发明内容
为了解决上述技术问题,提出了本申请。本申请的实施例提供了一种眼睑压力的检测方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备,解决了上述眼睑压力检测不准确的问题。
根据本申请的一个方面,提供了一种眼睑压力的检测方法,包括:获取待检测者的肌电信号;其中,所述肌电信号表示所述待检测者在检测过程中面部肌肉所产生的跳动;获取所述待检测者的眨眼信号;其中,所述眨眼信号表示所述待检测者在检测过程中的眨眼动作;根据所述肌电信号和所述眨眼信息,确定所述肌电信号中各个眼部状态对应的电波信号;其中,所述眼部状态包括睁眼状态、眨眼状态和闭眼状态;以及根据所述各个眼部状态对应的电波信号,计算所述待检测者的眼睑压力。
在一实施例中,所述根据所述肌电信号和所述眨眼信息,确定所述肌电信号中各个眼部状态对应的电波信号包括:根据所述眨眼信息,获知所述待检测者在检测过程中的眨眼时间;根据相邻的眨眼时间和对应的眨眼信息获知所述待检测者在检测过程中的睁眼时间和闭眼时间;以及根据所述眨眼时间、所述睁眼时间和所述闭眼时间,获取所述肌电信号中对应的电波信号。
在一实施例中,所述根据所述各个眼部状态对应的电波信号,计算所述待检测者的眼睑压力包括:计算所述待检测者在所述睁眼状态下的电波信号的睁眼振幅值,并将所述睁眼振幅值作为所述眼睑压力。
在一实施例中,所述计算所述待检测者在所述睁眼状态下的电波信号的睁眼振幅值包括:计算所述待检测者在所述睁眼状态下的电波信号的平均振幅或最大振幅,并将所述平均振幅或所述最大振幅作为所述睁眼振幅值。
在一实施例中,所述根据所述各个眼部状态对应的电波信号,计算所述待检测者的眼睑压力包括:分别计算所述待检测者在所述睁眼状态和所述闭眼状态下的电波信号的睁眼振幅值和闭眼振幅值;以及综合所述睁眼振幅值和所述闭眼振幅值,计算得到所述眼睑压力。
在一实施例中,所述获取所述待检测者的眨眼信号包括:获取所述待检测者在检测过程中的眼部图像数据;确定所述眼部图像数据中上眼睑和下眼睑之间的目标区域;计算所述目标区域对应的睑裂高度;根据所述睑裂高度,确定所述目标区域的开合状态;以及根据所述眼部图像数据中所有目标区域的开合状态,确定所述眼部图像数据中的眨眼信号。
在一实施例中,在所述获取待检测者的肌电信号之后,所述眼睑压力的检测方法还包括:对所述肌电信息进行滤波处理,得到滤波后的肌电信息;其中,所述根据所述肌电信号和所述眨眼信息,确定所述肌电信号中各个眼部状态对应的电波信号包括:根据所述滤波后的肌电信号和所述眨眼信息,确定所述滤波后的肌电信号中各个眼部状态对应的电波信号。
根据本申请的另一个方面,提供了一种眼睑压力的检测装置,包括:第一获取模块,用于获取待检测者的肌电信号;其中,所述肌电信号表示所述待检测者在检测过程中面部肌肉所产生的跳动;第二获取模块,用于获取所述待检测者的眨眼信号;其中,所述眨眼信号表示所述待检测者在检测过程中的眨眼动作;信号确定模块,用于根据所述肌电信号和所述眨眼信息,确定所述肌电信号中各个眼部状态对应的电波信号;其中,所述眼部状态包括睁眼状态、眨眼状态和闭眼状态;以及压力计算模块,用于根据所述各个眼部状态对应的电波信号,计算所述待检测者的眼睑压力。
根据本申请的另一个方面,提供了一种计算机可读存储介质,所述存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序用于执行上述任一所述的眼睑压力的检测方法。
根据本申请的另一个方面,提供了一种电子设备,所述电子设备包括:处理器;以及用于存储所述处理器可执行指令的存储器;所述处理器用于执行上述任一所述的眼睑压力的检测方法。
