CN113010066B - 显示参数确定方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本申请适用于电子技术领域，提供了显示参数确定方法及装置，包括：获取在各显示参数组合下的眼疲劳评估参数；根据各显示参数组合下的眼疲劳评估参数，确定各显示参数组合对应的眼疲劳程度；根据各显示参数组合对应的眼疲劳程度，确定最优显示参数组合，通过获取各显示参数组合下的眼疲劳评估参数来确定各个显示参数组合对应的眼疲劳程度，进而确定出显示装置的最优显示参数组合，使得被测人员在使用具备该最优显示参数组合的显示装置的电子设备的眼疲劳程度会降到最低，有效地降低电子设备对眼睛的伤害。

Description

显示参数确定方法及装置
技术领域
本申请属于电子技术领域，尤其涉及显示参数确定方法及装置。
背景技术
随着手机、平板电脑、游戏机等电子产品在人们的日常生活中使用得越来越普遍，健康护眼也越来越受到人们的关注，而现有的视觉疲劳研究仅是对不同品牌的电子产品的伤眼程度的分析，而无法降低电子产品对眼睛的伤害。
发明内容
本申请实施例提供了一种显示参数确定方法及装置，可以有效降低电子产品对眼睛的伤害。
第一方面，本申请实施例提供了一种显示参数确定方法，包括：
获取在各显示参数组合下的眼疲劳评估参数；
根据各显示参数组合下的眼疲劳评估参数，确定各显示参数组合对应的眼疲劳程度；
根据各显示参数组合对应的眼疲劳程度，确定最优显示参数组合。
示例性的，显示参数包括但不限于频闪、色温、饱和度、反光、画面闪烁(Flicker)、有害蓝光比例以及清晰度等。
在第一方面的一种可能的实现方式中，所述眼疲劳评估参数包括闪光融合临界频率的变化量、眨眼频率的变化量、闭眼总时长的变化量以及主观分值中的至少一种；
相应的，所述根据各显示参数组合下的眼疲劳评估参数，确定各显示参数组合对应的眼疲劳程度，包括：
根据各显示参数组合下的眼疲劳评估参数和预设眼疲劳评估模型，计算各个显示参数组合对应的眼疲劳程度；所述预设眼疲劳评估模型的公式为：
Asthenopia＝ω1*ΔS+ω2*ΔZf+ω3*ΔZt+ω4*P；
其中，Asthenopia为眼疲劳程度，ω1为第一权重系数，ΔS为闪光融合临界频率的变化量，ω2为第二权重系数，ΔZf为眨眼频率变化量，ω3为第三权重系数，ΔZt为闭眼总时长的变化量，ω4为第四权重系数，P为主观分值。
在第一方面的一种可能的实现方式中，在所述根据各显示参数组合下的眼疲劳评估参数和预设眼疲劳评估模型，计算各个显示参数组合对应的眼疲劳程度之前，还包括：
根据眼疲劳评估参数调整预设眼疲劳评估模型的模型参数。
进一步地，上述根据眼疲劳评估参数调整预设眼疲劳评估模型的模型参数，包括：
若所述眨眼频率的变化量大于预设眨眼频率阈值，或所述闭眼总时长的变化量大于预设闭眼总时长，则减小所述第一权重系数的数值并增大所述第二权重系数的数值。
进一步地，上述根据眼疲劳评估参数调整预设眼疲劳评估模型的模型参数，还包括：
若所述闪光融合临界频率的变化量和所述眨眼频率的变化量满足预设条件，则根据调整规则调整所述第三权重系数和所述第四权重系数。
在第一方面的一种可能的实现方式中，所述获取在各显示参数组合下的眼疲劳评估参数，包括：
采集被测人员处于预设状态时的眼部图像；
根据所述眼部图像确定被测人员的眼睛纵横比；
根据被测人员的眼睛纵横比确定被测人员的眨眼阈值；
根据所述眨眼阈值以及被测人员在各显示参数组合下的测试数据确定眨眼频率的变化量和闭眼总时长的变化量。
在第一方面的一种实现方式中，上述显示参数确定方法还包括：
将当前各显示参数调节至所述最优显示参数组合对应的参数值。
第二方面，本申请实施例提供了一种显示参数确定装置，包括：
获取模块，用于获取在各显示参数组合下的眼疲劳评估参数；
程度确定模块，用于根据各显示参数组合下的眼疲劳评估参数，确定各显示参数组合对应的眼疲劳程度；
参数确定模块，用于根据各显示参数组合对应的眼疲劳程度，确定最优显示参数组合。
第三方面，本申请实施例提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面中任一项所述的显示参数确定方法的步骤。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面任一项所述的显示参数确定方法的步骤。
第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面中任一项所述的显示参数确定方法的步骤。
可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。
本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：通过获取各显示参数组合下的眼疲劳评估参数来确定各个显示参数组合对应的眼疲劳程度，进而确定出显示装置的最优显示参数组合，使得被测人员在使用具备该最优显示参数组合的显示装置的电子设备的眼疲劳程度会降到最低，有效地降低电子设备对眼睛的伤害。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请一实施例提供的显示参数确定方法所适用于的手机的结构示意图；
图2是本申请一实施例提供的显示参数确定方法的所适用于手机的软件架构示意图；
图3是本申请一实施例提供的显示参数确定方法的流程示意图；
图4是本申请另一实施例提供的显示参数确定方法的S102的流程示意图；
图5是本申请另一实施例提供的显示参数确定方法的S101的流程示意图；
图6是本申请另一实施例提供的眼部示意图；
图7是本申请实施例提供的显示参数确定装置的结构示意图；
图8是本申请实施例提供的终端设备的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
本申请实施例提供的显示参数确定方法可以应用于手机、平板电脑、可穿戴设备、车载设备、增强现实(augmented reality，AR)/虚拟现实(virtual reality，VR)设备、笔记本电脑、超级移动个人计算机(ultra-mobile personal computer，UMPC)、上网本、个人数字助理(personal digital assistant，PDA)等终端设备上，本申请实施例对终端设备的具体类型不作任何限制。
