常生活，也让人们对智能手机产生了非常严重的依赖，给人们身心健康带来了重大的影响。
其中,用眼疲劳就是一个非常值得重视的问题，用眼疲劳过度会导致眼干、眼睛发红甚至眼睛发炎，视力模糊等问题发生。目前，智能终端厂商也逐渐意识到了这一严重问题，并不断地寻找有效途径去解决该问题。
发明内容
为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种缓解由于长时间使用智能终端而导致眼疲劳的的缓解眼疲劳方法及智能终端。
为解决上述技术问题，本申请实施例提供以下技术方案：一种缓解眼疲劳的方法，应用于智能终端，其特征在于，所述方法包括：
亮屏状态下通过前置摄像头定时或持续采集视频数据；
处理所述视频数据以裁剪出眼部的视频段；
对所述视频段进行眼部图像识别；
对所述眼部图像识别的识别结果进行统计以获得眨眼频率和平均闭眼用时；
应用所述眨眼频率和所述平均闭眼用时计算眼部疲劳度；
根据所述眼部疲劳度调节显示的亮度和/或色彩。
可选地，所述对所述视频段进行眼部图像识别包括：
逐帧读取所述视频段中的眼部图像；
预处理所述眼部图像；
从所述眼部图像中提取特征点；
结合眼部在闭合与睁开状态下的图像特征对每一帧所述眼部图像进行判断；
当一帧所述眼部图像符合闭合状态下的图像特征时，该帧所述眼部图像为闭合帧；
当一帧所述眼部图像符合睁开状态下的图像特征时，该帧所述眼部图像为睁开帧。
可选地，所述对所述眼部图像识别的识别结果进行统计以获得眨眼频率和平均闭眼用时包括：
连续的所述闭合帧构成一个所述闭合状态，连续的所述睁开帧构成一个所述睁开状态；
统计一段时间内所述闭合状态发生的次数、所述睁开状态发生的次数，并累加该段时间内所有所述睁开状态的时长；
将单位时间内所述闭合状态发生的次数作为所述眨眼频率；
将多个所述睁开状态的平均时长作为所述平均闭眼用时。可选地，应用如下算式得到所述眼部疲劳度:
Dc＝(Fc/Fi)*w1+(Ci/Cc)*w2；
其中，Dc为所述眼部疲劳度，Fc为所述当前眨眼频率，Fi为所述初始眨眼频率，所述Ci为所述初始平均闭眼用时，所述Cc为所述当前平均闭眼用时，w1为眨眼频率权重，w2为平均闭眼时间权重。
可选地，将一个预设时间段内的眨眼频率作为所述标准眨眼频率，将一个预设时间段内的平均闭眼用时作为所述标准平均闭眼用时。
可选地，所述根据所述眼部疲劳度调节显示的亮度和/或色彩包括：
所述眼部疲劳度的变动范围被划分多个疲劳度等级区间，每一个所述疲劳度等级区间对应显示不同的亮度和/或色彩；
判断所述眼部疲劳度所属的疲劳度等级区间；
将所述智能终端显示的亮度和/或色彩调节至所述疲劳度等级区间对应的亮度和/或色彩。
可选地，根据所述眼部疲劳度调节显示的图片的分辨率。
可选地，所述眼部疲劳度越大，所述分辨率越小。
为解决上述技术问题，本申请实施例还提供以下技术方案：一种智能终端。所述智能终端包括：至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够用于执行如上所述的缓解眼疲劳方法。
为解决上述技术问题，本申请实施例还提供以下技术方案：一种非暂态计算机可读存储介质。所述非暂态计算机可读存储介质包括：所述非暂态计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如上所述的方法。
与现有技术相比较，本申请实施例的提供缓解眼疲劳方法可以通过首先在亮屏状态下通过前置摄像头定时或持续采集视频数据，并对所述视频数据进行处理以裁剪出眼部的视频段，进而根据对所述视频段进行眼部图像识别而得到的的识别结果进行统计得到眨眼频率和平均闭眼用时，并应用得到的所述眨眼频率和所述平均闭眼用时计算眼部疲劳度，实现根据所述眼部疲劳度调节显示的亮度和/或色彩，使在用户长时间使用电子设备的过程中，起到缓解眼疲劳的作用。
附图说明
一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。
图1为本申请实施例的应用环境示意图；
图2为本申请其中一实施例提供的缓解眼疲劳方法的流程示意图；
图3是图2中S30的流程示意图；
图4是图2中S40的流程示意图；
图5是图2中S60的流程示意图；
图6为本申请实施例提供的缓解眼疲劳装置的结构框图；
图7为本申请实施例提供的智能终端的结构框图。
具体实施方式
为了便于理解本申请，下面结合附图和具体实施例，对本申请进行更详细的说明。需要说明的是，当元件被表述“固定于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上、或者其间可以存在一个或多个居中的元件。当一个元件被表述“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件、或者其间可以存在一个或多个居中的元件。本说明书所使用的术语“上”、“下”、“内”、“外”、“底部”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制。此外，术语“第一”、“第二”“第三”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
除非另有定义，本说明书所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本说明书中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是用于限制本申请。本说明书所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
