CN113317792A - 一种基于双眼目光矢量分析的注意力检测系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于双眼目光矢量分析的注意力检测系统。包括：眼动采集模块，其用于实时采集检测对象的眼动数据，并输出所述眼动数据；存储模块，其存储有预设数据；处理模块，其与所述眼动采集模块和所述存储模块电性相连，用于将所述眼动数据和所述预设数据进行对比，得到注意力数据并发送到终端。该基于双眼目光矢量分析的注意力检测系统改善了现有技术中不能实时检测检测对象的眼动状态且对检测对象的注意力检测精度较低的问题。
Description
技术领域
本发明涉及注意力检测技术领域，尤其是涉及一种基于双眼目光矢量分析的注意力检测系统及方法。
背景技术
日常生活中许多场景都需要人的注意力集中去操控处理，例如：行驶环境、学习环境和听讲环境等。而对于注意力检测的主要手段是针对人眼闭合进行判断，广泛应用的卡内基梅隆研究所提出的度量疲劳瞌睡的物理量的主要标准为眼睛闭合通过眼睑遮住瞳孔的面积计算，统计在一定时间内眼睛闭合时所占的时间比例，以此判定被测人的疲劳程度。
而在上述所提到的日常环境中，人的疲劳状态呈现除了眼睛闭和程度之外，还存在涣散状态，即双眼在一定空间内(小于50米距离)没有固定焦点，因此简单的根据人眼闭合计算疲劳程度缺少一定精确性。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于双眼目光矢量分析的注意力检测系统及方法，该注意力检测系统能够解决现有技术中不能实时检测检测对象的眼动状态且对检测对象的注意力检测精度较低的问题。
为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于双眼目光矢量分析的注意力检测系统，包括：
眼动采集模块，其用于实时采集检测对象的眼动数据，并输出所述眼动数据；
存储模块，其存储有预设数据；
处理模块，其与所述眼动采集模块和所述存储模块电性相连，用于将所述眼动数据和所述预设数据进行对比，得到注意力数据并发送到终端。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进：
进一步地，所述眼动采集模块包括:
近红外传感模块，所述红外传感器用于实时捕捉检测对象的眼部信息和面部信息；
三维图像处理模块，用于将所述眼部信息和所述面部信息进行三维重建得到三维图像，分析所述三维图像得到检测对象的眼动数据。
进一步地，所述注意力检测系统还包括眼动数据模型，所述眼动数据模型用于获取预设数据；所述预设数据为预设场景下目光聚焦区域和运动规律的均值。
进一步地，所述眼动数据包括检测对象被测目光区域的定位数据和眼动运动规律数据。
一种基于双眼目光矢量分析的注意力检测方法，所述方法具体包括：
S101，通过眼动采集模块实时采集检测对象的眼动数据，并输出所述眼动数据；
S102，通过存储模块储存预设数据；
S103，通过处理模块将所述眼动数据和所述预设数据进行对比，得到注意力数据并发送到终端。
进一步地，所述S101具体包括S1011，通过近红外传感器实时捕捉检测对象的眼部信息和面部信息；
S1012，通过眼动采集模块将所述眼部信息和所述面部信息进行三维重建得到三维图像；
S1013，通过眼动采集模块分析所述三维图像得到检测对象的眼动数据。
进一步地，所述S102具体包括S1021，通过不同的预设场景建立与所述预设场景相对应的眼动数据模型；
S1022，通过眼动数据模型得到预设数据。
进一步地，所述S103具体还包括S1031，通过处理模块判断所述注意力数据是否小于设定数据，若是，输出警告指令到终端以进行告警提醒。
本发明具有如下优点：
本发明中的基于双眼目光矢量分析的注意力检测系统，提供对注意力及关注程度的量化检测手段，在应用领域中提升安全系统的操作性，同时提高安全可靠度；通过对双眼目光的矢量分析，计算得到数据，判定检测对象注意力集中程度，将其应用在一定生活所需场景中，完善场景内所需的注意力安全性与预防注意力不集中导致的危险状况；解决了现有技术中不能实时检测检测对象的眼动状态且对检测对象的注意力检测精度较低的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例中注意力检测系统的原理图；
