CN112603336B - 基于脑电波的注意力分析方法、系统 - Google Patents

基于脑电波的注意力分析方法、系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于脑电波的注意力分析方法、系统，首先根据眼球中心与眼球最外侧的凸点确定眼球的聚焦坐标点，再根据聚焦坐标点和VR坐标系下的虚拟坐标点生成视线矢量，而后沿视线矢量无线延伸形成延伸视线，并确定延伸视线与目标物的辐射范围的相交点，再根据相交点确定眼球偏移量，并根据眼球偏移量和实时脑电波获取注意力分析结果，从而能在使用者眼前还原出整个现场的虚拟环境，同时检测使用者的脑电波和眼睛聚焦位置，比起直接提问去观察，能够更加精准、实时的反馈出使用者的心理状态。

Description

基于脑电波的注意力分析方法、系统
技术领域
本发明涉及眼球数据分析领域，更为具体地，涉及一种基于脑电波的注意力分析方法、系统。
背景技术
传统的心理判断一般通过心理专家询问心理问题或通过给出一些特定的环境和图片，来监测或得出使用者是否下意识的将注意力聚焦在某件物品上，或者刻意回避某些物品，但传统的心理观测往往准确性不高；
人的精神状态是可以通过对眼球运动变化的监测来辅助判断，比如要监测使用者是否处于集中状态，可以观察使用者双眼是否聚焦在VR播放器的提问框上，比如要监测使用者是否处于放松状态，可以监测使用者是否在观看播放器内的景色视频或者闭眼休息。
因此，提出一种能够更加精准、实时的反馈出使用者的心理状态的基于脑电波的注意力分析方法、系统。
发明内容
鉴于上述问题，本发明的目的是提供一种基于脑电波的注意力分析方法、系统，以解决传统的心理判断一般通过心理专家询问心理问题或通过给出一些特定的环境和图片，来监测或得出使用者是否下意识的将注意力聚焦在某件物品上，或者刻意回避某些物品，但传统的心理观测往往准确性不高的问题。
本发明提供的一种基于脑电波的注意力分析方法，其中，包括：
根据眼球中心与眼球最外侧的凸点确定眼球的聚焦坐标点；
根据所述聚焦坐标点和VR坐标系下的虚拟坐标点生成视线矢量；
沿所述视线矢量无线延伸形成延伸视线，并确定所述延伸视线与目标物的辐射范围的相交点；
根据所述相交点确定眼球偏移量，并根据所述眼球偏移量和实时脑电波获取注意力分析结果。
优选地，所述根据眼球中心与眼球最外侧的凸点确定眼球的聚焦坐标点的过程，包括：
通过眼球聚焦软件获取眼球中心与眼球最外侧的凸点；
连接所述眼球中心与所述凸点形成聚焦线段；
取所述聚焦线段的中点作为所述聚焦坐标点。
优选地，所述VR坐标系下的虚拟坐标点的获取过程，包括：
获取VR头戴在世界坐标系下的坐标点；
将所述VR头戴在世界坐标系下的坐标点映射入VR坐标系以获得所述虚拟坐标点。
优选地，根据所述聚焦坐标点和VR坐标系下的虚拟坐标点生成视线矢量的过程，包括：
将所述虚拟坐标点与所述聚焦坐标点的x轴、y轴、z轴数值相对应；
以所述虚拟坐标点的x轴、y轴、z轴数值减去所述聚焦坐标点的x轴、y轴、z轴数值得出矢量坐标；
将坐标原点、所述矢量坐标进行头尾连接以形成视线矢量。
优选地，在沿所述视线矢量无线延伸形成延伸视线，并确定所述延伸视线与目标物的辐射范围的相交点之前，还包括确定所述目标物的辐射范围，其中，确定所述目标物的辐射范围的过程，包括：
确定所述目标物为不规则体还是长方体；其中，若所述目标物为不规则体，则将所述不规则体划分为有限个长方体；
将所述长方体的中心点作为目标物坐标；
结合所述长方体的大小围绕所述目标物坐标形成所述目标物的辐射范围。
优选地，所述辐射范围为圆形范围；
其中，所述圆形范围的圆心为所述目标物坐标；所述圆形范围的半径为所述目标物坐标至所述目标物的顶点的最长距离。
优选地，确定所述延伸视线与目标物的辐射范围的相交点的过程，包括：