例如，所述终端设备可以是手持设备、计算设备、车载设备、电脑、膝上型计算机、手持式通信设备、手持式计算设备、卫星无线设备、无线调制解调器卡、电视机顶盒(settop box，STB)、被测人员驻地设备(customer premise equipment，CPE)等。
作为示例而非限定，当所述终端设备为可穿戴设备时，该可穿戴设备还可以是应用穿戴式技术对日常穿戴进行智能化设计、开发出可以穿戴的设备的总称，如眼镜、手套、手表、服饰及鞋等。可穿戴设备即直接穿在身上，或是整合到被测人员的衣服或配件的一种便携式设备。可穿戴设备不仅仅是一种硬件设备，更是通过软件支持以及数据交互、云端交互来实现强大的功能。广义穿戴式智能设备包括功能全、尺寸大、可不依赖智能手机实现完整或者部分的功能，如智能手表或智能眼镜等，以及只专注于某一类应用功能，需要和其它设备如智能手机配合使用，如各类进行体征监测的智能手环、智能首饰等。
以所述终端设备为手机为例。图1示出的是与本申请实施例提供的手机的部分结构的框图。参考图1，手机包括：射频(Radio Frequency，RF)电路110、存储器120、输入单元130、显示单元140、传感器150、音频电路160、无线保真(wireless fidelity，WiFi)模块170、处理器180、以及电源190等部件。本领域技术人员可以理解，图1中示出的手机结构并不构成对手机的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
下面结合图1对手机的各个构成部件进行具体的介绍：
RF电路110可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，特别地，将基站的下行信息接收后，给处理器180处理；另外，将设计上行的数据发送给基站。通常，RF电路包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器(Low NoiseAmplifier，LNA)、双工器等。此外，RF电路110还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于全球移动通讯系统(GlobalSystem of Mobile communication，GSM)、通用分组无线服务(General Packet RadioService，GPRS)、码分多址(Code Division Multiple Access，CDMA)、宽带码分多址(Wideband Code Division Multiple Access,WCDMA)、长期演进(Long Term Evolution,LTE))、电子邮件、短消息服务(Short Messaging Service，SMS)等。
存储器120可用于存储软件程序以及模块，处理器180通过运行存储在存储器120的软件程序以及模块，从而执行手机的各种功能应用以及数据处理。存储器120可主要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、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器120可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
输入单元130可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与手机100的被测人员设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，输入单元130可包括触控面板131以及其他输入设备132。触控面板131，也称为触摸屏，可收集被测人员在其上或附近的触摸操作(比如被测人员使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板131上或在触控面板131附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的，触控面板131可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测被测人员的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器180，并能接收处理器180发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板131。除了触控面板131，输入单元130还可以包括其他输入设备132。具体地，其他输入设备132可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。
显示单元140可用于显示由被测人员输入的信息或提供给被测人员的信息以及手机的各种菜单。显示单元140可包括显示面板141，可选的，可以采用液晶显示器(LiquidCrystal Display，LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode,OLED)等形式来配置显示面板141。进一步的，触控面板131可覆盖显示面板141，当触控面板131检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器180以确定触摸事件的类型，随后处理器180根据触摸事件的类型在显示面板141上提供相应的视觉输出。虽然在图1中，触控面板131与显示面板141是作为两个独立的部件来实现手机的输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板131与显示面板141集成而实现手机的输入和输出功能。
