CN115590517A - 一种飞行人员视觉疲劳程度识别系统、方法及应用 - Google Patents
一种飞行人员视觉疲劳程度识别系统、方法及应用 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115590517A CN115590517A CN202211395580.XA CN202211395580A CN115590517A CN 115590517 A CN115590517 A CN 115590517A CN 202211395580 A CN202211395580 A CN 202211395580A CN 115590517 A CN115590517 A CN 115590517A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- cff
- fatigue
- critical frequency
- value
- average
- 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
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 69
- 208000003464 asthenopia Diseases 0.000 title claims abstract description 43
- 230000004927 fusion Effects 0.000 claims abstract description 67
- 206010041349 Somnolence Diseases 0.000 claims abstract description 15
- 208000032140 Sleepiness Diseases 0.000 claims abstract description 13
- 230000037321 sleepiness Effects 0.000 claims abstract description 10
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 18
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 15
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 claims description 8
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 7
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 claims description 3
- 208000007590 Disorders of Excessive Somnolence Diseases 0.000 claims description 2
- 206010020765 hypersomnia Diseases 0.000 claims description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 abstract description 31
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 abstract description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 abstract description 4
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 abstract description 3
- 238000012216 screening Methods 0.000 abstract description 3
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 abstract description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 9
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 7
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 5
- 238000011160 research Methods 0.000 description 4
- 230000036626 alertness Effects 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 3