本申请提供的一种眼睑压力的检测方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备,通过获取待检测者的肌电信号,同时获取待检测者的眨眼信号;然后根据肌电信号和眨眼信息,确定肌电信号中各个眼部状态对应的电波信号,其中,眼部状态包括睁眼状态、眨眼状态和闭眼状态;最后根据各个眼部状态对应的电波信号,计算待检测者的眼睑压力;即根据肌电信号和眨眼信息将检测过程中待检测者的眼部状态进行区分,以得到睁眼状态、眨眼状态和闭眼状态的电波信号,并且根据各种电波信号计算得到待检测者的眼睑压力,以提高检测精度。
具体实施方式
下面,将参考附图详细地描述根据本申请的示例实施例。显然,所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例,而不是本申请的全部实施例,应理解,本申请不受这里描述的示例实施例的限制。
图1是本申请一示例性实施例提供的一种眼睑压力的检测方法的流程示意图。如图1所示,该眼睑压力的检测方法包括:
步骤110:获取待检测者的肌电信号。
其中,肌电信号表示待检测者在检测过程中面部肌肉所产生的跳动。
通过电信号检测仪器来获取待检测者的肌电信息,即通过电信号检测仪器采集待检测者在检测过程中面部肌肉所产生的跳动电波。
步骤120:获取待检测者的眨眼信号。
其中,眨眼信号表示待检测者在检测过程中的眨眼动作。
由于眨眼过程眼睑会相互挤压,即造成眼睑压力增大,因此,若不区分待检测者的眼部状态,则检测得到的眼睑压力也会不准确。本申请通过检测待检测者在检测过程中的眨眼动作,以区分待检测者的眼部状态对应的时间。
步骤130:根据肌电信号和眨眼信息,确定肌电信号中各个眼部状态对应的电波信号。
其中,眼部状态包括睁眼状态、眨眼状态和闭眼状态。
在获取了待检测者在检测过程中的眨眼信号后,并结合肌电信号即可确定整个检测过程中的肌电信号对应的眼部状态,即获知各个眼部状态下的电波信号。
步骤140:根据各个眼部状态对应的电波信号,计算待检测者的眼睑压力。
在获取了各个眼部状态下的电波信号后,根据实际需求选取其中的部分电波信息或全部带电波信息综合计算待检测者的眼睑压力,以准确的检测得到待检测的眼睑压力。
在一实施例中,步骤140的具体实现方式可以是:计算待检测者在睁眼状态下的电波信号的睁眼振幅值,并将睁眼振幅值作为眼睑压力。具体的,计算待检测者在睁眼状态下的电波信号的平均振幅或最大振幅,并将平均振幅或最大振幅作为睁眼振幅值。应当理解,本申请可以只以睁眼状态下的电波信号作为计算待检测者眼睑压力的依据,也可以通过加权睁眼状态、闭眼状态和眨眼状态下的电波信号作为计算待检测者眼睑压力的依据。
本申请提供的一种眼睑压力的检测方法,通过获取待检测者的肌电信号,同时获取待检测者的眨眼信号;然后根据肌电信号和眨眼信息,确定肌电信号中各个眼部状态对应的电波信号,其中,眼部状态包括睁眼状态、眨眼状态和闭眼状态;最后根据各个眼部状态对应的电波信号,计算待检测者的眼睑压力;即根据肌电信号和眨眼信息将检测过程中待检测者的眼部状态进行区分,以得到睁眼状态、眨眼状态和闭眼状态的电波信号,并且根据各种电波信号计算得到待检测者的眼睑压力,以提高检测精度。
图2是本申请一示例性实施例提供的一种各个眼部状态对应电波信号确定方法的流程示意图。如图2所示,上述步骤130可以包括:
步骤131:根据眨眼信息,获知待检测者在检测过程中的眨眼时间。
通过获取待检测的眨眼信息,并且根据眨眼信息获知待检测者在检测过程中的眨眼时间。
步骤132:根据相邻的眨眼时间和对应的眨眼信息获知待检测者在检测过程中的睁眼时间和闭眼时间。
在获知了待检测者的眨眼时间后,根据连续的一次眨眼过程对应的多个眨眼时间和眨眼信息,获知待检测者在检测过程中的睁眼时间和闭眼时间,即待检测者在检测过程中睁眼状态和闭眼状态对应的时间。
步骤133:根据眨眼时间、睁眼时间和闭眼时间,获取肌电信号中对应的电波信号。
根据获知的眨眼时间、睁眼时间和闭眼时间,分别获取肌电信号中对应睁眼状态、眨眼状态和闭眼状态下的电波信号。
图3是本申请一示例性实施例提供的一种各个眼部状态对应电波信号确定方法的流程示意图。如图3所示,上述步骤140可以包括:
步骤141:分别计算待检测者在睁眼状态和闭眼状态下的电波信号的睁眼振幅值和闭眼振幅值。