图2为本发明实施例中注意力检测方法的流程图；
图3为本发明实施例中S101的具体流程图；
图4为本发明实施例中S102的具体流程图；
图5为本发明实施例中S103的具体流程图。
眼动采集模块10，存储模块20，处理模块30，终端40。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，一种基于双眼目光矢量分析的注意力检测系统，包括：
眼动采集模块10，其用于实时采集检测对象的眼动数据，并输出所述眼动数据；眼动采集模块10用于记录人在处理视觉信息时的眼动轨迹特征，广泛用于注意、视知觉、阅读等领域的研究。
眼动采集模块10的结构包括四个系统，即光学系统，瞳孔中心坐标提取系统，视景与瞳孔坐标迭加系统和图像与数据的记录分析系统。眼动有三种基本方式：注视(fixation)，眼跳(saccades)和追随运动(pursuit movement)。眼动可以反映视觉信息的选择模式，对于揭示认知加工的心理机制具有重要意义，从研究报告看，利用眼动仪进行心理学研究常用的资料或参数主要包括:注视点轨迹图，眼动时间，眼跳方向(DIRECTION)的平均速度(AVERAGE VELOCITY)时间和距离(或称幅度AMPLITUDE)，瞳孔(PUPIL)大小(面积或直径，单位象素pixel)和眨眼(Blink)。
存储模块20，其存储有预设数据；
处理模块30，其与所述眼动采集模块10和所述存储模块20电性相连，用于将所述眼动数据和所述预设数据进行对比，得到注意力数据并发送到终端40；通过处理模块30根据眼动数据判断检测对象的目光是否在预设安全区域内；预设安全区域即在驾驶过程中，检测对象的目光在驾驶安全等场景的安全区域内，并未因疲劳等原因超出正常目光范围内。
通过处理模块30对检测对象的双眼目光进行矢量分析，对比静止时间与运动时间的相对比例。根据场景需求，当静止时间过长时，可能表明注意力不集中导致走神凝视；或当运动时间过长时，可能表明注意力分散情况严重。
通过处理模块30得到的注意力数据与预设场景相关，比如驾驶场景和课堂学生注意力监测场景，对于预设场景的不同，眼动的静止与运动时长对比不同，通过时长对比结果得到不同的结论。
终端40可根据具体需求进行记录、可视化呈现、警告提示等反馈结果。
通过对双眼目光的矢量分析，计算得到数据，判定检测对象注意力集中程度，将其应用在一定生活所需场景中，完善场景内所需的注意力安全性与预防注意力不集中导致的危险状况。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进：
进一步地，所述眼动采集模块10包括近红外传感模块，所述红外传感器用于实时捕捉检测对象的眼部信息和面部信息；
三维图像处理模块，用于将所述眼部信息和所述面部信息进行三维重建得到三维图像，分析所述三维图像得到检测对象的眼动数据。通过眼动数据实现准确实时跟踪检测对象的视线轨迹。
进一步地，所述注意力检测系统还包括眼动数据模型，所述眼动数据模型用于获取预设数据；所述预设数据为预设场景下目光聚焦区域和运动规律的均值。
进一步地，所述眼动数据包括检测对象被测目光区域的定位数据和眼动运动规律数据。
如图2所示，一种基于双眼目光矢量分析的注意力检测方法，所述方法具体包括：
S101，眼动采集模块采集眼动数据；
本步骤中，通过眼动采集模块10实时采集检测对象的眼动数据，并输出所述眼动数据；
S102，存储模块储存预设数据；
本步骤中，通过存储模块20储存预设数据；
S103，处理模块得到注意力数据；
本步骤中，通过处理模块30将所述眼动数据和所述预设数据进行对比，得到注意力数据并发送到终端；
如图3所示，所述S101具体包括S1011，近红外传感器实时捕捉眼部信息和面部信息；
本步骤中，通过近红外传感器实时捕捉检测对象的眼部信息和面部信息；
S1012，将眼部信息和面部信息进行三维重建得到三维图像；
本步骤中，通过眼动采集模块10将所述眼部信息和所述面部信息进行三维重建得到三维图像；