手机100还可包括至少一种传感器150，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板141的亮度，接近传感器可在手机移动到耳边时，关闭显示面板141和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于手机还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
音频电路160、扬声器161，传声器162可提供被测人员与手机之间的音频接口。音频电路160可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器161，由扬声器161转换为声音信号输出；另一方面，传声器162将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路160接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器180处理后，经RF电路110以发送给比如另一手机，或者将音频数据输出至存储器120以便进一步处理。
WiFi属于短距离无线传输技术，手机通过WiFi模块170可以帮助被测人员收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为被测人员提供了无线的宽带互联网访问。虽然图1示出了WiFi模块170，但是可以理解的是，其并不属于手机100的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。
处理器180是手机的控制中心，利用各种接口和线路连接整个手机的各个部分，通过运行或执行存储在存储器120内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器120内的数据，执行手机的各种功能和处理数据，从而对手机进行整体监控。可选的，处理器180可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器180可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、被测人员界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器180中。
手机100还包括给各个部件供电的电源190(比如电池)，优选的，电源可以通过电源管理系统与处理器180逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。
尽管未示出，手机100还可以包括摄像头。可选地，摄像头在手机100的上的位置可以为前置的，也可以为后置的，本申请实施例对此不作限定。
可选地，手机100可以包括单摄像头、双摄像头或三摄像头等，本申请实施例对此不作限定。
例如，手机100可以包括三摄像头，其中，一个为主摄像头、一个为广角摄像头、一个为长焦摄像头。
可选地，当手机100包括多个摄像头时，这多个摄像头可以全部前置，或者全部后置，或者一部分前置、另一部分后置，本申请实施例对此不作限定。
另外，尽管未示出，手机100还可以包括蓝牙模块等，在此不再赘述。
另外，尽管未示出，手机100还可以包括神经网络(neural-network，NN)计算处理器(NPU)，通过借鉴生物神经网络结构，例如借鉴人脑神经元之间传递模式，对输入信息快速处理，还可以不断的自学习。通过NPU可以实现电子设备100的智能认知等应用，例如：图像识别，人脸识别，语音识别，文本理解等。
图2是本申请实施例的手机100的软件结构示意图。以手机100操作系统为Android系统为例，在一些实施例中，将Android系统分为四层，分别为应用程序层、应用程序框架层(framework，FWK)、系统层以及硬件抽象层，层与层之间通过软件接口通信。
如图2所示，所述应用程序层可以一系列应用程序包，应用程序包可以包括短信息，日历，相机，视频，导航，图库，通话等应用程序。
应用程序框架层为应用程序层的应用程序提供应用编程接口(applicationprogramming interface，API)和编程框架。应用程序框架层可以包括一些预先定义的函数，例如用于接收应用程序框架层所发送的事件的函数。
如图2所示，应用程序框架层可以包括窗口管理器、资源管理器以及通知管理器等。
窗口管理器用于管理窗口程序。窗口管理器可以获取显示屏大小，判断是否有状态栏，锁定屏幕，截取屏幕等。内容提供器用来存放和获取数据，并使这些数据可以被应用程序访问。所述数据可以包括视频，图像，音频，拨打和接听的电话，浏览历史和书签，电话簿等。
资源管理器为应用程序提供各种资源，比如本地化字符串，图标，图片，布局文件，视频文件等等。
通知管理器使应用程序可以在状态栏中显示通知信息，可以用于传达告知类型的消息，可以短暂停留后自动消失，无需被测人员交互。比如通知管理器被用于告知下载完成，消息提醒等。通知管理器还可以是以图表或者滚动条文本形式出现在系统顶部状态栏的通知，例如后台运行的应用程序的通知，还可以是以对话窗口形式出现在屏幕上的通知。例如在状态栏提示文本信息，发出提示音，电子设备振动，指示灯闪烁等。
应用程序框架层还可以包括：
视图系统，所述视图系统包括可视控件，例如显示文字的控件，显示图片的控件等。视图系统可用于构建应用程序。显示界面可以由一个或多个视图组成的。例如，包括短信通知图标的显示界面，可以包括显示文字的视图以及显示图片的视图。
电话管理器用于提供手机100的通信功能。例如通话状态的管理(包括接通，挂断等)。
系统层可以包括多个功能模块。例如：传感器服务模块，物理状态识别模块，三维图形处理库(例如：OpenGL ES)等。
传感器服务模块，用于对硬件层各类传感器上传的传感器数据进行监测，确定手机100的物理状态；
物理状态识别模块，用于对被测人员手势、人脸等进行分析和识别；
三维图形处理库用于实现三维图形绘图，图像渲染，合成，和图层处理等。
系统层还可以包括：
表面管理器用于对显示子系统进行管理，并且为多个应用程序提供了2D和3D图层的融合。
媒体库支持多种常用的音频，视频格式回放和录制，以及静态图像文件等。媒体库可以支持多种音视频编码格式，例如:MPEG4，H.264，MP3，AAC，AMR，JPG，PNG等。