判断所述延伸视线与所述目标物的辐射范围是否相交；
若所述延伸视线与所述目标物的辐射范围不相交，则所述相交点为零；若所述延伸视线与所述目标物的辐射范围相交，则将所述延伸视线与所述目标物的辐射范围重合的部分作为重合线；
将所述重合线中距离所述目标物坐标最近的点作为相交点。
优选地，根据所述眼球偏移量和实时脑电波获取注意力分析结果的过程，包括：
实时获取测试用户的脑电波以获取可量化指标；
将每一时间点的眼球偏移量与同一时间的可量化指标相对应以获得注意力基数；其中，
所述注意力基数包括眼球注意力基数和大脑集中基数；所述眼球偏移量越高则所述眼球注意力基数越低，所述眼球偏移量越低则所述眼球注意力基数越高；所述可量化指标越高则所述大脑集中基数越高，所述可量化指标越低则所述大脑集中基数越低。
本发明还提供一种基于脑电波的注意力分析系统，用于实现如前所述的基于脑电波的注意力分析方法，包括：
聚焦坐标点获取模块，用于根据眼球中心与眼球最外侧的凸点确定眼球的聚焦坐标点；
视线矢量生成模块，用于根据所述聚焦坐标点和VR坐标系下的虚拟坐标点生成视线矢量；
相交点确定模块，用于沿所述视线矢量无线延伸形成延伸视线，并确定所述延伸视线与目标物的辐射范围的相交点；
分析结果获取模块，用于根据所述相交点确定眼球偏移量，并根据所述眼球偏移量和实时脑电波获取注意力分析结果。
优选地，所述分析结果获取模块包括脑电波采集模组和注意力基数分析模组；其中，
所述脑电波采集模组用于实时获取测试用户的脑电波以获取可量化指标；
所述注意力基数分析模组用于将每一时间点的眼球偏移量与同一时间的可量化指标相对应以获得注意力基数；其中，
所述注意力基数包括眼球注意力基数和大脑集中基数；所述眼球偏移量越高则所述眼球注意力基数越低，所述眼球偏移量越低则所述眼球注意力基数越高；所述可量化指标越高则所述大脑集中基数越高，所述可量化指标越低则所述大脑集中基数越低。
从上面的技术方案可知，本发明提供的基于脑电波的注意力分析方法、系统，首先根据眼球中心与眼球最外侧的凸点确定眼球的聚焦坐标点，再根据聚焦坐标点和VR坐标系下的虚拟坐标点生成视线矢量，而后沿视线矢量无线延伸形成延伸视线，并确定延伸视线与目标物的辐射范围的相交点，再根据相交点确定眼球偏移量，并根据眼球偏移量和实时脑电波获取注意力分析结果，从而能在使用者眼前还原出整个现场的虚拟环境，同时检测使用者的脑电波和眼睛聚焦位置，比起直接提问去观察，能够更加精准、实时的反馈出使用者的心理状态。
附图说明
通过参考以下结合附图的说明书内容，并且随着对本发明的更全面理解，本发明的其它目的及结果将更加明白及易于理解。在附图中：
图1为根据本发明实施例的基于脑电波的注意力分析方法的流程图；
图2为根据本发明实施例的基于脑电波的注意力分析系统的系统结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
传统的心理判断一般通过心理专家询问心理问题或通过给出一些特定的环境和图片，来监测或得出使用者是否下意识的将注意力聚焦在某件物品上，或者刻意回避某些物品，但传统的心理观测往往准确性不高。
针对上述问题，本发明提供一种基于脑电波的注意力分析方法，以下将结合附图对本发明的具体实施例进行详细描述。
为了说明本发明提供的路径规划方法，图1对本发明实施例的基于脑电波的注意力分析方法进行了示例性标示；图2对本发明实施例的基于脑电波的注意力分析系统进行了示例性标示。
以下示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。对于相关领域普通技术人员已知的技术和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术和设备应当被视为说明书的一部分。
如图1所示，本发明提供的本发明实施例的基于脑电波的注意力分析方法，包括：