- 208000010340 Sleep Deprivation Diseases 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000001149 cognitive effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 208000035475 disorder Diseases 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 1
- 230000009191 jumping Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000008092 positive effect Effects 0.000 description 1
- 239000011347 resin Substances 0.000 description 1
- 229920005989 resin Polymers 0.000 description 1
- 230000033764 rhythmic process Effects 0.000 description 1
- 238000011895 specific detection Methods 0.000 description 1
- 230000004382 visual function Effects 0.000 description 1
- 230000002618 waking effect Effects 0.000 description 1
- 230000003245 working effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/16—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
- A61B5/18—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state for vehicle drivers or machine operators
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/16—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
- A61B5/161—Flicker fusion testing
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/16—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
- A61B5/168—Evaluating attention deficit, hyperactivity
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B2503/00—Evaluating a particular growth phase or type of persons or animals
- A61B2503/20—Workers
- A61B2503/22—Motor vehicles operators, e.g. drivers, pilots, captains
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Developmental Disabilities (AREA)
- Public Health (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Psychology (AREA)
- Social Psychology (AREA)
- Hospice & Palliative Care (AREA)
- Educational Technology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Child & Adolescent Psychology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Algebra (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
本发明属于视觉特征数据识别技术领域，公开了一种飞行人员视觉疲劳程度识别系统、方法及应用。该识别方法包括：收集在显示器界面上选择的不同方块显示的闪光融合临界频率值数据；计算平均闪光融合临界频率CFF值；计算平均闪光融合临界频率CFF值对应的疲劳等级；判断与卡罗林斯卡嗜睡量表结果一致性。本发明从传统方法的反复调试法到本发明的直接筛选法，具有快速高效无主观干扰等特点，避免反复调试的设备误差，同时降低了人为干扰的影响。本发明提供多次测量求平均的检测方案，通过多个相似场景布置，被试者从每个场景中挑选CFF值对应的方块，然后经过本发明设置的算法，求出被试者多次的CFF平均值，降低偶然误差。
Description
技术领域
本发明属于视觉特征数据识别技术领域，尤其涉及一种飞行人员视觉疲劳程度识别系统、方法及应用。
背景技术