硬件抽象层是硬件和软件之间的层。硬件抽象层可以包括显示驱动，摄像头驱动，传感器驱动等，用于驱动硬件层的相关硬件，如显示屏、摄像头、传感器等。
以下实施例可以在具有上述硬件结构/软件结构的手机100上实现。以下实施例将以手机100为例，对本申请实施例提供的显示参数确定方法进行说明。
请参阅图3，图3示出了本申请一实施例提供的显示参数确定方法的实现流程图，如图3所示，上述显示参数确定方法具体包括以下步骤：
S101：获取在各显示参数组合下的眼疲劳评估参数。
具体地，上述显示参数组合包括多个显示参数，且由多个显示参数的不同值组成不同的显示参数组合。上述显示参数为显示装置的软硬件参数，示例性的，显示参数包括但不限于频闪、色温、饱和度、反光、画面闪烁(Flicker)、有害蓝光比例以及清晰度等。通过控制变量的方式逐一对显示装置的各个软硬件参数进行试验，找到影响眼疲劳的显示参数，并将多个显示参数的不同值进行组合，得到各个显示参数组合。示例性的，第一显示参数组合为：频闪关、色温为2000k、饱和度为色度5R且彩度为12、反光关、画面闪烁关、有害蓝光比例10％以及清晰度60％；第二显示参数组合为：频闪开、色温为2000k、饱和度为色度5R且彩度为12、反光关、画面闪烁关、有害蓝光比例10％以及清晰度60％；第三显示参数组合为：频闪关、色温为2000k、饱和度为色度5R且彩度为12、反光开、画面闪烁关、有害蓝光比例10％以及清晰度60％；第四显示参数组合为：频闪关、色温为2000k、饱和度为色度5R且彩度为12、反光关、画面闪烁开、有害蓝光比例10％以及清晰度60％。
具体地，根据预设的调节规则逐一将显示装置的各个显示参数调节至各个显示参数组合对应的数值，然后再在各显示参数组合下进行测试，以获取在各个显示参数组合下的眼疲劳评估参数。需要说明的是，上述预设的调节规则可以根据显示参数组合中的各个参数的属性进行设置，例如，通过控制变量法逐一改变显示参数组合中的各个参数的数值。示例性的，对于包括频闪、色温、饱和度、反光、画面闪烁(Flicker)、有害蓝光比例以及清晰度等的显示参数组合，在调节过程中，在确定频闪这一参数对眼疲劳程度的影响时，将显示参数组合中的各个参数调节至第一显示参数组合对应的数值，则将频闪调节为频闪关、将色温调节为2000k、将饱和度调节为色度5R且彩度为12、将反光调节为反光关、将画面闪烁调节为画面闪烁关、将有害蓝光比例调节为10％以及将清晰度调节为60％，然后在第一显示参数组合下进行测试，获取对应的眼疲劳评估参数；接着再将显示参数组合中的各个参数调节至第二显示参数组合对应的数值，则将频闪调节为频闪开、将色温调节为2000k、将饱和度调节为色度5R且彩度为12、将反光调节为反光关、将画面闪烁调节为画面闪烁关、将有害蓝光比例调节为10％以及将清晰度调节为60％，然后在第二显示参数组合下进行测试，获取对应的眼疲劳评估参数。
具体地，上述显示参数包括开关类参数和连续调参类参数。对于开关类参数，只需将开关类参数分别设置为开或关即可，对于连续调参类参数，通过二分法不断细化确定各个连续调参类参数的不同数值，进而组合成不同的显示参数组合。需要说明的是，通过二分法不断细化各个连续调参类参数的数值，理论上会存在无数组不同的显示参数组合，这样就会导致无限循环的操作，为了避免这种情况，通过设置各个连续调参类参数的最小取值范围，若连续调参类参数的数值处于所述最小取值范围，则认为该参数已全部遍历，不再继续细化。
具体地，上述眼疲劳评价参数是用于计算被测人员的眼疲劳程度的相关参数，包括客观参数和主观参数，上述客观参数包括闪光融合临界频率和被测人员的眨眼数据，上述被测人员的眨眼数据包括眨眼频率和闭眼总时长。
上述主观参数可以根据被测人员对各个主观评估指标的评分来确定，即主观分值，上述主观评估指标包括眼睛干涩、眼睛发胀、双眼模糊、眼睛酸痛、眼睛刺痛、头晕头疼等。在实际应用中，可以在被测人员注视屏幕持续测试时间段后，由被测人员的主观感受对上述各个主观评估指标进行打分，然后基于各个主观评估指标的分值计算出主观参数。需要说明的是，上述测试时间段可以根据实际情况进行设置，在此不加以限制。
示例性的，设置每个主观评估指标的分值为0-5，被测人员可以根据测试后的主观感受来为每个主观评估指标给出相应的分值，然后基于预设的计算公式计算出相应的主观参数。作为示例而非限定，上述预设的计算公式可以为：
P＝(A1+A2+A3+A4+A5+A6)/6；
其中，P为主观分值，A1为眼睛干涩的分值，A2为眼睛发胀的分值，A3为双眼模糊的分值，A4为眼睛酸痛的分值，A5为眼睛刺痛的分值，A6为头晕头疼的分值。
可理解的是，还可以基于其他方式来确定主观分值，例如为每个主观评估指标设置程度等级，每一个程度等级对应一个分值，然后基于被测人员给出的程度等级来计算主观分值，上述预设的计算公式还可以包括其他公式，例如求解均方差的计算公式、基于各个主观评估指标的权重进行计算的计算公式等，在此不加以限制。
具体地，闪光融合临界频率是指刚刚能够引起闪光融合感觉(连续光感)的刺激的最小频率。当人们看一个间歇频率较低的闪光时，得到的是明暗交替的闪烁感觉，当断续的闪光间歇频率增加，人们看到的将不再是闪烁的光，而是稳定的连续的光，这种现象叫闪光融合。通过对人们的闪光融合临界频率进行测定便可以了解人体的眼疲劳程度。通常眼疲劳程度越高，则闪光融合临界频率越小。上述闪光融合临界频率可以通过现有的闪光融合临界频率测试仪进行测定，在此不加以赘述。在应用中，可以将上述闪光融合临界频率测试仪测试得到的闪光融合临界频率通过手机的输入单元进行输入。
具体地，上述被测人员的眨眼频率和闭眼总时长可以通过采集被测人员注视屏幕的测试时间段内的眼部数据来确定。通过手机100的摄像头采集被测人员在注视屏幕的时间段内眨眼睛的次数，然后基于眨眼睛的次数和注视屏幕的时长确定眨眼频率，并记录每次眨眼时眼睛的闭眼时长，然后统计所有眨眼时眼睛的闭眼时长来确定闭眼总时长。
在本实施例中，上述眼疲劳评价参数还可以包括闪光融合临界频率的变化量、眨眼频率的变化量、闭眼总时长的变化量以及主观分值中的至少一种。