S110：根据眼球中心与眼球最外侧的凸点确定眼球的聚焦坐标点；
S120：根据聚焦坐标点和VR坐标系下的虚拟坐标点生成视线矢量；
S130：沿该视线矢量无线延伸形成延伸视线，并确定该延伸视线与目标物的辐射范围的相交点；
S140：根据该相交点确定眼球偏移量，并根据眼球偏移量和实时脑电波获取注意力分析结果。
如图1所示的实施例，在步骤S110中，根据眼球中心与眼球最外侧的凸点确定眼球的聚焦坐标点的过程，包括：
S111：通过眼球聚焦软件获取眼球中心与眼球最外侧的凸点；
S112：连接眼球中心与该凸点形成聚焦线段；
S113：取聚焦线段的中点作为该聚焦坐标点。
在本实施例中该聚焦坐标点为3D坐标点，记为postion1(x1、y1、z1)。
在图1所示的实施例中，在步骤S120中，首先进行S121：获取VR坐标系下的虚拟坐标点，再进行S122：结合该聚焦坐标点生成视线矢量；其中，
VR坐标系下的虚拟坐标点的获取过程，包括：
S121-1：获取VR头戴在世界坐标系下的坐标点；
S121-2：将该VR头戴在世界坐标系下的坐标点映射入VR坐标系以获得该虚拟坐标点；
根据聚焦坐标点和VR坐标系下的虚拟坐标点生成视线矢量的过程，包括：
S122-1：将该虚拟坐标点与该聚焦坐标点的x轴、y轴、z轴数值相对应；
S122-2：以该虚拟坐标点的x轴、y轴、z轴数值减去该聚焦坐标点的x轴、y轴、z轴数值得出矢量坐标；
S122-3：将坐标原点、该矢量坐标进行头尾连接以形成视线矢量。
具体的，在本实施例中，该虚拟坐标点为3D坐标，记为postion2(x2,y2,z2)，该矢量坐标即为postion1→postion2的向量vector2；
具体的，以虚拟坐标点的x轴、y轴、z轴数值减去聚焦坐标点的x轴、y轴、z轴数值得出矢量坐标，则该vectior2＝[x2-x1,y2-y1,z2-z1]。
在图1所示的实施例中，步骤S130为沿视线矢量无线延伸形成延伸视线，并确定延伸视线与目标物的辐射范围的相交点；
在沿视线矢量无线延伸形成延伸视线，并确定延伸视线与目标物的辐射范围的相交点之前，还包括确定目标物的辐射范围，其中，确定目标物的辐射范围的过程，包括：
首先确定目标物为不规则体还是长方体；其中，若目标物为不规则体，则将不规则体划分为有限个长方体；而后将长方体的中心点作为目标物坐标；再结合立方体的大小围绕目标物坐标形成该目标物的辐射范围；
在图1所示的实施例中，在结合立方体的大小围绕目标物坐标形成目标物的辐射范围的过程中，该辐射范围为圆形范围；其中，圆形范围的圆心为目标物坐标；圆形范围的半径为目标物坐标至该目标物的顶点的最长距离。
确定延伸视线与目标物的辐射范围的相交点的过程，包括：
S131：判断该延伸视线与该目标物的辐射范围是否相交；
S132：若该延伸视线与该目标物的辐射范围不相交，则该相交点为零；若该延伸视线与该目标物的辐射范围相交，则将该延伸视线与该目标物的辐射范围重合的部分作为重合线；
S133：将重合线中距离目标物坐标最近的点作为相交点。
在本实施例中，将目标物记为gameobject，在某一场景中有若干个gameobject，假设有一个边长为2米的正方形物体gameobjectA，它的目标物坐标postionA(xa,ya,za)正处于延伸视线的延伸方向，假设gameobjectA的坐标为x＝0、y＝0、z＝0，那么x、y、z三个坐标正负为1的坐标点集合都属于此gameobjectA的辐射范围，当延伸视线延伸到此范围内，即可判断为使用者此时正在注视着gameobjectA；更为具体的，如果视线矢量的矢量坐标vector2为x＝0、y＝0、z＝-5，即该向量为z轴向下延伸5个单位的向量，使其无限延伸，那么当vector2的z轴>＝-1的时候，即向量的z轴的绝对值小于1的时候，即说明其进入了gameobjectA的辐射范围，进而得出相交点postion3。