此外，下面所描述的本申请不同实施例中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
本申请实施例提供了一种缓解眼疲劳方法，应用于智能终端，所述方法可以通过在亮屏状态下通过前置摄像头定时或持续采集视频数据，并对所述视频数据进行处理以裁剪出眼部的视频段，进而根据对所述视频段进行眼部图像识别而得到的的识别结果进行统计得到眨眼频率和平均闭眼用时，并应用得到的所述眨眼频率和所述平均闭眼用时计算眼部疲劳度，实现根据所述眼部疲劳度调节显示的亮度和/或色彩，使在用户长时间使用电子设备的过程中，起到缓解眼疲劳的作用。
以下举例说明所述缓解眼疲劳方法的应用环境。
图1是本申请实施例提供的缓解眼疲劳方法的应用环境的示意图；如图1所示，所述应用场景包括智能终端10、通信网络20及用户30。
所述智能终端10包括显示屏，所述显示屏用于显示多种应用程序，所述用户30可通过通信网络20来访问智能终端10上的多种所述应用程序。
所述智能终端10为具有上网功能的智能手机、平板计算机、个人数字助理、笔记型计算机、电子书、或是数字相机等移动装置。此外，在本范例实施例中，智能终端采用Android操作系统。然而在其它范例实施例中，智能终端也可采用Windows、iOS、Android，iOS，Blackberry，Symbian，Linux或Unix等操作系统。
该智能终端10可以装配有一种或者多种不同的用户交互装置，用以采集用户指令或者向用户展示和反馈信息。
这些交互装置包括但不限于：按键、显示屏、触摸屏、扬声器以及遥控操作杆。
所述通信网络20可以是基于任何类型的数据传输原理，用于建立两个节点之间的数据传输信道的无线通信网络，例如位于不同信号频段的蓝牙网络、WiFi网络、无线蜂窝网络或者其结合。
图2为本申请实施例提供的缓解眼疲劳方法的实施例。如图2所示，该缓解眼疲劳方法包括如下步骤：
S10、亮屏状态下通过前置摄像头定时或持续采集视频数据。
具体地，上述智能终端包括手机、平板、电脑等终端设备。用户长时间盯着智能终端屏幕时，容易出现眼及眼眶周围疼痛、眼睛发红、视物模糊、眼睛干涩、流泪等不舒服的状态，眼睛长期处于疲劳状态时，容易对视力产生危害。在本实施例中，智能终端在亮屏状态下通过前置摄像头定时或持续采集视频数据，并根据所述视频数据检测用户的眼睛状态。
上述眼睛状态包括上下眼睑之间的睁眼幅度、闭眼以及眨眼频率；具体地，用户可以主动启动智能终端上的检测程序，或者设定用户在使用智能终端一段时间后自动启动检测程序；优选地，可以设置为每隔一段时间(预设时间)对用户眼睛的眼睛状态进行检测，该预设时间为预设设置在智能终端内，限定智能终端进行眼睛状态检测的时间间隔，该预设时间可随意合理设置长短，例如可设置为3-5分钟，也可以设置为30分钟。智能终端对用户眼睛的眼睛状态进行检测需要不断地进行采集与计算，需耗费大量的智能终端电量，若智能终端持续不间断对用户眼睛状态进行检测，将加大电量消耗。因此，在本实施例中，智能终端每隔预设时间对用户的眼睛进行眼睛状态检测，可以适当降低智能终端的电量消耗；每隔预设时间检测一次，也可以持续性监控用户眼睛的状态状况，避免当用户眼睛出现疲劳时，智能终端没有检测出结果。
S20、处理所述视频数据以裁剪出眼部的视频段。
具体地，根据瞳孔明显比眼睛周围的区域颜色深，在本实施例中，通过检测深色区域的方法来确定眼睛的位置，进而从所述视频数据中裁剪出眼部的视频段，在一些实施例中，也可通过首先在人脸的图像上确定眼睛的大致区域，然后计算眼睛大致区域内计算图像的混合投影积分，通过混合投影积分确定眼睛中心的位置，最后确定眼睛的位置,进而从所述视频数据中裁剪出眼部的视频段。这种算法非常简单，且速度较快。在一些实施例中，也可通过Hough变换检测出虹膜的位置，确定眼睛的位置。也可用一种最佳小波包来表示眼睛，并用径向基函数来区分人脸图像中的眼睛区域与非眼睛区域。在一些实施例中，也可用Gabor小波滤波器组在灰度图像上检测人眼,进而从所述视频数据中裁剪出眼部的视频段。
S30、对所述视频段进行眼部图像识别。
具体地，首先从所述视频段中读取视频帧，对视频帧中包含的图像进行灰度化并反转后，采用方向梯度直方图(Hog)特征方法检测定位到人脸，随后使用模板匹配的方法跟踪人脸，检测人脸关键点，依据定位出的12个眼部关键点计算长宽比判断眨眼情况，以实现眼部图像识别。
S40、对所述眼部图像识别的识别结果进行统计以获得眨眼频率和平均闭眼用时。
具体地，根据上述获取到的睁眼状态和闭眼状态统计得到眨眼频率和平均闭眼用时。
其中，眨眼频率是指每秒眨眼次数；平均闭眼用时是指眼睛打开后，到眼睛闭上的时长，一段时间内多次闭眼时长的平均值。
S50、应用所述眨眼频率和所述平均闭眼用时计算眼部疲劳度。
具体地，根据医学研究机构表明：个人正常状态下眨眼睛频率要大于疲劳状态下的眨眼频率；正常状态下平均闭眼用时要小于疲劳状态下的平均闭眼用时。因此应用所述眨眼频率和所述平均闭眼用时计算眼部疲劳度。
S60、根据所述眼部疲劳度调节显示的亮度和/或色彩。
具体地，当检测到眼部疲劳度达到预设阈值时，智能终端可以获取当前的屏幕亮度，基于当前的屏幕亮度调节(调亮或调暗)智能终端的屏幕亮度。智能终端也可以获取当前应用程序的主题色彩，将当前应用程序的主题色彩更换为预设护眼主题颜色,从而在用户长时间使用电子设备的过程中，起到缓解眼疲劳的作用。
举例来说，在检测到所述智能终端当前的屏幕亮度大于第一预设亮度时，降低屏幕的亮度；在检测到所述智能终端当前的屏幕亮度小于第二预设亮度时，增加屏幕的亮度。
在一个实施例中，智能终端在检测到用户的眼睛疲劳时，调节所述智能终端的屏幕亮度的具体实现方式可以是：
当检测到眼部疲劳度达到预设阈值时且所述智能终端当前的屏幕亮度大于第一预设亮度时，降低屏幕的亮度；或者，当检测到眼部疲劳度达到预设阈值时且所述智能终端当前的屏幕亮度小于第二预设亮度时，增加屏幕的亮度。