具体地，分别采集参数调整前的闪光融合临界频率、参数调整前的眨眼频率、参数调整前的闭眼总时长、参数调整后的闪光融合临界频率、参数调整后的眨眼频率以及参数调整后的闭眼总时长，然后基于参数调整前的闪光融合临界频率和参数调整后的闪光融合临界频率确定闪光融合临界频率的变化量，基于参数调整前的眨眼频率和参数调整后的眨眼频率确定眨眼频率的变化量，基于参数调整前的闭眼总时长和参数调整后的闭眼总时长确定闭眼总时长的变化量。
S102：根据各显示参数组合下的眼疲劳评估参数，确定各显示参数组合对应的眼疲劳程度。
具体地，在获取到各个显示参数组合下的眼疲劳评估参数后，基于每个显示参数组合对应的眼疲劳评估参数来确定其对应的眼疲劳程度。
眼疲劳评估参数是在根据预设的调节规则逐一将显示装置的各个显示参数调节至各个显示参数组合对应的数值后，基于该显示参数组合让被测人员注视屏幕持续测试时间段，因此获取到的眼疲劳评估参数可以评价对应的显示参数组合对应的眼疲劳程度。
具体地，在确定了各显示参数组合下的眼疲劳评估参数后，基于预设的眼疲劳评估模型就能够计算出各显示参数组合对应的眼疲劳程度。
具体地，可以基于闪光融合临界频率、眨眼频率、闭眼总时长以及主观分值来确定被测人员在当前显示参数组合下注视屏幕持续测试时间段后的眼疲劳程度。即将获取到的被测人员在当前显示参数组合下注视屏幕持续时长后的闪光融合临界频率、眨眼频率、闭眼总时长以及主观分值，输入到预设的眼疲劳评估模型中进行处理，就能够输出对应的眼疲劳程度。
具体地，还可以基于参数调节前后的闪光融合临界频率的变化量，眨眼频率的变化量和闭眼总时长的变化量以及主观分值来确定被测人员在调节参数后的眼疲劳程度。即将获取到的闪光融合临界频率的变化量(调参后的闪光融合临界频率减去调参前的闪光融合临界频率)，眨眼频率的变化量(调参后的眨眼频率减去调参前的眨眼频率)、闭眼总时长的变化量(调参后的闭眼总时间减去调参前的闭眼总时长)以及主观分值输入到预设的眼疲劳评估模型中进行处理，输出对应的眼疲劳程度。需要说明的是，上述预设的眼疲劳评估模型可以是根据眼疲劳评估参数进行构建的模型，通过将该预设的眼疲劳评估模型就能够通过眼疲劳评估参数计算出对应的眼疲劳程度。
S103：根据各显示参数组合对应的眼疲劳程度，确定最优显示参数组合。
具体地，在确定了各显示参数组合对应的眼疲劳程度后，就能够确定出最优显示参数组合，被测人员使用在该最优显示参数组合下的显示装置时，其眼疲劳程度会降到最低，因此能够有效地降低电子设备对眼睛的伤害。
具体地，在基于闪光融合临界频率、眨眼频率、闭眼总时长以及主观分值来确定被测人员在当前显示参数组合下注视屏幕持续测试时间段后的眼疲劳程度时，通过计算每个显示参数组合对应的眼疲劳程度，将各显示参数组合对应的眼疲劳程度的最小值对应的显示参数组合确定为最优显示参数组合。
具体地，在基于参数调节前后的闪光融合临界频率的变化量，眨眼频率的变化量和闭眼总时长的变化量以及主观分值来确定被测人员在调节参数后的眼疲劳程度时，根据每个显示参数组合对应的眼疲劳程度的数值来确定调参收益，若调参后的眼疲劳程度大于0，则说明使用调参后对应的显示参数组合进行测试时，被测人员的眼疲劳程度变严重，因此保留调参前的显示参数组合；若调参后眼疲劳程度小于0，则说明使用调参后对应的显示参数组合进行测试时，被测人员的眼疲劳程度变轻，因此保留调参后的显示参数组合，将最终保留的显示参数组合确定为最优显示参数组合。
具体地，在确定了最优显示参数组合后，可以将该最优显示参数组合作为后续的电子设备的参数调试的依据。还可以将该最优显示参数组合确定为显示装置(显示屏、显示面板)等器件的标准参数。还可以将该最优显示参数组合写入电子产品的标准规格书中。
在本实施例的一种实现方式中，上述显示参数确定方法还包括以下步骤：
将当前各显示参数调节至所述最优显示参数组合对应的参数值。
具体地，在确定了最优显示参数组合后，为了使得被测人员在使用过程中的眼疲劳程度降到最低，自动将当前各显示参数调节到最优显示参数组合对应的参数值。
示例性的，若最优显示参数组合为频闪关、色温为2000k、饱和度为色度5R且彩度为12、反光关、画面闪烁关、有害蓝光比例10％以及清晰度60％；则将当前的频闪调节至频闪关、将当前的色温调节至2000k、将当前饱和度调节至色度5R且彩度为12、将反光调节至反光关、将画面闪烁调节至画面闪烁关、将有害蓝光比例调节至10％、将清晰度调节至60％。
本实施例提供的显示参数确定方法，通过获取各显示参数组合下的眼疲劳评估参数来确定各个显示参数组合对应的眼疲劳程度，进而确定出显示装置的最优显示参数组合，使得被测人员在使用具备该最优显示参数组合的显示装置的电子设备的眼疲劳程度会降到最低，有效地降低电子设备对眼睛的伤害。
请参阅图4，图4示出了本申请另一实施例提供的显示参数确定方法的S102的实现流程图，如图4所示，本实施例与上一实施例的区别在于，所述眼疲劳评估参数包括闪光融合临界频率的变化量、眨眼频率的变化量、闭眼总时长的变化量以及主观分值中的至少一种，上述S102具体包括以下步骤：
S201：根据眼疲劳评估参数调整预设眼疲劳评估模型的模型参数。
具体地，上述预设眼疲劳评估模型的模型参数包括各个眼疲劳评估参数对应的权重系数。由于在测试过程中被测人员的眼部活动会对眼睛产生自愈的效果，因此获取到的眼疲劳评估参数的可靠性也会相应发生变化，因此需要根据获取到的眼疲劳评估参数实时调整用于计算眼疲劳程度的预设眼疲劳评估模块的模型参数。
具体地，由于在测试过程中，被测人员眨眼的次数和闭眼时长会对其在注视屏幕持续测试时间段后的闪光融合临界频率产生方向影响。例如在被测人员的眼疲劳程度较严重时，每次保持较长的闭眼时间对眼睛能够起到自愈的效果，因此测试获取到的闪光融合临界频率的可靠性会比较差，因此可以降低闪光融合临界频率这一参数对应的权重，增加眨眼频率这一参数对应的权重。又例如，在被测人员注视屏幕一段时间后，眼疲劳程度肯定会加重，此时眨眼会变得更加频繁，频繁地眨眼也可以起到自愈眼睛的作用，因此测试获取到的闪光融合临界频率的可靠性会比较差，因此可以降低闪光融合临界频率这一参数对应的权重，增加眨眼频率这一参数对应的权重。此外，闪光融合频率对应视觉中枢的疲劳，而眨眼对应眼部肌肉的疲劳，人的主观眼部疲劳感受更能反映眼部肌肉的疲劳程度，因此可以降低闪光融合临界频率这一参数对应的权重，增加眨眼频率这一参数对应的权重。