此外，其他不规则形状的gameobject可以分解成若干个规则形状用于判断，假设一个2阶的梯形的物体，可以将梯形分解成两个长方形，这样计算长方形的长宽高，即可知道模型的碰撞范围区域，判断方法同上。
在图1所示的实施例中，步骤S140中，根据眼球偏移量和实时脑电波获取注意力分析结果的过程，包括：
S141：实时获取测试用户的脑电波以获取可量化指标；
S142：将每一时间点的眼球偏移量与同一时间的可量化指标相对应以获得注意力基数；其中，该眼球偏移量的具体运算方式不作具体限制，可以通过任意表示目光偏移的方式表示，在本实施例中，该眼球偏移量为该相交点与该目标物坐标的距离；该注意力基数包括眼球注意力基数和大脑集中基数；该眼球偏移量越高则眼球注意力基数越低，该眼球偏移量越低则眼球注意力基数越高；该可量化指标越高则大脑集中基数越高，该可量化指标越低则该大脑集中基数越低，从而将二者相结合得出测试用户的实时状态。
通过上述实施方式可以看出，本发明提供的基于脑电波的注意力分析方法、系统，首先根据眼球中心与眼球最外侧的凸点确定眼球的聚焦坐标点，再根据聚焦坐标点和VR坐标系下的虚拟坐标点生成视线矢量，而后沿视线矢量无线延伸形成延伸视线，并确定延伸视线与目标物的辐射范围的相交点，再根据相交点确定眼球偏移量，并根据眼球偏移量和实时脑电波获取注意力分析结果，从而能在使用者眼前还原出整个现场的虚拟环境，同时检测使用者的脑电波和眼睛聚焦位置，比起直接提问去观察，能够更加精准、实时的反馈出使用者的心理状态。
如图2所示，本发明还提供一种基于脑电波的注意力分析系统100，用于实现前述的基于脑电波的注意力分析方法，其包括聚焦坐标点获取模块101、视线矢量生成模块102、相交点确定模块103和分析结果获取模块104，其中，
聚焦坐标点获取模块101，用于根据眼球中心与眼球最外侧的凸点确定眼球的聚焦坐标点；
视线矢量生成模块102，用于根据聚焦坐标点和VR坐标系下的虚拟坐标点生成视线矢量；
相交点确定模块103，用于沿视线矢量无线延伸形成延伸视线，并确定延伸视线与目标物的辐射范围的相交点；
分析结果获取模块104，用于根据相交点确定眼球偏移量，并根据眼球偏移量和实时脑电波获取注意力分析结果。
并且，在图2所示的实施例中，该分析结果获取模块包括脑电波采集模组104-1和注意力基数分析模组104-2；其中，
该脑电波采集模组104-1用于实时获取测试用户的脑电波以获取可量化指标；
该注意力基数分析模组104-2用于将每一时间点的眼球偏移量与同一时间的可量化指标相对应以获得注意力基数；其中，
注意力基数包括眼球注意力基数和大脑集中基数；眼球偏移量越高则眼球注意力基数越低，眼球偏移量越低则眼球注意力基数越高；可量化指标越高则大脑集中基数越高，可量化指标越低则大脑集中基数越低。
通过上述实施方式可以看出，本发明提供的基于脑电波的注意力分析系统，首先通过聚焦坐标点获取模块根据眼球中心与眼球最外侧的凸点确定眼球的聚焦坐标点，再通过视线矢量生成模块根据聚焦坐标点和VR坐标系下的虚拟坐标点生成视线矢量；而后通过相交点确定模块沿视线矢量无线延伸形成延伸视线，并确定延伸视线与目标物的辐射范围的相交点，最后通过分析结果获取模块104中的脑电波采集模组104-1实时获取测试用户的脑电波以获取可量化指标，通过注意力基数分析模组104-2将每一时间点的眼球偏移量与同一时间的可量化指标相对应以获得注意力基数，进而将眼球偏移量与脑电波相结合以获取注意力分析结果，从而能在使用者眼前还原出整个现场的虚拟环境，同时检测使用者的脑电波和眼睛聚焦位置，比起直接提问去观察，能够更加精准、实时的反馈出使用者的心理状态。