其中，上述第一预设亮度可以等于第二预设亮度，也可以不等于第二预设亮度，本申请实施例不作限制。
在一个实施例中，智能终端在当检测到眼部疲劳度达到预设阈值时且所述智能终端当前的屏幕亮度大于第一预设亮度时，降低屏幕的亮度的具体实现方式可以是：
获取所述智能终端所处的环境的亮度；基于所述环境的亮度，确定与所述环境的亮度对应的所述第一预设亮度；在检测到所述智能终端当前的屏幕亮度大于所述第一预设亮度时，调节所述智能终端的屏幕亮度为所述第一预设亮度。
在一个实施例中，智能终端在当检测到眼部疲劳度达到预设阈值时且所述智能终端当前的屏幕亮度小于第二预设亮度时，增加屏幕的亮度的具体实现方式可以是：
获取所述智能终端所处的环境的亮度；基于所述环境的亮度，确定与所述环境的亮度对应的所述第二预设亮度；在检测到所述智能终端当前的屏幕亮度小于所述第二预设亮度时，调节所述智能终端的屏幕亮度为所述第二预设亮度。
在一个实施例中，智能终端在检测到用户的眼睛疲劳且所述智能终端当前的屏幕亮度大于第一预设亮度时，降低屏幕的亮度的具体实现方式可以是：
在检测到用户的眼睛疲劳且所述智能终端当前的屏幕亮度大于第一预设亮度时，获取所述智能终端当前运行的应用程序；基于所述应用程序确定所述智能终端当前的显示内容中包括的背景内容和主题内容；降低所述智能终端当前的显示内容中包括的所述背景内容的亮度。
具体地，应用程序显示的内容可以包括背景内容和主题内容。背景内容为不影响用户操作该应用程序的内容，主题内容为除背景内容外的其它内容。例如阅读类应用程序，其背景内容为文字或图片的背景，该背景不影响用户阅读文字或观看图片，而主题内容则为阅读类应用程序展示给用户的文字或图片。再举例来说，针对游戏类应用程序，其背景内容为起到美化游戏界面、丰富视觉效果的背景或者用户不可操作的部分，这些背景对用户对游戏的操作不起任何作用，而主题内容则为用户可以操作的部分，例如作战类游戏中的作战任务，可以选择的道具等。
本申请实施例提供了一种缓解眼疲劳方法，所述方法可以通过在亮屏状态下通过前置摄像头定时或持续采集视频数据，并对所述视频数据进行处理以裁剪出眼部的视频段，进而根据对所述视频段进行眼部图像识别而得到的的识别结果进行统计得到眨眼频率和平均闭眼用时，并应用得到的所述眨眼频率和所述平均闭眼用时计算眼部疲劳度，实现根据所述眼部疲劳度调节显示的亮度和/或色彩，使在用户长时间使用电子设备的过程中，起到缓解眼疲劳的作用。
为了更好的对所述视频段进行眼部图像识别，在一些实施例中，请参阅图3，S30包括如下步骤：
S31:逐帧读取所述视频段中的眼部图像。
具体地，采用OPENCVT图像处理软件读取视频段中每一帧的眼部图像，并将视频段中的每一帧眼部图像按帧保存。比如自动命名为00001.jpg,00002.jpg,00003.jpg，00004.jpg，00005.jpg…
S32:预处理所述眼部图像。
具体地，图像分析中，图像质量的好坏直接影响后期图像特征的提取，因此，图像分析(特征点提取)前，需要进行预处理。图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息，恢复有用的真实信息，增强有关信息的可检测性、最大限度地简化数据，从而改进特征点提取可靠性。预处理流程为：灰度化->几何变换->图像增强。
S33:从所述眼部图像中提取特征点。
其中，从预处理后的所述眼部图像中进行特征点的提取，特征点包括左眼区域的左眼角点、右眼角点、上眼眶顶点、下眼眶顶点，和/或右眼区域的左眼角点、右眼角点、上眼眶顶点、下眼眶顶点。
具体地，上述特征点的提取可通过一个卷积神经网络(Convolutional NeuralNetwork，CNN)来实现。CNN主要由输入层(Input layer)、卷积层(Convolutional layer)、池化层(Pooling layer)、全连接层(Full Connection layer)和输出层(Output layer)组成。卷积层又称为特征提取层，其在经过训练后，可以得到眼部图像的特征点的估计。
S34:结合眼部在闭合状态与睁开状态下的图像特征对每一帧所述眼部图像进行判断。
S35:当一帧所述眼部图像符合闭合状态下的图像特征时，该帧所述眼部图像为闭合帧。
S36:当一帧所述眼部图像符合睁开状态下的图像特征时，该帧所述眼部图像为睁开帧。
具体地，根据从所述眼部图像中提取出的特征点，可以判断每一帧所述眼部图像的中的眼部是处于闭合状态还是睁开状态。当一帧所述眼部图像符合闭合状态下的图像特征时，该帧所述眼部图像为闭合帧。当一帧所述眼部图像符合睁开状态下的图像特征时，该帧所述眼部图像为睁开帧。
为了更好的对所述眼部图像识别的识别结果进行统计以获得眨眼频率和平均闭眼用时，在一些实施例中，请参阅图4，S40还包括如下步骤：
S41:连续的所述闭合帧构成一个所述闭合状态，连续的所述睁开帧构成一个所述睁开状态。
具体地，例如连续的眼部图像00001.jpg，00002.jpg，00003.jpg，00004.jpg，00005.jpg中的眼部图像00002.jpg，00003.jpg，00004.jpg中的眼部是闭合的，00001.jpg和00005.jpg中的眼部是睁开的，则所述连续的闭合帧00002.jpg，00003.jpg，00004.jpg构成一个所述闭合状态。又例如连续的眼部图像00007.jpg，00008.jpg，00009.jpg，000010.jpg，000011.jpg中的眼部图像00008.jpg，00009.jpg，000010.jpg中的眼部是睁开的,00007.jpg和000011.jpg中的眼部是闭合的，则所述连续的睁开帧00008.jpg，00009.jpg，000010.jpg构成一个所述睁开状态。