21世纪民用航空进入“以人为中心的自动化”时代，更为先进完善的技术和装备对处于中心地位的人的因素提出了更高的要求，人为因素将是在较长时期内成为影响民用航空安全的关键因素。而在人为因素中影响航空安全的一个重要原因就是疲劳，疲劳是严重威胁飞行活动的隐患之一，许多飞行事故都直接或间接地由疲劳所引起，导致警觉水平与工作能力下降，并对飞行安全造成威胁。
疲劳产生的直接原因是工作强度大，工作时间或觉醒时间过长、睡眠不足等，值勤期内睡眠不足及生物节律紊乱是疲劳产生的主要因素。而飞行人员的工作需要不规律倒班，倒时差，该工作性质极易引起疲劳产生，疲劳不仅仅会引起工作效率降低，还会造成视觉功能的下降，降低飞行安全。因此如何检测飞行员视觉疲劳问题，及时发现危害视觉健康的时间点，并及时进行休息，这是保障飞行安全的重要方法，而如何找到一种精准高效快捷的视觉疲劳检测方法，是重中之重。
闪光融合临界频率(Critical Flicker Frequency，CFF)是指闪烁光(当一种间歇频率较低的光刺激作用于人眼时，人眼会感受到闪烁)刚刚达到融合时的间歇频率，可以作为一种测量人体认知和行为绩效的典型方法。因此，现有的关于CFF的研究与应用较广，涉及到了生理医学、运动学、心理学、人类工效学等多个重要领域。
可见CFF测量是在各领域下CFF研究的关键，而测量的不快速和不准确则会制约CFF的研究，成为研究工作的瓶颈，因此研究人员一直寻求快速、准确、方便使用的CFF测量仪器。
通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：
(1)浪费太多检测时间，用于确定自身闪光融合临界频率。
(2)目前大多数CFF测量仪器设备均采用线性调节方式，以每次0.1Hz为单位进行调整，耗时长，且主观性较强。
(3)基于测试时间较长，偏主观的原因，因此目前检测CFF的仪器设备会混淆疲劳状态，即在检测过程中，因设备的缺点加重人体视觉疲劳，造成所得CFF值不准确，由此确定的视觉疲劳结果错误。
(4)目前CFF检测设备仅单一对闪光融合临界频率进行检测，缺乏其它功能。
发明内容
为克服相关技术中存在的问题，本发明公开实施例提供了一种飞行人员视觉疲劳程度识别系统、方法及应用。尤其涉及一种智能化、快捷的人体闪光融合临界频率测试系统、方法、设备及存储介质。
所述技术方案如下：一种飞行人员视觉疲劳程度识别方法，包括以下步骤：
S1，收集显示器界面上所选择不同方块显示的闪光融合临界频率值数据；
S2，计算平均闪光融合临界频率CFF值；
S3，计算平均闪光融合临界频率CFF值对应的疲劳等级；
S4，收集平均闪光融合临界频率CFF值对应的疲劳等级，并填写卡罗林斯卡嗜睡量表；
S5，进行显示测试结果并记录。
在步骤S1中，选择不同方块显示的闪光融合临界频率值数据中，若连续超过9s不再获取选择不同方块的指令，则跳过步骤S2-步骤S4，直接进行显示测试结果并记录。
在步骤S2中，计算平均闪光融合临界频率CFF值公式为：
式中，
为平均闪光融合临界频率，CFFA为A方块显示的闪光融合临界频率值数据，CFFB为B方块显示的闪光融合临界频率值数据，CFFC为C方块显示的闪光融合临界频率值数据。
在步骤S3中，计算平均闪光融合临界频率CFF值对应的疲劳等级包括：
20Hz<平均CFF值≤30Hz时，疲劳等级为非常疲劳；
30Hz<平均CFF值≤33Hz时，疲劳等级为疲劳；
33Hz<平均CFF值≤35Hz时，疲劳等级为一般；
35Hz<平均CFF值≤40Hz时，疲劳等级为警觉；
40Hz<平均CFF值<50Hz时，疲劳等级为非常警觉。
本发明的另一目的在于提供一种实现所述的飞行人员视觉疲劳程度识别方法的飞行人员视觉疲劳程度识别系统，该飞行人员视觉疲劳程度识别系统包括：
显示器，用于显示选择的不同组挑选的闪光融合临界频率CFF值、计算的平均闪光融合临界频率CFF值、当前的平均闪光融合临界频率CFF值对应的疲劳等级、显示当前的卡罗林斯卡嗜睡量KSS表评分对应的疲劳等级，以及基于疲劳等级做出的建议提示；
单片机，用于控制不同方块闪烁，记录每次按键所对应的闪光融合临界频率CFF值，以及统计分析不同闪光融合临界频率CFF值对应的疲劳等级。
在一个实施例中，所述单片机包括控制方块闪烁模块，该控制方块闪烁模块与开始结束键连接，用于控制不同组中方块的开关闪烁情况；
记录每次按键所对应的CFF值模块，用于记录着每次点击A组方块、B组方块、C组方块所对应的闪光融合临界频率值；
统计分析模块，用于记录的不同组方块所对应的闪光融合临界频率值以及计算平均值，并分析所对应的疲劳等级，还显示卡罗林斯卡嗜睡量表评分，从主观、客观两种疲劳等级评估飞行人员的疲劳等级。
本发明的另一目的在于提供一种接收用户输入程序存储介质，所存储的计算机程序使电子设备执行所述飞行人员视觉疲劳程度识别方法。
本发明的另一目的在于提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行所述飞行人员视觉疲劳程度识别方法。
本发明的另一目的在于提供一种信息数据处理终端，所述信息数据处理终端安装在电子装置上提供用户输入接口以实施所述的飞行人员视觉疲劳程度识别方法。
本发明的另一目的在于提供一种CFF测量仪器，所述CFF测量仪器实施所述的飞行人员视觉疲劳程度识别方法。
结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：