如上参照附图以示例的方式描述了根据本发明提出的基于脑电波的注意力分析方法、系统。但是，本领域技术人员应当理解，对于上述本发明所提出的基于脑电波的注意力分析方法、系统，还可以在不脱离本发明内容的基础上做出各种改进。因此，本发明的保护范围应当由所附的权利要求书的内容确定。

Claims (7)

1.一种基于脑电波的注意力分析方法，其特征在于，包括：
根据眼球中心与眼球最外侧的凸点确定眼球的聚焦坐标点；所述根据眼球中心与眼球最外侧的凸点确定眼球的聚焦坐标点的过程，包括：
通过眼球聚焦软件获取眼球中心与眼球最外侧的凸点；
连接所述眼球中心与所述凸点形成聚焦线段；
取所述聚焦线段的中点作为所述聚焦坐标点；
根据所述聚焦坐标点和VR坐标系下的虚拟坐标点生成视线矢量；所述VR坐标系下的虚拟坐标点的获取过程，包括：
获取VR头戴在世界坐标系下的坐标点；
将所述VR头戴在世界坐标系下的坐标点映射入VR坐标系以获得所述虚拟坐标点；
根据所述聚焦坐标点和VR坐标系下的虚拟坐标点生成视线矢量的过程，包括：
将所述虚拟坐标点与所述聚焦坐标点的x轴、y轴、z轴数值相对应；
以所述虚拟坐标点的x轴、y轴、z轴数值减去所述聚焦坐标点的x轴、y轴、z轴数值得出矢量坐标；
将坐标原点、所述矢量坐标进行头尾连接以形成视线矢量；
沿所述视线矢量无线延伸形成延伸视线，并确定所述延伸视线与目标物的辐射范围的相交点；
根据所述相交点确定眼球偏移量，并根据所述眼球偏移量和实时脑电波获取注意力分析结果。
2.如权利要求1所述的基于脑电波的注意力分析方法，其特征在于，在沿所述视线矢量无线延伸形成延伸视线，并确定所述延伸视线与目标物的辐射范围的相交点之前，还包括确定所述目标物的辐射范围，其中，确定所述目标物的辐射范围的过程，包括：
确定所述目标物为不规则体还是长方体；其中，若所述目标物为不规则体，则将所述不规则体划分为有限个长方体；
将所述长方体的中心点作为目标物坐标；
结合所述长方体的大小围绕所述目标物坐标形成所述目标物的辐射范围。
3.如权利要求2所述的基于脑电波的注意力分析方法，其特征在于，
所述辐射范围为圆形范围；
其中，所述圆形范围的圆心为所述目标物坐标；所述圆形范围的半径为所述目标物坐标至所述目标物的顶点的最长距离。
4.如权利要求3所述的基于脑电波的注意力分析方法，其特征在于，确定所述延伸视线与目标物的辐射范围的相交点的过程，包括：
判断所述延伸视线与所述目标物的辐射范围是否相交；
若所述延伸视线与所述目标物的辐射范围不相交，则所述相交点为零；若所述延伸视线与所述目标物的辐射范围相交，则将所述延伸视线与所述目标物的辐射范围重合的部分作为重合线；
将所述重合线中距离所述目标物坐标最近的点作为相交点。
5.如权利要求4所述的基于脑电波的注意力分析方法，其特征在于，根据所述眼球偏移量和实时脑电波获取注意力分析结果的过程，包括：
实时获取测试用户的脑电波以获取可量化指标；
将每一时间点的眼球偏移量与同一时间的可量化指标相对应以获得注意力基数；其中，
所述注意力基数包括眼球注意力基数和大脑集中基数；所述眼球偏移量越高则所述眼球注意力基数越低，所述眼球偏移量越低则所述眼球注意力基数越高；所述可量化指标越高则所述大脑集中基数越高，所述可量化指标越低则所述大脑集中基数越低。
6.一种基于脑电波的注意力分析系统，其特征在于，用于实现如权利要求1-5任一项所述的基于脑电波的注意力分析方法，包括：
聚焦坐标点获取模块，用于根据眼球中心与眼球最外侧的凸点确定眼球的聚焦坐标点；所述根据眼球中心与眼球最外侧的凸点确定眼球的聚焦坐标点的过程，包括：
通过眼球聚焦软件获取眼球中心与眼球最外侧的凸点；
连接所述眼球中心与所述凸点形成聚焦线段；
取所述聚焦线段的中点作为所述聚焦坐标点；
视线矢量生成模块，用于根据所述聚焦坐标点和VR坐标系下的虚拟坐标点生成视线矢量；所述VR坐标系下的虚拟坐标点的获取过程，包括：
获取VR头戴在世界坐标系下的坐标点；