S42:统计一段时间内所述闭合状态发生的次数、所述睁开状态发生的次数，并累加该段时间内所有所述睁开状态的时长。
具体地，举例说明，一段时间30s内所述睁眼状态的发生次数为5次，5次处于睁眼状态下对应的持续时间分别为5s、4s、4s、4.5s及6s。则30s内所有所述睁开状态的时长为5+4+4+4.5+6＝23.5s。
S43:将单位时间内所述闭合状态发生的次数作为所述眨眼频率。
具体地，举例说明，一段时间30s内所述闭合状态的发生次数为5次，则眨眼频率为5/30＝0.17次/s
S44:将多个所述睁开状态的平均时长作为所述平均闭眼用时。
具体地，举例说明，一段时间30s内所述睁眼状态的发生次数为5次，5次处于睁眼状态下对应的持续时间分别为5s、4s、4s、4.5s及6s。则所述平均闭眼用时为(5+4+4+4.5+6)/5＝4.7s。
为了更好的应用所述眨眼频率和所述平均闭眼用时计算眼部疲劳度，在一些实施例中，请参阅图5，S50还包括如下步骤：
预设有标准眨眼频率、标准平均闭眼用时、眨眼频率权重以及平均闭眼时间权重。其中，将一个预设时间段内的眨眼频率作为所述标准眨眼频率，将一个预设时间段内的平均闭眼用时作为所述标准平均闭眼用时。
并基于如下算式计算得到所述眼部疲劳度:
Dc＝(Fc/Fi)*w1+(Ci/Cc)*w2；
其中，Dc为所述眼部疲劳度，Fc为所述眨眼频率，Cc为所述平均闭眼用时，Fi为所述标准眨眼频率，Ci为所述标准平均闭眼用时，w1为所述眨眼频率权重，w2为所述平均闭眼时间权重。
举例说明，举例说明，眨眼频率Fc为0.15次/s，标准眨眼频率Fi为0.17次/s，标准平均闭眼用时Ci为5s，平均闭眼用时Cc为6s,眨眼频率权重w1和平均闭眼时间权重w2均为50。则眼部疲劳度Dc为
Dc＝(0.15/0.17)*50+(5/6)*50＝86。
为了更好的根据所述眼部疲劳度调节显示的亮度和/或色彩，在一些实施例中，请参阅图5，S60还包括如下步骤：
S61：所述眼部疲劳度的变动范围被划分多个疲劳度等级区间，每一个所述疲劳度等级区间对应显示不同的亮度和/或色彩。
具体地，举例说明，若疲劳度的变动范围为0-100，将变动范围0-100划分为五个疲劳度等级区间。一级疲劳度等级区间为0-20,二级疲劳度等级区间为21-40,三级疲劳度等级区间41-60,四级疲劳度等级区间为61-80,五级疲劳度等级区间级81-100。一级疲劳度等级区间、二级疲劳度等级区间、三级疲劳度等级区间、四级疲劳度等级区间、五级疲劳度等级区间分别对应显示不同的亮度和/或色彩。
S62：判断所述眼部疲劳度所属的疲劳度等级区间。
具体地，举例说明，若眼部疲劳度为50，眼部疲劳度50属于三级疲劳度等级区间内，又例如，眼部疲劳度为82，眼部疲劳度82在五级疲劳度等级区间内。
S63：将所述智能终端显示的亮度和/或色彩调节至所述疲劳度等级区间对应的亮度和/或色彩。
为了能够更好的缓解用户的眼部疲劳，在一些实施例中，所述方法还包括如下步骤：
识别所述智能终端显示的图像信息，将所述图片信息对应的图片分别率相应地降低，，所述眼部疲劳度越大，所述分辨率越小；
识别所述智能终端显示的当前主题颜色，将所述当前主题颜色更换为预设护眼主题颜色。
当用户处于疲劳状态下时，为了能够保护用户的支付安全，避免出现误操作，造成用户的经济损失，在一些实施例中，所述方法还包括如下步骤：
获取所述显示屏上的所述应用程序。
判断所述应用程序的应用类型。
具体地，判断系统中的待识别应用是否存在应用类型标记；若存在，则获取待识别应用的应用类型标记的值，并将该应用类型标记的值和各应用类型的预设值进行比较以识别出待识别应用的类型，应用类型标记是应用开发时，在应用的清单配置文件中添加的能够表明该应用的类型的元数据；若不存在，则获取待识别应用的应用包名并根据该应用包名识别出待识别应用的类型。
当所述疲劳度等级达到预设疲劳度等级且所述应用类型为支付类应用程序时,生成警示信息且/或相应地提高支付安全等级。
具体地，所述应用类型为支付类应用程序，例如支付宝、网银等时，且疲劳度等级达到预设疲劳度等级时，说明用户当前在疲劳状态下进行涉及到财产安全的操作行为，为了避免用户的在疲劳状态下的误操作，保障用户的财产安全，生成相应的警示信息，例如“当前您处于疲劳状态下，请注意相应的支付操作”。且/或，提高支付安全等级。例如在较高的支付安全等级下，需要指纹和密码验证均验证成功时，才响应用户的支付操作。
需要说明的是，在上述各个实施例中，上述各步骤之间并不必然存在一定的先后顺序，本领域普通技术人员，根据本申请实施例的描述可以理解，不同实施例中，上述各步骤可以有不同的执行顺序，亦即，可以并行执行，亦可以交换执行等等。
作为本申请实施例的另一方面，本申请实施例提供一种缓解眼疲劳装置50。请参阅图6，该缓解眼疲劳装置50包括：视频采集模块51、裁剪模块52、眼部图像识别53、统计模块54、眼部疲劳度计算模块55及调节模块56。
视频采集模块51用于亮屏状态下通过前置摄像头定时或持续采集视频数据。
裁剪模块52用于处理所述视频数据以裁剪出眼部的视频段。
眼部图像识别53用于对所述视频段进行眼部图像识别。
统计模块54用于对所述眼部图像识别的识别结果进行统计以获得眨眼频率和平均闭眼用时。
眼部疲劳度计算模块55用于应用所述眨眼频率和所述平均闭眼用时计算眼部疲劳度。所述眼部疲劳度计算模块55具体用于预设标准眨眼频率、标准平均闭眼用时、眨眼频率权重以及平均闭眼时间权重；
基于如下算式计算得到所述眼部疲劳度:
Dc＝(Fc/Fi)*w1+(Ci/Cc)*w2；
其中，Dc为所述眼部疲劳度，Fc为所述眨眼频率，Cc为所述平均闭眼用时，Fi为所述标准眨眼频率，Ci为所述标准平均闭眼用时，w1为所述眨眼频率权重，w2为所述平均闭眼时间权重。