第一、针对上述现有技术存在的技术问题以及解决该问题的难度，紧密结合本发明的所要保护的技术方案以及研发过程中结果和数据等，详细、深刻地分析本发明技术方案如何解决技术问题，解决问题之后带来的一些具备创造性的技术效果，具体描述如下：
为了快速确定飞行人员的疲劳程度，弥补目前闪光融合临界频率检测设备的缺点与不足，本发明提供一种飞行人员视觉疲劳程度识别系统、方法(简单快捷精准的CFF检测系统方法和装置)。本发明原理涉及在同一界面显示不同频率闪烁的方块，被试只需进行挑选确定自身CFF值即可，解决了现有技术只能以1Hz或其它为单位进行一步一步的调试，且需不断得判断是否为闪光融合临界值的缺点以及其它不足。
第二、把技术方案看作一个整体或者从产品的角度，本发明所要保护的技术方案具备的技术效果和优点，具体描述如下：
对于当前飞行人员疲劳程度鉴定较为繁琐以及测试CFF的测试需要反复调试、持续时间长、主观性较强等问题，本发明提供了一种飞行人员视觉疲劳程度识别系统、方法(也可以理解为快速筛选确定的CFF检测系统和方法)，该系统和方法可以从同一界面的不同闪烁方块中进行挑选，进过系统算法计算确定被试者的闪光融合临界频率值，从传统方法的不断反复调试法到本发明的直接筛选法，快速高效无主观干扰等特点，避免反复调试的设备误差，同时降低了人为干扰的影响。
同时，本发明提供多次测量求平均的检测方案，通过多个相似场景布置，被试者从每个场景中挑选CFF值对应的方块，然后经过本发明系统和方法设置的算法，求出被试者多次的CFF平均值，降低偶然误差。
另外，本发明提供的CFF检测系统方法和设备纳入了KSS量表，扩展了CFF检测设备的功能。
相比于现有技术，本发明的优点进一步包括：本发明提供的方法改变了原检测设备工具检测方法，即从原先的不断调试反复对比确定(“调-试”)到本发明的直接选定(“选”)，因此本发明减少了反复调试的时间，降低了设备与人为因素造成的误差；同时，本发明提供了多次检测求平均值，降低了人为偶然误差；另外，本发明还纳入了主观KSS量表评分，使得本发明提供的CFF检测系统方法和设备具备主客观疲劳评估方法，扩展了目前CFF检测设备的功能，能够快速确定飞行人员的疲劳程度，保障飞行安全。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理；
图1是本发明实施例提供的飞行人员视觉疲劳程度识别方法流程图；
图2是本发明实施例提供的飞行人员视觉疲劳程度识别方法原理图；
图3是本发明实施例3提供的飞行人员视觉疲劳程度识别方法流程图；
图4是本发明实施例提供的飞行人员视觉疲劳程度识别系统的显示器显示的界面效果图；
图5是本发明实施例提供的飞行人员视觉疲劳程度识别系统示意图；
图6是本发明实施例提供的测试效果图；
图中：1、显示器；2、单片机；2-1、控制方块闪烁模块；2-2、记录每次按键所对应的CFF值模块；2-3、统计分析模块；3、开始结束键。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其他方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的具体实施的限制。
一、解释说明实施例：
实施例1
如图1所示，本发明实施例提供的飞行人员视觉疲劳程度识别方法包括以下步骤：
步骤1，收集所有闪光融合临界频率CFF数据(A/B/C各对应一次CFF值)；A/B/C为分别挑选不闪烁临界的方块；
步骤2，计算平均闪光融合临界频率CFF值；
步骤3，计算平均闪光融合临界频率CFF值对应的疲劳等级；
步骤4，收集平均闪光融合临界频率CFF值对应的疲劳等级，并填写卡罗林斯卡嗜睡量表；
步骤5，显示测试结果并记录。
在步骤2中计算平均闪光融合临界频率CFF值公式为：
式中，
为平均闪光融合临界频率，CFFA为A方块显示的闪光融合临界频率值数据，CFFB为B方块显示的闪光融合临界频率值数据，CFFC为C方块显示的闪光融合临界频率值数据。
实施例2
如图2所示，本发明实施例提供的飞行人员视觉疲劳程度识别方法包括以下步骤：
(i)挑选并点击A组中闪光融合临界频率CFF对应的方块；
(ii)挑选并点击B组中闪光融合临界频率CFF对应的方块；
(iii)挑选并点击C组中闪光融合临界频率CFF对应的方块；
(iv)经步骤(i)-步骤(iii)后，记录A/B/C组被点击的闪光融合临界频率CFF值，并计算平均闪光融合临界频率CFF值；若连续>9秒不按键，则跳转步骤(v)-步骤(vi)，进行步骤(vii)；
(v)评估平均闪光融合临界频率CFF值所属的疲劳等级；
(vi)对步骤(v)获取的疲劳等级，选择卡罗林斯卡嗜睡量表(KSS)进行评分；
(vii)测试结束，显示成绩结果。
其中，在步骤(v)中，疲劳等级包括：
(20，30]，为“非常疲劳”；
(30，33]，为“疲劳”；
(33，35]，为“一般”；
(35，40]，为“警觉”；
(40，50]，为“非常警觉”。
实施例3
如图3所示，本发明实施例提供的飞行人员视觉疲劳程度识别方法包括以下步骤：
S101、从同一界面的A/B/C三组中分别挑选不闪烁临界的方块，并分别点击上述不同方块；
S102、选择系统收纳的卡罗林斯卡嗜睡量表(KSS)的评分；