步骤142:综合睁眼振幅值和闭眼振幅值,计算得到眼睑压力。
结合睁眼振幅值和闭眼振幅值综合计算得到眼睑压力,从而更加全面的反应出待检测者的眼睑压力。
图4是本申请一示例性实施例提供的一种待检测者的眨眼信号获取方法的流程示意图。如图4所示,上述步骤120可以包括:
步骤121:获取待检测者在检测过程中的眼部图像数据。
步骤122:确定眼部图像数据中上眼睑和下眼睑之间的目标区域。
眼部图像数据可以由摄像头等摄像装置采集得到。获取眼部图像数据中上眼睑和下眼睑之间的区域,即眼球区域或眼睛睁开区域。
在一实施例中,步骤122的具体实现方式可以是:将眼部图像数据的输入识别模型,得到目标区域;其中,识别模型可以是神经网络模型。该识别模型可以由标准图像数据训练得到。
步骤123:计算目标区域对应的睑裂高度。
通过计算目标区域的睑裂高度,即眼睛睁开的高度,以确定当前图像中的眼睛是否睁开以及睁开的比例。在获取了目标区域后,目标区域的边界线的上下边界即为上眼睑和下眼睑,根据上眼睑和下眼睑的两端端点即可得到第一参考线和第二参考线。具体的,第一参考线和第二参考线可以分别为上眼睑两端端点的连线、下眼睑两端端点的连线。由于每个人的眼睑不同,甚至有的人眼睛有些倾斜,此时若按照水平和竖直方向来计算睑裂高度会出现不准确的情况。因此,本申请通过上眼睑和下眼睑确定第一参考线和第二参考线,然后根据第一参考线和第二参考线来确定睑裂高度的方向。具体的,可以是根据第一参考线和第二参考线得到一个参考方向,该参考方向可以由第一参考线和第二参考线拟合得到,即第一参考线和第二参考线上的所有点到该参考方向所在直线的距离总和最小。在得到参考方向后,即可确定睑裂高度的方向为与该参考方向垂直的方向。在确定了睑裂方向后,即可计算沿着睑裂方向上眼睑和下眼睑之间的多个距离值,选取其中的最大值作为睑裂高度可以更好的反应当前眼睛的开合状态。分别计算所有图像中的睑裂高度与最大值之间的最大差异以及与最小值之间的最小差异,从而来判断该睑裂高度对应的开合状态,当最大差异小于或等于第一预设差异时,即说明当前图像中目标区域的睑裂高度与最大睁眼状态的差异较小,此时可以确定当前图像对应的眼睛开合状态为睁眼状态;当最小差异小于或等于第二预设差异时,即说明当前图像中目标区域的睑裂高度与最小睁眼状态的差异较小,此时可以确定当前图像对应的眼睛开合状态为闭眼状态。其中,第二预设差异可以等于第一预设差异,也可以不等于。
步骤124:根据睑裂高度,确定目标区域的开合状态。
开合状态包括睁眼状态和闭眼状态。在计算得到睑裂高度后,根据该睑裂高度以确定图像中眼睛的开合状态。即判断图像中眼睛是睁眼状态或闭眼状态。
步骤125:根据眼部图像数据中所有目标区域的开合状态,确定眼部图像数据中的眨眼信号。
在获取了图像中目标区域的开合状态后,根据多幅连续图像的目标区域的开合状态的变化,确定眨眼信号。具体的,当目标区域的开合状态由睁眼状态变为闭眼状态后再次变为睁眼状态时,确定对应的图像数据为眨眼过程。
图5是本申请另一示例性实施例提供的一种眼睑压力的检测方法的流程示意图。如图5所示,在步骤110之后,该眼睑压力的检测方法还可以包括:
步骤150:对肌电信息进行滤波处理,得到滤波后的肌电信息。
具体的,通过滤波将电波信息中的杂波信号过滤掉,以获取更加准确的电波信息。对应的,步骤130调整为:根据滤波后的肌电信号和眨眼信息,确定滤波后的肌电信号中各个眼部状态对应的电波信号。
图6是本申请一示例性实施例提供的一种眼睑压力的检测装置的结构示意图。如图6所示,该眼睑压力的检测装置60包括:第一获取模块61,用于获取待检测者的肌电信号;其中,肌电信号表示待检测者在检测过程中面部肌肉所产生的跳动;第二获取模块62,用于获取待检测者的眨眼信号;其中,眨眼信号表示待检测者在检测过程中的眨眼动作;信号确定模块63,用于根据肌电信号和眨眼信息,确定肌电信号中各个眼部状态对应的电波信号;其中,眼部状态包括睁眼状态、眨眼状态和闭眼状态;以及压力计算模块64,用于根据各个眼部状态对应的电波信号,计算待检测者的眼睑压力。