具体地，若调参后的闪光融合临界频率下降且眨眼频率变大，则说明此时的眼疲劳程度较为严重，因此被测人员的主观评价的可靠性较强，而由于眼疲劳程度较为严重，因此闭眼总时长这一参数的可靠性则较弱，因此增加主观分值这一参数对应的权重系数，降低闭眼总时长这一参数对应的权重系数。
S202：根据各显示参数组合下的眼疲劳评估参数和预设眼疲劳评估模型，计算各个显示参数组合对应的眼疲劳程度。
具体地，预设眼疲劳评估模型的公式为：
Asthenopia＝ω1*ΔS+ω2*ΔZf+ω3*ΔZt+ω4*P；
其中，Asthenopia为眼疲劳程度，ω1为第一权重系数，ΔS为闪光融合临界频率的变化量，ω2为第二权重系数，ΔZf为眨眼频率变化量，ω3为第三权重系数，ΔZt为闭眼总时长的变化量，ω4为第四权重系数，P为主观分值。
具体地，根据上述预设眼疲劳评估模型来计算各个显示参数组合对应的眼疲劳程度。若Asthenopia>0，则说明使用该眼疲劳程度对应的显示参数组合进行测试时，被测人员的眼疲劳程度变严重，因此保留调参前的显示参数组合；若Asthenopia<0，则说明使用该眼疲劳程度对应的显示参数组合进行测试时，被测人员的眼疲劳程度变轻。
需要说明的是，上述第一权重ω1、第二权重ω2、第三权重ω3以及第四权重ω4可以根据眼疲劳评估参数的实际数值进行设置，在此不加以限制。还需要说明的是上述第一权重ω1、第二权重ω2、第三权重ω3以及第四权重ω4的和为1，即：ω1+ω2+ω3+ω4＝1。
在本实施例的一种可能的实现方式中，上述S201具体包括：
若所述眨眼频率的变化量大于预设眨眼频率阈值，或所述闭眼总时长的变化量大于预设闭眼总时长，则减小所述第一权重系数的数值并增大所述第二权重系数的数值。
具体地，在被测人员注视屏幕一段时间后，眼疲劳程度肯定会加重，此时眨眼会变得更加频繁，频繁地眨眼也可以起到自愈眼睛的作用，因此此时的眨眼频率的变化量会大于预设眨眼频率阈值，而此时测试获取到的闪光融合临界频率的可靠性会比较差，因此减小第一权重的数值，增大第二权重的数值。
具体地，在被测人员的眼疲劳程度较严重时，被测人员会频繁眨眼并保持较长的闭眼时间，已达到眼睛自愈的效果，因此此时的闭眼总时长的变化量会大于预设闭眼总时长，而此时测试获取到的闪光融合临界频率的可靠性会比较差，因此减小第一权重的数值，增大第二权重的数值。
需要说明的是，第一权重系数减少的数值可以根据眨眼频率变化量和闭眼总时长的变化量来确定，同样地第二权重系数增大的数值也可以根据眨眼频率变化量和闭眼总时长的变化量来确定，在此不再加以赘述。还需要说明的是，上述预设眨眼频率阈值和预设闭眼总时长可以根据工程经验来确定，在此不再加以赘述。
在本实施例的另一种可能的实现方式中，上述S201还包括：
若所述闪光融合临界频率的变化量和所述眨眼频率的变化量满足预设条件，则根据调整规则调整所述第三权重系数和所述第四权重系数。
具体地，上述预设条件为闪光融合临界频率的变化量小于0。当则所述闪光融合临界频率的变化量和所述眨眼频率的变化量满足预设条件，说明此时的眼疲劳程度较为严重，因此增加主观分值对应的第四权重系数，降低闭眼总时长对应的第三权重系数。需要说明的是，第四权重系数和第三权重系数的调整比例可以是预先设定的固定比例，也可以根据获取到闪光融合临界频率的变化量眨眼频率的变化量的实际数值来确定，在此不再加以赘述。
本实施例提供的显示参数确定方法，通过对眼疲劳评估参数进行分析，实时调整预设眼疲劳评估模型的模型参数，使得预设眼疲劳评估模块能够更准备地计算出各个显示参数组合对应的眼疲劳程度，进而确定出显示装置的最优显示参数组合，使得被测人员在使用具备该最优显示参数组合的显示装置的电子设备的眼疲劳程度会降到最低，有效地降低电子设备对眼睛的伤害。
请参阅图5，图5示出了本申请另一实施例提供的显示参数确定方法的S101的实现流程图，本实施例与上一实施例的区别在于，S101包括以下步骤：
S301：采集被测人员处于预设状态时的眼部图像。
具体的，由于不同的被测人员的眼睛大小以及眨眼习惯均不相同，为了更准确地检测出被测人员的眨眼分布情况，则需要根据每个被测人员在睁着眼睛时的眼部图像来分析其对应的眨眼阈值。
具体地，可以通过启动手机的摄像头来采集被测人员处于预设状态时的眼部图像。可以通过手机摄像头来拍摄包含被测人员的人脸图像的待检测图像，然后基于人脸特征检测算法检测并裁剪出包含眼部图像的目标区域图像。
具体地，上述可以由上述手机100的神经网络(neural-network，NN)计算处理器(NPU)来实现，通过NPU对该摄像头拍摄到的待检测图像进行人脸识别并裁剪出包含眼部图像的目标区域，并自动输出该目标区域的图像(即眼部图像)。
需要说明的是，上述预设状态为睁眼状态，即在被测人员睁眼的情况下获取其眼部图像。
S302：根据所述眼部图像确定被测人员的眼睛纵横比。
具体地，在眼部图像中设置若干个特征点，并根据若干个特征点对应的像素点的位置坐标来计算被测人员的眼睛纵横比。上述眼睛纵横比用于表征被测人员眼睛的大小，被测人员的眼睛越小，则其眼睛纵横比越小。
示例性的，在眼部图像中设置如图6所示的6个特征点，并通过各个特征点在该眼部图像中的位置坐标来计算眼睛纵横比，计算公式如下：
EAR＝(Point1Point3+Point2Point4)/2Point5Point6；
其中，EAR为眼睛纵横比，Point1为第一特征点1的位置坐标，Point2为第二特征点2的位置坐标，Point3为第三特征点3的位置坐标，Point4为第四特征点4的位置坐标，Point5为第五特征点5的位置坐标，Point6为第六特征点6的位置坐标。
S303：根据被测人员的眼睛纵横比确定被测人员的眨眼阈值。
具体地，预先设置眼睛纵横比与眨眼阈值的对应关系，在计算出被测人员的眼睛纵横比后就能确定其对应的眨眼阈值。所述眨眼阈值用于判断被测人员是否眨眼，若根据测试时间段内采集到的被测人员的测试数据计算到被测人员的眼睛纵横比从大于眨眼阈值变化为小于或等于上述眨眼阈值，则判定被测人员眨眼。
S304：根据所述眨眼阈值以及被测人员在各显示参数组合下的测试数据确定眨眼频率的变化量和闭眼总时长的变化量。
具体地，根据上述眨眼阈值以及被测人员在各显示参数组合下的测试数据就能够确定在测试时间段内的眨眼频率和闭眼总时长，进而就能够确定出眨眼频率的变化量和闭眼总时长的变化量。