S103、所连接的单片机记录上述被点击方块的闪烁频率，并计算A/B/C三组的平均闪光融合临界频率CFF值和卡罗林斯卡嗜睡量KSS评分；
S104、根据平均闪光融合临界频率CFF值判断被试者的疲劳等级，并与卡罗林斯卡嗜睡量KSS评分进行对比；
S105、显示检测结果，给出疲劳等级和建议。
本发明提供一种从同一界面显示不同组闪烁方块中挑选确定CFF值的检测方法，其具体检测方法、流程和逻辑见图3和图4所展示的流程。
实施例4
如图4所示，本发明实施例提供的飞行人员视觉疲劳程度识别系统(从同一界面显示不同组闪烁方块中挑选确定CFF值的检测装置设备)的显示器界面显示：
显示器界面样图中的A/B/C组上面的4×4方块，为闪烁方块，每个方块上的数字为该方块以该频率进行闪烁，如“A组最上面的第一个方块及其上面的数字20”，表示“A组最上面的第一个方块以20为频率进行闪烁”。
样图中的“开始”和“结束”，控制着检测实验的开始和结束，同时控制着A/B/C组各方块的闪烁开始和结束。
具体地，如图5所示，发明实施例提供的飞行人员视觉疲劳程度识别系统包括：
显示器1，用于显示选择地不同组挑选的闪光融合临界频率CFF值、计算的平均闪光融合临界频率CFF值、当前的平均闪光融合临界频率CFF值对应的疲劳等级、以及显示当前的卡罗林斯卡嗜睡量KSS表评分对应的疲劳等级，以及基于疲劳等级做出的建议提示；不同组可以为A/B/C三组。
单片机2，用于控制不同方块闪烁，记录每次按键所对应的闪光融合临界频率CFF值，以及统计分析不同闪光融合临界频率CFF值对应的疲劳等级；
单片机2包括控制方块闪烁模块2-1，用于通过和开始结束键3连接，控制着A/B/C组中方块的开关闪烁情况；
记录每次按键所对应的CFF值模块2-2，用于记录着每次点击A/B/C组中方块所对应的闪光融合临界频率CFF值；
统计分析模块2-3，用于将记录A/B/C组方块所对应的三个闪光融合临界频率CFF值，求其平均值，并分析其所对应的疲劳等级，显示卡罗林斯卡嗜睡量KSS表评分，从主、客观两种疲劳等级评估方法报道被试者的疲劳等级。其中，KSS量表为卡罗林斯卡嗜睡量表，如下表所示：
KSS量表
| 1＝非常警觉 |
| 2 |
| 3＝警觉 |
| 4 |
| 5＝不困倦也不警觉 |
| 6 |
| 7＝有点困倦，但保持清醒并没有困难 |
| 8 |
| 9＝非常困倦，很想睡觉 |
在本发明实施例中，所述的统计分析模块2-3中的判断平均闪光融合临界频率CFF值对应的疲劳等级，技术方案如下：
20Hz<平均CFF值≤30Hz时，疲劳等级为：“非常疲劳”；
30Hz<平均CFF值≤33Hz时，疲劳等级为：“疲劳”；
33Hz<平均CFF值≤35Hz时，疲劳等级为：“一般”；
35Hz<平均CFF值≤40Hz时，疲劳等级为：“警觉”；
40Hz<平均CFF值<50Hz时，疲劳等级为：“非常警觉”。
通过采用上述实施例中技术方案，本发明提供了一种从同一界面显示不同组闪烁方块中挑选确定CFF值检测的方法和装置设备。在测试过程中，被试者需要从同一界面的A/B/C组闪烁方块中选取闪烁临界的方块，依次选择并点击；再在KSS量表中进行自主评分。其余计算由本发明提供的CFF检测系统方法和装置设备进行确定(即，由挑选出的方块代表的A/B/C组3个CFF值，求出其平均CFF值，由平均CFF值确定对应的疲劳等级，再结合KSS量表确定的疲劳等级，统合结果显示主、客观的疲劳等级评估结果)，从而得到被试者检测时段的CFF值和主客观疲劳等级。
本发明实施例改变了检测CFF的策略，将原先的以1Hz一步一步地调试，反复对比评估确定最终CFF值的“调-试”检测策略，改变为在多组闪烁方块中直接选定的“选”检测策略，即节省了目前大多数CFF检测设备需要较长的检测时间，同时降低了设备带来了检测误差。
本发明实施例提供多组测试求平均值的检测方法，降低了人为失误的偶然误差。
本发明实施例明确了CFF值与疲劳等级的逻辑关系，同时提供KSS量表评分，弥补了目前CFF检测设备的功能和作用。
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。上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本发明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，来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，并不用于限制本发明的保护范围。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。
二、应用实施例：
应用例
本发明实施例提供了一种计算机设备，该计算机设备包括：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。
本发明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可实现上述各个方法实施例中的步骤。
本发明实施例还提供了一种信息数据处理终端，所述信息数据处理终端用于实现于电子装置上执行时，提供用户输入接口以实施如上述各方法实施例中的步骤，所述信息数据处理终端不限于手机、电脑、交换机。