调节模块56用于根据所述眼部疲劳度调节显示的亮度和/或色彩。所述调节模块56具体用于将所述眼部疲劳度的变动范围划分为多个疲劳度等级区间，每一个所述疲劳度等级区间对应显示不同的亮度和/或色彩；判断所述眼部疲劳度所属的疲劳度等级区间；将所述智能终端显示的亮度和/或色彩调节至所述疲劳度等级区间对应的亮度和/或色彩。
所述缓解眼疲劳装置50通过在亮屏状态下通过前置摄像头定时或持续采集视频数据，并对所述视频数据进行处理以裁剪出眼部的视频段，进而根据对所述视频段进行眼部图像识别而得到的的识别结果进行统计得到眨眼频率和平均闭眼用时，并应用得到的所述眨眼频率和所述平均闭眼用时计算眼部疲劳度，实现根据所述眼部疲劳度调节显示的亮度和/或色彩，使在用户长时间使用电子设备的过程中，起到缓解眼疲劳的作用。
其中，眼部图像识别53包括眼部图像读取单元、预处理单元、特征点提取单元及判断单元；
图像读取单元用于逐帧读取所述视频段中的眼部图像。
预处理单元用于预处理所述眼部图像。
特征点提取单元用于从所述眼部图像中提取特征点。
判断单元用于结合眼部在闭合与睁开状态下的图像特征对每一帧所述眼部图像进行判断；当一帧所述眼部图像符合闭合状态下的图像特征时，该帧所述眼部图像为闭合帧；当一帧所述眼部图像符合睁开状态下的图像特征时，该帧所述眼部图像为睁开帧。
其中，统计模块54包括统计单元、眨眼频率计算单元及平均闭眼用时计算单元；
统计单元用于统计一段时间内所述闭合状态发生的次数、所述睁开状态发生的次数，并累加该段时间内所有所述睁开状态的时长。
眨眼频率计算单元用于将单位时间内所述闭合状态发生的次数作为所述眨眼频率。
平均闭眼用时计算单元用于将多个所述睁开状态的平均时长作为所述平均闭眼用时。
需要说明的是，上述缓解眼疲劳装置可执行本申请实施例所提供的缓解眼疲劳方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在缓解眼疲劳装置实施例中详尽描述的技术细节，可参见本申请实施例所提供的缓解眼疲劳方法。
图7为本申请实施例提供的智能终端10的结构框图。该智能终端10可以用于实现所述主控芯片中的全部或者部分功能模块的功能。该智能终端10可以包括：处理器110、存储器120以及通信模块130。
所述处理器110、存储器120以及通信模块130之间通过总线的方式，建立任意两者之间的通信连接。
处理器110可以为任何类型，具备一个或者多个处理核心的处理器110。其可以执行单线程或者多线程的操作，用于解析指令以执行获取数据、执行逻辑运算功能以及下发运算处理结果等操作。
存储器120作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态性计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的缓解眼疲劳方法对应的程序指令/模块(例如，附图6所示的视频采集模块51、裁剪模块52、眼部图像识别53、统计模块54、眼部疲劳度计算模块55及调节模块56)。处理器110通过运行存储在存储器120中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行缓解眼疲劳装置50的各种功能应用以及数据处理，即实现上述任一方法实施例中缓解眼疲劳方法。
存储器120可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据缓解眼疲劳装置50的使用所创建的数据等。此外，存储器120可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器120可选包括相对于处理器110远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至智能终端10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
所述存储器120存储有可被所述至少一个处理器110执行的指令；所述至少一个处理器110用于执行所述指令，以实现上述任意方法实施例中缓解眼疲劳方法，例如，执行以上描述的方法步骤10、20、30、40、50、60等等，实现图6中的模块51-56的功能。
通信模块130是用于建立通信连接，提供物理信道的功能模块。通信模块130以是任何类型的无线或者有线通信模块130，包括但不限于WiFi模块或者蓝牙模块等。
进一步地，本申请实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器110执行，例如，被图7中的一个处理器110执行，可使得上述一个或多个处理器110执行上述任意方法实施例中缓解眼疲劳方法，例如，执行以上描述的方法步骤10、20、30、40、50、60等等，实现图6中的模块51-56的功能。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
通过以上的实施方式的描述，本领域普通技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程是可以通过计算机程序产品中的计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非暂态计算机可读取存储介质中，该计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被相关设备执行时，可使-相关设备执行上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory,ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory,RAM)等。