本申请提供的一种眼睑压力的检测装置,通过第一获取模块61获取待检测者的肌电信号,同时第二获取模块62获取待检测者的眨眼信号;然后根据肌电信号和眨眼信息,信号确定模块63确定肌电信号中各个眼部状态对应的电波信号,其中,眼部状态包括睁眼状态、眨眼状态和闭眼状态;最后压力计算模块64根据各个眼部状态对应的电波信号,计算待检测者的眼睑压力;即根据肌电信号和眨眼信息将检测过程中待检测者的眼部状态进行区分,以得到睁眼状态、眨眼状态和闭眼状态的电波信号,并且根据各种电波信号计算得到待检测者的眼睑压力,以提高检测精度。
在一实施例中,压力计算模块64可以进一步配置为:计算待检测者在睁眼状态下的电波信号的睁眼振幅值,并将睁眼振幅值作为眼睑压力。
图7是本申请另一示例性实施例提供的一种眼睑压力的检测装置的结构示意图。如图7所示,信号确定模块63可以包括:眨眼时间获知单元631,用于根据眨眼信息,获知待检测者在检测过程中的眨眼时间;状态时间确定单元632,用于根据相邻的眨眼时间和对应的眨眼信息获知待检测者在检测过程中的睁眼时间和闭眼时间;电波信号获知单元633,用于根据眨眼时间、睁眼时间和闭眼时间,获取肌电信号中对应的电波信号。
在一实施例中,如图7所示,压力计算模块64可以包括:振幅计算单元641,用于分别计算待检测者在睁眼状态和闭眼状态下的电波信号的睁眼振幅值和闭眼振幅值;压力计算单元642,用于综合睁眼振幅值和闭眼振幅值,计算得到眼睑压力。
在一实施例中,如图7所示,第二获取模块62可以包括:图像获取单元621,用于获取待检测者在检测过程中的眼部图像数据;目标获取单元622,用于确定眼部图像数据中上眼睑和下眼睑之间的目标区域;高度计算单元623,用于计算目标区域对应的睑裂高度;开合确定单元624,用于根据睑裂高度,确定目标区域的开合状态;眨眼确定单元625,用于根据眼部图像数据中所有目标区域的开合状态,确定眼部图像数据中的眨眼信号。
在一实施例中,目标获取单元622可以进一步配置为:将眼部图像数据的输入识别模型,得到目标区域;其中,识别模型可以是神经网络模型。该识别模型可以由标准图像数据训练得到。
在一实施例中,如图7所示,该眼睑压力的检测装置60还可以包括:滤波模块65,用于对肌电信息进行滤波处理,得到滤波后的肌电信息。
下面,参考图8来描述根据本申请实施例的电子设备。该电子设备可以是第一设备和第二设备中的任一个或两者、或与它们独立的单机设备,该单机设备可以与第一设备和第二设备进行通信,以从它们接收所采集到的输入信号。
图8图示了根据本申请实施例的电子设备的框图。
如图8所示,电子设备10包括一个或多个处理器11和存储器12。
处理器11可以是中央处理单元(CPU)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其他形式的处理单元,并且可以控制电子设备10中的其他组件以执行期望的功能。
存储器12可以包括一个或多个计算机程序产品,所述计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质,例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器例如可以包括只读存储器(ROM)、硬盘、闪存等。在所述计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令,处理器11可以运行所述程序指令,以实现上文所述的本申请的各个实施例的眼睑压力的检测方法以及/或者其他期望的功能。在所述计算机可读存储介质中还可以存储诸如输入信号、信号分量、噪声分量等各种内容。
在一个示例中,电子设备10还可以包括:输入装置13和输出装置14,这些组件通过总线系统和/或其他形式的连接机构(未示出)互连。
在该电子设备是单机设备时,该输入装置13可以是通信网络连接器,用于从第一设备和第二设备接收所采集的输入信号。