本发明实施例还提供了一种服务器，所述服务器用于实现于电子装置上执行时，提供用户输入接口以实施如上述各方法实施例中的步骤。
本发明实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在电子设备上运行时，使得电子设备执行时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(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random AccessMemory，RAM)、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。
三、实施例相关效果的证据：
实验实施例一：
收集的测试者1号在A组挑选的CFF值为36Hz，在B组挑选的CFF值为37Hz，在C组挑选的CFF值为36.5Hz。因此此时您的CFF值为36.5Hz。KSS评分为3
测试者1号的疲劳等级为：40Hz≥36.5Hz>35Hz，为客观“警觉”；KSS＝3，为主观“警觉”；因此，被试者1号的状态为主客观均警觉，可以继续工作；测试结果如图6所示。
实验实施例二：
收集的测试者2号在A组挑选的CFF值为26Hz，在B组挑选的CFF值为27Hz，在C组挑选的CFF值为28.5Hz。因此此时您的CFF值为27.17Hz。KSS评分为8。
测试者2号的疲劳等级为：30Hz≥27.17Hz>20Hz时，为客观“非常疲劳”；KSS＝8，为主观“疲劳”；被试者2号的状态为主观疲劳，客观非常疲劳，因此建议被试者暂停工作，进行休息。
实验实施例三：
收集的测试者3号在A组挑选的CFF值为42Hz，在B组挑选的CFF值为43Hz，在C组挑选的CFF值为44.5Hz。因此此时您的CFF值为43.17Hz。KSS评分为1。
测试者3号的疲劳等级为：50Hz≥43.17Hz>40Hz时，为客观“非常警觉”；KSS＝1，为主观“非常警觉”；被试者3号的状态为主客观非常警觉，因此适宜继续工作。
以上所述，仅为本发明较优的具体的实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种飞行人员视觉疲劳程度识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1，收集显示器界面上所选择不同方块显示的闪光融合临界频率值数据；
S2，计算平均闪光融合临界频率CFF值；
S3，计算平均闪光融合临界频率CFF值对应的疲劳等级；
S4，收集平均闪光融合临界频率CFF值对应的疲劳等级，并填写卡罗林斯卡嗜睡量表；
S5，进行显示测试结果并记录。
2.根据权利要求1所述的飞行人员视觉疲劳程度识别方法，其特征在于，在步骤S1中，选择不同方块显示的闪光融合临界频率值数据中，若连续超过9s不再获取选择不同方块的指令，则跳过步骤S2-步骤S4，直接进行显示测试结果并记录。
3.根据权利要求1所述的飞行人员视觉疲劳程度识别方法，其特征在于，在步骤S2中，计算平均闪光融合临界频率CFF值的公式为：
式中，
为平均闪光融合临界频率，CFFA为A方块显示的闪光融合临界频率值数据，CFFB为B方块显示的闪光融合临界频率值数据，CFFC为C方块显示的闪光融合临界频率值数据。
4.根据权利要求1所述的飞行人员视觉疲劳程度识别方法，其特征在于，在步骤S3中，计算平均闪光融合临界频率CFF值对应的疲劳等级包括：
20Hz<平均CFF值≤30Hz时，疲劳等级为非常疲劳；
30Hz<平均CFF值≤33Hz时，疲劳等级为疲劳；
33Hz<平均CFF值≤35Hz时，疲劳等级为一般；
35Hz<平均CFF值≤40Hz时，疲劳等级为警觉；
40Hz<平均CFF值<50Hz时，疲劳等级为非常警觉。
5.一种实现如权利要求1-4任意一项所述的飞行人员视觉疲劳程度识别方法的飞行人员视觉疲劳程度识别系统，其特征在于，该飞行人员视觉疲劳程度识别系统包括：
显示器(1)，用于显示选择的不同组挑选的闪光融合临界频率CFF值、计算的平均闪光融合临界频率CFF值、当前的平均闪光融合临界频率CFF值对应的疲劳等级、显示当前的卡罗林斯卡嗜睡量KSS表评分对应的疲劳等级，以及基于疲劳等级做出的建议提示；
单片机(2)，用于控制不同方块闪烁，记录每次按键所对应的闪光融合临界频率CFF值，以及统计分析不同闪光融合临界频率CFF值对应的疲劳等级。
6.根据权利要求5所述的飞行人员视觉疲劳程度识别系统，其特征在于，所述单片机(2)包括控制方块闪烁模块(2-1)，该控制方块闪烁模块(2-1)与开始结束键(3)连接，用于控制不同组中方块的开关闪烁情况；
记录每次按键所对应的CFF值模块(2-2)，用于记录着每次点击A组方块、B组方块、C组方块所对应的闪光融合临界频率值；
统计分析模块(2-3)，用于记录的不同组方块所对应的闪光融合临界频率值以及计算平均值，并分析所对应的疲劳等级，还显示卡罗林斯卡嗜睡量表评分，从主观、客观两种疲劳等级评估飞行人员的疲劳等级。
7.一种接收用户输入程序存储介质，所存储的计算机程序使电子设备执行权利要求1-4任意一项所述的飞行人员视觉疲劳程度识别方法。
8.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1-4任意一项所述的飞行人员视觉疲劳程度识别方法。