上述产品可执行本申请实施例所提供的缓解眼疲劳方法，具备执行缓解眼疲劳方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本申请实施例所提供的缓解眼疲劳方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；在本申请的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本申请的不同方面的许多其它变化，为了简明，它们没有在细节中提供；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种缓解眼疲劳的方法，应用于智能终端，其特征在于，所述方法包括：
亮屏状态下通过前置摄像头定时或持续采集视频数据；
处理所述视频数据以裁剪出眼部的视频段；
对所述视频段进行眼部图像识别；
对所述眼部图像识别的识别结果进行统计以获得眨眼频率和平均闭眼用时；
应用所述眨眼频率和所述平均闭眼用时计算眼部疲劳度；
根据所述眼部疲劳度调节显示的亮度和/或色彩。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述视频段进行眼部图像识别包括：
逐帧读取所述视频段中的眼部图像；
预处理所述眼部图像；
从所述眼部图像中提取特征点；
结合眼部在闭合与睁开状态下的图像特征对每一帧所述眼部图像进行判断；
当一帧所述眼部图像符合闭合状态下的图像特征时，该帧所述眼部图像为闭合帧；
当一帧所述眼部图像符合睁开状态下的图像特征时，该帧所述眼部图像为睁开帧。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述眼部图像识别的识别结果进行统计以获得眨眼频率和平均闭眼用时包括：
连续的所述闭合帧构成一个所述闭合状态，连续的所述睁开帧构成一个所述睁开状态；
统计一段时间内所述闭合状态发生的次数、所述睁开状态发生的次数，并累加该段时间内所有所述睁开状态的时长；
将单位时间内所述闭合状态发生的次数作为所述眨眼频率；
将多个所述睁开状态的平均时长作为所述平均闭眼用时。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述应用所述眨眼频率和所述平均闭眼用时计算眼部疲劳度包括：
预设有标准眨眼频率、标准平均闭眼用时、眨眼频率权重以及平均闭眼时间权重；
基于如下算式计算得到所述眼部疲劳度:
Dc＝(Fc/Fi)*w1+(Ci/Cc)*w2；
其中，Dc为所述眼部疲劳度，Fc为所述眨眼频率，Cc为所述平均闭眼用时，Fi为所述标准眨眼频率，Ci为所述标准平均闭眼用时，w1为所述眨眼频率权重，w2为所述平均闭眼时间权重。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：将一个预设时间段内的眨眼频率作为所述标准眨眼频率，将一个预设时间段内的平均闭眼用时作为所述标准平均闭眼用时。
6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述根据所述眼部疲劳度调节显示的亮度和/或色彩包括：
所述眼部疲劳度的变动范围被划分多个疲劳度等级区间，每一个所述疲劳度等级区间对应显示不同的亮度和/或色彩；
判断所述眼部疲劳度所属的疲劳度等级区间；
将所述智能终端显示的亮度和/或色彩调节至所述疲劳度等级区间对应的亮度和/或色彩。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：根据所述眼部疲劳度调节显示的图片的分辨率。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述眼部疲劳度越大，所述分辨率越小。
9.一种智能终端，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够用于执行如权利要求1-8中任一项所述的使用应用程序过程中防止眼疲劳的方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如权利要求1-8任一项所述的方法。
CN201980010314.0A 2019-10-12 2019-10-12 缓解眼疲劳方法及智能终端 Pending CN111699698A (zh)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/CN2019/110872 WO2021068256A1 (zh) 2019-10-12 2019-10-12 缓解眼疲劳方法及智能终端

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111699698A true CN111699698A (zh) 2020-09-22

Family

ID=72476415

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201980010314.0A Pending CN111699698A (zh) 2019-10-12 2019-10-12 缓解眼疲劳方法及智能终端

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN111699698A (zh)