具体地，当检测到眼睛纵横比小于眨眼阈值后就需要判断眼睛纵横比的变化趋势，眼睛纵横比从大变到最小再变大，则认为是一次眨眼，统计在测试时间段内的眨眼次数。
具体地，记录相邻的被测人员的眼睛纵横比从大于眨眼阈值变化为小于或等于上述眨眼阈值的时刻与被测人员的眼睛纵横比从小于或等于上述眨眼阈值变化为大于该眨眼阈值的时刻的时间间隔，即为本次眨眼的闭眼时长。将测试时间段内的每次眨眼的闭眼时长进行求和，确定出在测试时间段的内的闭眼总时长。
本实施例提供的显示参数确定方法，通过被测人员的眼睛纵横比来统计被测人员在测试时间段内的眨眼频率和闭眼总时长，进而确定出被测人员在各显示参数组合下的测试数据确定眨眼频率的变化量和闭眼总时长的变化量，使得预设眼疲劳评估模块能够更准备地计算出各个显示参数组合对应的眼疲劳程度，进而确定出显示装置的最优显示参数组合，使得被测人员在使用具备该最优显示参数组合的显示装置的电子设备的眼疲劳程度会降到最低，有效地降低电子设备对眼睛的伤害。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
对应于上文实施例所述的显示参数确定方法，图7示出了本申请实施例提供的显示参数确定装置的结构框图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。
参照图7，该装置包括：获取模块101、程度确定模块102以及参数确定模块103。
获取模块101用于获取在各显示参数组合下的眼疲劳评估参数。
程度确定模块102用于根据各显示参数组合下的眼疲劳评估参数，确定各显示参数组合对应的眼疲劳程度。
参数确定模块103用于根据各显示参数组合对应的眼疲劳程度，确定最优显示参数组合。
可选地，所述眼疲劳评估参数包括闪光融合临界频率的变化量、眨眼频率的变化量、闭眼总时长的变化量以及主观分值中的至少一种；上述程度确定模块102包括计算单元和调整单元。
上述计算单元用于根据各显示参数组合下的眼疲劳评估参数和预设眼疲劳评估模型，计算各个显示参数组合对应的眼疲劳程度；所述预设眼疲劳评估模型的公式为：
Asthenopia＝ω1*ΔS+ω2*ΔZf+ω3*ΔZt+ω4*P；
其中，Asthenopia为眼疲劳程度，ω1为第一权重系数，ΔS为闪光融合临界频率的变化量，ω2为第二权重系数，ΔZf为眨眼频率变化量，ω3为第三权重系数，ΔZt为闭眼总时长的变化量，ω4为第四权重系数，P为主观分值。
上述调整单元用于根据眼疲劳评估参数调整预设眼疲劳评估模型的模型参数。
可选地，上述调整单元包括第一调整单元和第二调整单元。
所述第一调整单元用于若所述眨眼频率的变化量大于预设眨眼频率阈值，或所述闭眼总时长的变化量大于预设闭眼总时长，则减小所述第一权重系数的数值并增大所述第二权重系数的数值。
所述第二调整单元用于若所述闪光融合临界频率的变化量和所述眨眼频率的变化量满足预设条件，则根据调整规则调整所述第三权重系数和所述第四权重系数。
可选地，上述获取模块101包括采集单元、纵横比确定单元、眨眼阈值确定单元以及参数确定单元。
所述采集单元用于采集被测人员处于预设状态时的眼部图像。
所述纵横比确定单元用于根据所述眼部图像确定被测人员的眼睛纵横比。
所述眨眼阈值确定单元用于根据被测人员的眼睛纵横比确定被测人员的眨眼阈值。
所述参数确定单元用于根据所述眨眼阈值以及被测人员在各显示参数组合下的测试数据确定眨眼频率的变化量和闭眼总时长的变化量。
可选地，上述显示参数确定装置还包括调整模块。
上述调整模块用于将当前各显示参数调节至所述最优显示参数组合对应的参数值。
需要说明的是，上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
因此，本实施例提供的显示参数确定装置同样能够通过获取各显示参数组合下的眼疲劳评估参数来确定各个显示参数组合对应的眼疲劳程度，进而确定出显示装置的最优显示参数组合，使得被测人员在使用具备该最优显示参数组合的显示装置的电子设备的眼疲劳程度会降到最低，有效地降低电子设备对眼睛的伤害。
图8为本申请一实施例提供的终端设备的结构示意图。如图8所示，该实施例的终端设备8包括：至少一个处理器80(图8中仅示出一个)、存储器81以及存储在所述存储器81中并可在所述至少一个处理器80上运行的计算机程序82，所述处理器80执行所述计算机程序82时实现上述任意各个显示参数确定方法实施例中的步骤。
所述终端设备8可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。该终端设备可包括，但不仅限于，处理器80、存储器81。本领域技术人员可以理解，图8仅仅是终端设备8的举例，并不构成对终端设备8的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如还可以包括输入输出设备、网络接入设备等。
所称处理器80可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，该处理器80还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器81在一些实施例中可以是所述终端设备8的内部存储单元，例如终端设备8的硬盘或内存。所述存储器81在另一些实施例中也可以是终端设备8的外部存储设备，例如所述终端设备8上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器81还可以既包括所述**装置/终端设备8的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器81用于存储操作系统、应用程序、引导装载程序(BootLoader)、数据以及其他程序等，例如所述计算机程序的程序代码等。所述存储器81还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
本申请实施例还提供了一种网络设备，该网络设备包括：至少一个处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述至少一个处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意各个方法实施例中的步骤。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。