此外,该输入设备13还可以包括例如键盘、鼠标等等。
该输出装置14可以向外部输出各种信息,包括确定出的距离信息、方向信息等。该输出设备14可以包括例如显示器、扬声器、打印机、以及通信网络及其所连接的远程输出设备等等。
当然,为了简化,图8中仅示出了该电子设备10中与本申请有关的组件中的一些,省略了诸如总线、输入/输出接口等等的组件。除此之外,根据具体应用情况,电子设备10还可以包括任何其他适当的组件。
除了上述方法和设备以外,本申请的实施例还可以是计算机程序产品,其包括计算机程序指令,所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本申请各种实施例的眼睑压力的检测方法中的步骤。
所述计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本申请实施例操作的程序代码,所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言,诸如Java、C++等,还包括常规的过程式程序设计语言,诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。
此外,本申请的实施例还可以是计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序指令,所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本申请各种实施例的眼睑压力的检测方法中的步骤。
所述计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
以上结合具体实施例描述了本申请的基本原理,但是,需要指出的是,在本申请中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制,不能认为这些优点、优势、效果等是本申请的各个实施例必须具备的。另外,上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用,而非限制,上述细节并不限制本申请为必须采用上述具体的细节来实现。
本申请中涉及的器件、装置、设备、系统的方框图仅作为例示性的例子并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的,可以按任意方式连接、布置、配置这些器件、装置、设备、系统。诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇,指“包括但不限于”,且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”,且可与其互换使用,除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”,且可与其互换使用。
还需要指出的是,在本申请的装置、设备和方法中,各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本申请的等效方案。
提供所公开的方面的以上描述以使本领域的任何技术人员能够做出或者使用本申请。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言是非常显而易见的,并且在此定义的一般原理可以应用于其他方面而不脱离本申请的范围。因此,本申请不意图被限制到在此示出的方面,而是按照与在此公开的原理和新颖的特征一致的最宽范围。
为了例示和描述的目的已经给出了以上描述。此外,此描述不意图将本申请的实施例限制到在此公开的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例,但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。