WO (1) WO2021068256A1 (zh)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112183443A (zh) * 2020-10-14 2021-01-05 歌尔科技有限公司 保护视力的方法、装置及智能眼镜
CN112395032A (zh) * 2020-11-17 2021-02-23 努比亚技术有限公司 一种主题切换方法、设备及计算机可读存储介质
CN112618299A (zh) * 2020-12-18 2021-04-09 上海影创信息科技有限公司 视力保护方法和系统及其vr眼镜
CN113341741A (zh) * 2021-05-31 2021-09-03 青岛海尔空调器有限总公司 用于疲劳度调节的家电设备控制方法及装置、家电设备
CN113889056A (zh) * 2021-10-26 2022-01-04 深圳电器公司 亮度调节方法及相关装置
CN116645917A (zh) * 2023-06-09 2023-08-25 浙江技加智能科技有限公司 Led显示屏亮度调节系统及其方法

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113838411B (zh) * 2021-10-12 2023-04-25 深圳市巨融医疗科技有限公司 一种基于人因照明的led显示屏亮度调节方法、系统及设备
CN115599219B (zh) * 2022-10-31 2023-06-30 深圳市九洲智和科技有限公司 一种显示屏的护眼控制方法、系统、设备及存储介质
CN115414033B (zh) * 2022-11-03 2023-02-24 京东方艺云(杭州)科技有限公司 一种用户用眼行为异常的确定方法及装置
CN116168374B (zh) * 2023-04-21 2023-12-12 南京淼瀛科技有限公司 一种主动安全辅助驾驶方法及系统
CN116312928B (zh) * 2023-05-18 2023-08-11 安徽星辰智跃科技有限责任公司 一种眼疲劳恢复进程的辅助调节方法、系统和装置
CN116974370B (zh) * 2023-07-18 2024-04-16 深圳市本顿科技有限公司 一种防沉迷儿童学习平板电脑控制方法及系统
CN116781823A (zh) * 2023-08-23 2023-09-19 深圳市达瑞电子科技有限公司 一种手机屏幕亮度的控制方法及其显示终端

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101133438A (zh) * 2005-03-01 2008-02-27 松下电器产业株式会社 电子显示介质和用于电子显示介质的屏幕控制方法
CN102028577A (zh) * 2010-10-27 2011-04-27 冠捷显示科技（厦门）有限公司 眼睛视力智能保护系统
CN103680465A (zh) * 2013-11-18 2014-03-26 天津三星通信技术研究有限公司 视疲劳的检测及缓解方法
CN105809442A (zh) * 2014-12-30 2016-07-27 北京奇虎科技有限公司 一种高安全性的支付系统及方法
CN106297733A (zh) * 2016-10-01 2017-01-04 奇酷互联网络科技（深圳）有限公司 屏幕亮度自动调节方法及装置
CN106445092A (zh) * 2015-08-13 2017-02-22 中兴通讯股份有限公司 终端保护视力的处理方法及装置
CN107510460A (zh) * 2017-09-28 2017-12-26 歌尔科技有限公司 一种头戴显示设备防疲劳控制方法及头戴显示设备
CN107645590A (zh) * 2017-08-16 2018-01-30 广东小天才科技有限公司 一种用眼疲劳提醒方法及用户终端
CN108595000A (zh) * 2018-04-20 2018-09-28 Oppo广东移动通信有限公司 屏幕亮度调节方法及装置

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW455769B (en) * 1999-08-18 2001-09-21 Jian Huei Jiuan Eye-protection method and apparatus set up for monitor screen
JP2004110546A (ja) * 2002-09-19 2004-04-08 Denso Corp 表示装置、音響装置、およびアクチュエータ制御装置
CN100533541C (zh) * 2006-01-19 2009-08-26 财团法人工业技术研究院 以视觉绩效自动调整显示器参数的装置及其方法
US20140111558A1 (en) * 2012-10-23 2014-04-24 Semiconductor Energy Laboratory Co., Ltd. Display device and program
TWI486630B (zh) * 2013-03-27 2015-06-01 聚晶半導體股份有限公司 適應性調整頭戴式顯示器的方法與頭戴式顯示器
CN106155317A (zh) * 2016-06-29 2016-11-23 深圳市金立通信设备有限公司 一种终端屏幕控制方法和终端
CN109375970A (zh) * 2018-09-14 2019-02-22 深圳市泰衡诺科技有限公司 屏幕自适应调整方法、计算机可读存储介质及终端设备