9.一种信息数据处理终端，其特征在于，所述信息数据处理终端安装在电子装置上提供用户输入接口以实施如权利要求1-4任意一项所述的飞行人员视觉疲劳程度识别方法。
10.一种CFF测量仪器，其特征在于，所述CFF测量仪器实施权利要求1-4任意一项所述的飞行人员视觉疲劳程度识别方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211395580.XA CN115590517A (zh) | 2022-11-08 | 2022-11-08 | 一种飞行人员视觉疲劳程度识别系统、方法及应用 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211395580.XA CN115590517A (zh) | 2022-11-08 | 2022-11-08 | 一种飞行人员视觉疲劳程度识别系统、方法及应用 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115590517A true CN115590517A (zh) | 2023-01-13 |
Family
ID=84853192
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202211395580.XA Pending CN115590517A (zh) | 2022-11-08 | 2022-11-08 | 一种飞行人员视觉疲劳程度识别系统、方法及应用 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115590517A (zh) |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6129436A (en) * | 1999-11-03 | 2000-10-10 | Treskov; Yakov | Method and device for visual examination |
| CN103796010A (zh) * | 2014-01-16 | 2014-05-14 | 中国科学院软件研究所 | 一种三维立体显示的视疲劳检测系统和方法 |
| CN203931292U (zh) * | 2014-06-02 | 2014-11-05 | 上海复旦天欣科教仪器有限公司 | 一种测量人眼视野和闪光融合频率的医学物理实验装置 |
| CN104616634A (zh) * | 2014-03-18 | 2015-05-13 | 友达光电股份有限公司 | 液晶显示装置及荧幕闪烁方法 |
| CN215458052U (zh) * | 2020-12-22 | 2022-01-11 | 中国标准化研究院 | 闪光频率融合计 |
| CN114098732A (zh) * | 2022-01-26 | 2022-03-01 | 中国民航大学 | 基于cff的人员疲劳快速测量装置及方法 |
-
2022
- 2022-11-08 CN CN202211395580.XA patent/CN115590517A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6129436A (en) * | 1999-11-03 | 2000-10-10 | Treskov; Yakov | Method and device for visual examination |
| CN103796010A (zh) * | 2014-01-16 | 2014-05-14 | 中国科学院软件研究所 | 一种三维立体显示的视疲劳检测系统和方法 |
| CN104616634A (zh) * | 2014-03-18 | 2015-05-13 | 友达光电股份有限公司 | 液晶显示装置及荧幕闪烁方法 |
| CN203931292U (zh) * | 2014-06-02 | 2014-11-05 | 上海复旦天欣科教仪器有限公司 | 一种测量人眼视野和闪光融合频率的医学物理实验装置 |
| CN215458052U (zh) * | 2020-12-22 | 2022-01-11 | 中国标准化研究院 | 闪光频率融合计 |
| CN114098732A (zh) * | 2022-01-26 | 2022-03-01 | 中国民航大学 | 基于cff的人员疲劳快速测量装置及方法 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| BOGACHYOV, K: "Standalone Device for Rapid Assessment of Critical Flicker Frequency (CFF)", 2016 INTERNATIONAL SIBERIAN CONFERENCE ON CONTROL AND COMMUNICATIONS (SIBCON), 14 May 2016 (2016-05-14) * |