将所述VR头戴在世界坐标系下的坐标点映射入VR坐标系以获得所述虚拟坐标点；
根据所述聚焦坐标点和VR坐标系下的虚拟坐标点生成视线矢量的过程，包括：
将所述虚拟坐标点与所述聚焦坐标点的x轴、y轴、z轴数值相对应；
以所述虚拟坐标点的x轴、y轴、z轴数值减去所述聚焦坐标点的x轴、y轴、z轴数值得出矢量坐标；
将坐标原点、所述矢量坐标进行头尾连接以形成视线矢量；
相交点确定模块，用于沿所述视线矢量无线延伸形成延伸视线，并确定所述延伸视线与目标物的辐射范围的相交点；
分析结果获取模块，用于根据所述相交点确定眼球偏移量，并根据所述眼球偏移量和实时脑电波获取注意力分析结果。
7.如权利要求6所述的基于脑电波的注意力分析系统，其特征在于，
所述分析结果获取模块包括脑电波采集模组和注意力基数分析模组；其中，
所述脑电波采集模组用于实时获取测试用户的脑电波以获取可量化指标；
所述注意力基数分析模组用于将每一时间点的眼球偏移量与同一时间的可量化指标相对应以获得注意力基数；其中，
所述注意力基数包括眼球注意力基数和大脑集中基数；所述眼球偏移量越高则所述眼球注意力基数越低，所述眼球偏移量越低则所述眼球注意力基数越高；所述可量化指标越高则所述大脑集中基数越高，所述可量化指标越低则所述大脑集中基数越低。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113331839A (zh) * 2021-05-28 2021-09-03 武汉科技大学 一种基于多源信息融合的网络学习注意力监测方法及系统
CN114879851B (zh) * 2022-07-11 2022-11-01 深圳市中视典数字科技有限公司 一种基于虚拟现实的数据采集方法及系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010259605A (ja) * 2009-05-01 2010-11-18 Nippon Hoso Kyokai <Nhk> 視線測定装置および視線測定プログラム
CN102396009A (zh) * 2009-11-09 2012-03-28 松下电器产业株式会社 注意力状态判定装置、方法及程序
CN106774950A (zh) * 2017-03-10 2017-05-31 中国地质大学（武汉） 基于眼球追踪的空间数据沉浸式交互方法
CN109902630A (zh) * 2019-03-01 2019-06-18 上海像我信息科技有限公司 一种注意力判断方法、装置、系统、设备和存储介质
CN111587086A (zh) * 2017-11-14 2020-08-25 维韦德视觉公司 用于视野分析的系统和方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010259605A (ja) * 2009-05-01 2010-11-18 Nippon Hoso Kyokai <Nhk> 視線測定装置および視線測定プログラム
CN102396009A (zh) * 2009-11-09 2012-03-28 松下电器产业株式会社 注意力状态判定装置、方法及程序
CN106774950A (zh) * 2017-03-10 2017-05-31 中国地质大学（武汉） 基于眼球追踪的空间数据沉浸式交互方法
CN111587086A (zh) * 2017-11-14 2020-08-25 维韦德视觉公司 用于视野分析的系统和方法
CN109902630A (zh) * 2019-03-01 2019-06-18 上海像我信息科技有限公司 一种注意力判断方法、装置、系统、设备和存储介质

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