S1013，分析三维图像得到检测对象的眼动数据；
本步骤中，通过眼动采集模块10分析所述三维图像得到检测对象的眼动数据。
如图4所示，所述S102具体包括S1021，建立眼动数据模型；
本步骤中，通过不同的预设场景建立与所述预设场景相对应的眼动数据模型；
S1022，得到预设数据；
本步骤中，通过眼动数据模型得到预设数据。
如图5所示，所述S103具体还包括S1031，判断所述注意力数据；
本步骤中，通过处理模块30判断所述注意力数据是否小于设定数据，若是，输出警告指令到终端以进行告警提醒。
该基于双眼目光矢量分析的注意力检测系统使用过程如下：
使用时，通过眼动采集模块10实时采集检测对象的眼动数据，并输出所述眼动数据；通过存储模块20储存预设数据；通过处理模块30将所述眼动数据和所述预设数据进行对比，得到注意力数据；通过终端40接收所述注意力数据。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书一个或多个实施例可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书的一个或多个实施例，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本文件的实施例而已，并不用于限制本文件。对于本领域技术人员来说，本文件可以有各种更改和变化。凡在本文件的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本文件的权利要求范围之内。
Claims (8)
1.一种基于双眼目光矢量分析的注意力检测系统，其特征在于，包括：
眼动采集模块，其用于实时采集检测对象的眼动数据，并输出所述眼动数据；
存储模块，其存储有预设数据；
处理模块，其与所述眼动采集模块和所述存储模块电性相连，用于将所述眼动数据和所述预设数据进行对比，得到注意力数据并发送到终端。
2.根据权利要求1所述的基于双眼目光矢量分析的注意力检测系统，其特征在于，所述眼动采集模块包括：
近红外传感模块，所述红外传感器用于实时捕捉检测对象的眼部信息和面部信息；
三维图象处理模块，用于将所述眼部信息和所述面部信息进行三维重建得到三维图像，分析所述三维图像得到检测对象的眼动数据。
3.根据权利要求2所述的基于双眼目光矢量分析的注意力检测系统，其特征在于，所述注意力检测系统还包括眼动数据模型，所述眼动数据模型用于获取预设数据；所述预设数据为预设场景下目光聚焦区域和运动规律的均值。
4.根据权利要求2所述的基于双眼目光矢量分析的注意力检测系统，其特征在于，所述眼动数据包括检测对象被测目光区域的定位数据和眼动运动规律数据。
5.一种基于双眼目光矢量分析的注意力检测方法，其特征在于，所述方法具体包括：
S101，通过眼动采集模块实时采集检测对象的眼动数据，并输出所述眼动数据；
S102，通过存储模块储存预设数据；
S103，通过处理模块将所述眼动数据和所述预设数据进行对比，得到注意力数据并发送到终端。
6.根据权利要求5所述的基于双眼目光矢量分析的注意力检测方法，其特征在于，所述S101具体包括S1011，通过近红外传感器实时捕捉检测对象的眼部信息和面部信息；
S1012，通过眼动采集模块将所述眼部信息和所述面部信息进行三维重建得到三维图像；
S1013，通过眼动采集模块分析所述三维图像得到检测对象的眼动数据。
7.根据权利要求5所述的基于双眼目光矢量分析的注意力检测方法，其特征在于，所述S102具体包括S1021，通过不同的预设场景建立与所述预设场景相对应的眼动数据模型；
S1022，通过眼动数据模型得到预设数据。
8.根据权利要求5所述的基于双眼目光矢量分析的注意力检测方法，其特征在于，所述S103具体还包括S1031，通过处理模块判断所述注意力数据是否小于设定数据，若是，输出警告指令到终端以进行告警提醒。
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20210831 |
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