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101133438A (zh) * 2005-03-01 2008-02-27 松下电器产业株式会社 电子显示介质和用于电子显示介质的屏幕控制方法
CN102028577A (zh) * 2010-10-27 2011-04-27 冠捷显示科技（厦门）有限公司 眼睛视力智能保护系统
CN103680465A (zh) * 2013-11-18 2014-03-26 天津三星通信技术研究有限公司 视疲劳的检测及缓解方法
CN105809442A (zh) * 2014-12-30 2016-07-27 北京奇虎科技有限公司 一种高安全性的支付系统及方法
CN106445092A (zh) * 2015-08-13 2017-02-22 中兴通讯股份有限公司 终端保护视力的处理方法及装置
CN106297733A (zh) * 2016-10-01 2017-01-04 奇酷互联网络科技（深圳）有限公司 屏幕亮度自动调节方法及装置
CN107645590A (zh) * 2017-08-16 2018-01-30 广东小天才科技有限公司 一种用眼疲劳提醒方法及用户终端
CN107510460A (zh) * 2017-09-28 2017-12-26 歌尔科技有限公司 一种头戴显示设备防疲劳控制方法及头戴显示设备
CN108595000A (zh) * 2018-04-20 2018-09-28 Oppo广东移动通信有限公司 屏幕亮度调节方法及装置

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112183443A (zh) * 2020-10-14 2021-01-05 歌尔科技有限公司 保护视力的方法、装置及智能眼镜
CN112395032A (zh) * 2020-11-17 2021-02-23 努比亚技术有限公司 一种主题切换方法、设备及计算机可读存储介质
CN112395032B (zh) * 2020-11-17 2024-04-26 努比亚技术有限公司 一种主题切换方法、设备及计算机可读存储介质
CN112618299A (zh) * 2020-12-18 2021-04-09 上海影创信息科技有限公司 视力保护方法和系统及其vr眼镜
CN113341741A (zh) * 2021-05-31 2021-09-03 青岛海尔空调器有限总公司 用于疲劳度调节的家电设备控制方法及装置、家电设备
CN113889056A (zh) * 2021-10-26 2022-01-04 深圳电器公司 亮度调节方法及相关装置
CN116645917A (zh) * 2023-06-09 2023-08-25 浙江技加智能科技有限公司 Led显示屏亮度调节系统及其方法

Also Published As

Publication number Publication date
WO2021068256A1 (zh) 2021-04-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111699698A (zh) 缓解眼疲劳方法及智能终端
US10311289B2 (en) Face recognition method and device and apparatus
CN107886032B (zh) 终端设备、智能手机、基于脸部识别的认证方法和系统
WO2015158087A1 (zh) 一种检测人眼健康状态的方法、装置及移动终端
Pauly et al. Detection of drowsiness based on HOG features and SVM classifiers
WO2020168468A1 (zh) 基于表情识别的呼救方法、装置、电子设备及存储介质
CN104143086B (zh) 人像比对在移动终端操作系统上的应用方法
CN105072327B (zh) 一种防闭眼的人像拍摄处理的方法和装置
CN101430576B (zh) 眼睛防护警示装置及眼睛防护警示方法
CN104811551B (zh) 一种终端屏幕控制方法及终端
CN107613368A (zh) 视频暂停方法及设备、计算机装置及计算机可读存储介质
CN108720851A (zh) 一种驾驶状态检测方法、移动终端及存储介质
CN108310759B (zh) 信息处理方法及相关产品
KR20170000128A (ko) 다중 생체 인증을 통한 모바일 전자 문서 시스템
CN107563325B (zh) 一种测试疲劳度的方法、装置及终端设备
CN107766785A (zh) 一种面部识别方法
CN107172354A (zh) 视频处理方法、装置、电子设备及存储介质
CN106980448A (zh) 一种显示方法及移动终端
CN106791440A (zh) 控制人脸检测功能的方法及装置
CN106325514B (zh) 一种手持智能终端的防掉落方法、装置及其电子设备
CN107451529A (zh) 移动终端的护眼方法、装置、移动终端及存储介质
CN109674474A (zh) 睡眠呼吸暂停识别方法、设备及计算机可读介质
CN109480775A (zh) 一种基于人工智能的新生儿黄疸识别装置、设备、系统
CN108255452B (zh) 一种蓝光过滤方法及电子设备
CN106547360B (zh) 信息处理方法及电子设备

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20200922

RJ01 Rejection of invention patent application after publication