本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在移动终端上运行时，使得移动终端执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过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计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到拍照装置/终端设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不可以是电载波信号和电信信号。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/网络设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/网络设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
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单元来实现本实施例方案的目的。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；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精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种显示参数确定方法，其特征在于，包括：
获取在各显示参数组合下的眼疲劳评估参数；
根据各显示参数组合下的眼疲劳评估参数，确定各显示参数组合对应的眼疲劳程度；
根据各显示参数组合对应的眼疲劳程度，确定最优显示参数组合；
所述获取在各显示参数组合下的眼疲劳评估参数，包括：
采集被测人员处于预设状态时的眼部图像，包括：通过启动手机的摄像头来采集被测人员处于预设状态时的眼部图像；
根据所述眼部图像确定被测人员的眼睛纵横比；
根据被测人员的眼睛纵横比确定被测人员的眨眼阈值；
根据所述眨眼阈值以及被测人员在各显示参数组合下的测试数据确定眨眼频率的变化量和闭眼总时长的变化量；
所述眼疲劳评估参数包括闪光融合临界频率的变化量、眨眼频率的变化量、闭眼总时长的变化量以及主观分值中的至少一种；
相应的，所述根据各显示参数组合下的眼疲劳评估参数，确定各显示参数组合对应的眼疲劳程度，包括：
根据各显示参数组合下的眼疲劳评估参数和预设眼疲劳评估模型，计算各个显示参数组合对应的眼疲劳程度；所述预设眼疲劳评估模型的公式为：
Asthenopia＝ω1*ΔS+ω2*ΔZf+ω3*ΔZt+ω4*P；
其中，Asthenopia为眼疲劳程度，ω1为第一权重系数，ΔS为闪光融合临界频率的变化量，ω2为第二权重系数，ΔZf为眨眼频率变化量，ω3为第三权重系数，ΔZt为闭眼总时长的变化量，ω4为第四权重系数，P为主观分值。
2.如权利要求1所述的显示参数确定方法，其特征在于，在所述根据各显示参数组合下的眼疲劳评估参数和预设眼疲劳评估模型，计算各个显示参数组合对应的眼疲劳程度之前，还包括：
根据眼疲劳评估参数调整预设眼疲劳评估模型的模型参数。
3.如权利要求2所述的显示参数确定方法，其特征在于，根据眼疲劳评估参数调整预设
眼疲劳评估模型的模型参数，包括：
若所述眨眼频率的变化量大于预设眨眼频率阈值，或所述闭眼总时长的变化量大于预设闭眼总时长，则减小所述第一权重系数的数值并增大所述第二权重系数的数值。
4.如权利要求3所述的显示参数确定方法，其特征在于，还包括：
若所述闪光融合临界频率的变化量和所述眨眼频率的变化量满足预设条件，则根据调整规则调整所述第三权重系数和所述第四权重系数。
5.如权利要求1至4任意一项所述的显示参数确定方法，其特征在于，还包括：
将当前各显示参数调节至所述最优显示参数组合对应的参数值。
6.一种显示参数确定装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取在各显示参数组合下的眼疲劳评估参数；
程度确定模块，用于根据各显示参数组合下的眼疲劳评估参数，确定各显示参数组合对应的眼疲劳程度；
参数确定模块，用于根据各显示参数组合对应的眼疲劳程度，确定最优显示参数组合；
所述获取模块包括采集单元、纵横比确定单元、眨眼阈值确定单元以及参数确定单元；
所述采集单元用于采集被测人员处于预设状态时的眼部图像，包括：通过启动手机的摄像头来采集被测人员处于预设状态时的眼部图像；
所述纵横比确定单元用于根据所述眼部图像确定被测人员的眼睛纵横比；
所述眨眼阈值确定单元用于根据被测人员的眼睛纵横比确定被测人员的眨眼阈值；
所述参数确定单元用于根据所述眨眼阈值以及被测人员在各显示参数组合下的测试数据确定眨眼频率的变化量和闭眼总时长的变化量；
所述眼疲劳评估参数包括闪光融合临界频率的变化量、眨眼频率的变化量、闭眼总时长的变化量以及主观分值中的至少一种；所述程度确定模块包括计算单元和调整单元；
所述计算单元用于根据各显示参数组合下的眼疲劳评估参数和预设眼疲劳评估模型，计算各个显示参数组合对应的眼疲劳程度；所述预设眼疲劳评估模型的公式为：
Asthenopia＝ω1*ΔS+ω2*ΔZf+ω3*ΔZt+ω4*P；
其中，Asthenopia为眼疲劳程度，ω1为第一权重系数，ΔS为闪光融合临界频率的变化量，ω2为第二权重系数，ΔZf为眨眼频率变化量，ω3为第三权重系数，ΔZt为闭眼总时长的变化量，ω4为第四权重系数，P为主观分值。
7.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述的方法。
8.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述的方法。
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