| 孙瑞山, 陈毅, 孙立斌: "基于CFF的管制员疲劳评估方法", 中国安全科学学报, vol. 32, no. 4, 15 April 2022 (2022-04-15) * |
| 孙立斌: "闪光融合临界频率快速检测方法及在管制员疲劳评估中的应用", 中国优秀硕士学位论文全文数据库 (工程科技Ⅱ辑), no. 10, 15 October 2018 (2018-10-15), pages 031 - 160 * |
| 陈婧: "基于CFF的飞行员疲劳测量系统的研究及应用", 万方学位论文数据库, 30 December 2020 (2020-12-30) * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US9763573B2 (en) | System and method for using microsaccade peak velocity as a measure of mental workload and fatigue | |
| CN105030203B (zh) | 一种监护数据显示方法及监护设备 | |
| JPH05502176A (ja) | 人の有効視野の不足を診断しかつその有効視野を拡大する方法 | |
| CN110974261B (zh) | 人才评测系统、人才评测方法及相关产品 | |
| US10354539B2 (en) | Situational awareness analysis and fatigue management system | |
| JP2002534144A (ja) | 視野試験を行う方法および装置、並びにその結果を処理するコンピュータプログラム | |
| Tran et al. | Predicting driver’s work performance in driving simulator based on physiological indices | |
| CN114246589A (zh) | 记忆认知能力测评方法及系统 | |
| Su et al. | A partial least squares regression-based fusion model for predicting the trend in drowsiness | |
| CN116687363A (zh) | 一种基于穿戴设备的有限空间作业人员身体状况监测系统 | |
| RU2736709C1 (ru) | Система и способ определения состояния когнитивной нагрузки на основе биометрического сигнала ЭЭГ | |
| US20100271592A1 (en) | Apparatus for measuring critical flicker fusion frequency and methods of using same | |
| CN106725529A (zh) | 基于蓝牙传输的团体心理测评系统 | |
| CN115590517A (zh) | 一种飞行人员视觉疲劳程度识别系统、方法及应用 | |
| CN106971361A (zh) | 一种专业能力远程测试系统及专业能力远程测试方法 | |
| KR20130130538A (ko) | 심전도 기반 운전부하 측정 및 경고 시스템 | |
| Wozniak et al. | Measuring cognitive workload of novice law enforcement officers in a naturalistic driving study | |
| Choi et al. | Explainable sleep quality evaluation model using machine learning approach | |
| CN104305958A (zh) | 一种极短时自主神经状态的光电容积波多参量分析方法 | |
| Zhang | Study on the influence of driving fatigue on Drivers' effective reaction time | |
| CN110558961B (zh) | 生理信息显示方法、设备和计算机可读存储介质 | |
| Son et al. | Sensitivity of multiple cognitive workload measures: A field study considering environmental factors | |
| CN111839479A (zh) | 一种手持式简易生理参数检测仪 | |
| Malik et al. | Development and evaluation of a linear staircase strategy for the measurement of perimetric sensitivity | |
| CN117577334B (zh) | 一种基于医疗器械设备的健康监测系统 |
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 |