CN117012071A - 一种用于专注力训练的训练激励方法、装置及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于专注力训练的训练激励方法、装置及存储介质，所述方法包括：获取用户的专注力数据，基于所述专注力数据控制预设的训练目标运动，并获取所述训练目标的实时运动速度；获取干扰物体，并基于所述干扰物体的干扰范围，确定所述干扰物体对所述训练目标的干扰程度信息；基于所述干扰程度信息，确定所述实时运动速度的速度下降值，并基于所述速度下降值，输出训练激励信息；基于所述训练激励信息，控制所述专注力数据升高，并提高所述训练目标的实时运动速度。本发明根据干扰物体输出训练激励信息，然后根据训练激励信息提升专注力数据，从而提高训练目标的实时运动速度，实现专注力训练，训练效果也更好。
Description
技术领域
本发明涉及专注力训练技术领域，尤其涉及一种用于专注力训练的训练激励方法、装置及存储介质。
背景技术
对于专注力训练，尤其是针对的存在注意力缺陷或者障碍的人群，专注力的训练变得尤为重要，现有专注力训练已经存在多种训练方式了。比如，通过提升用户的专注力来触发某种操作，或者通过训练用户在固定的时间内集中精神将专注力升高到一个目标值。但是，现有的专注力训练方式都比较单一且传统，训练效果的评价方式也比较传统，训练效果不好。
因此，现有技术还有待改进和提高。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种用于专注力训练的训练激励方法、装置及存储介质，旨在解决现有技术的专注力训练方式都比较单一且传统，训练效果的评价方式也比较传统，训练效果不好的问题。
为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案如下：
第一方面，本发明提供一种用于专注力训练的训练激励方法，其中，所述方法包括：
获取用户的专注力数据，基于所述专注力数据控制预设的训练目标运动，并获取所述训练目标的实时运动速度；
获取干扰物体，并基于所述干扰物体的干扰范围，确定所述干扰物体对所述训练目标的干扰程度信息；
基于所述干扰程度信息，确定所述实时运动速度的速度下降值，并基于所述速度下降值，输出训练激励信息；
基于所述训练激励信息，控制所述专注力数据升高，并提高所述训练目标的实时运动速度。
在一种实现方式中，所述基于所述专注力数据控制预设的训练目标运动，并获取所述训练目标的实时运动速度，包括：
当所述专注力数据大于第一临界专注力值时，控制所述训练目标开始运动；
在所述训练目标运动的过程中，实时获取所述专注力数据的变化数据，并基于所述变化数据，确定所述训练目标的速度变化；
基于所述速度变化，确定所述实时运动速度。
在一种实现方式中，所述基于所述干扰物体的干扰范围，确定所述干扰物体对所述训练目标的干扰程度信息，包括：
获取所述干扰物体的体积信息与声音信息；
根据所述体积信息与所述声音信息，确定所述干扰范围；
根据所述干扰范围，确定所述干扰物体的干扰范围的最外边缘与所述训练目标之间的距离信息；
根据所述距离信息，确定所述干扰程度信息。
在一种实现方式中，所述根据所述体积信息与所述声音信息，确定所述干扰范围，包括：
获取所述体积信息对应的第一权重系数；
获取所述声音信息对应的第二权重系数；
基于所述体积信息、所述第一权重系数、所述声音信息以及所述第二权重系数，确定所述干扰范围。
在一种实现方式中，所述基于所述体积信息、所述第一权重系数、所述声音信息以及所述第二权重系数，确定所述干扰范围，包括：
基于所述体积信息、所述第一权重系数、所述声音信息以及所述第二权重系数进行加权求和，得到加权和数据；
将所述加权和数据与预设的映射关系进行匹配，得到所述加权和数据对应的干扰范围。
在一种实现方式中，所述基于所述干扰程度信息，确定所述实时运动速度的速度下降值，并基于所述速度下降值，输出训练激励信息，包括：
基于所述干扰程度信息，确定所述干扰程度信息所对应的减速度数据；
基于所述减速度数据，确定所述实时运动速度的速度下降值；
基于所述速度下降值，获取激励图案信息与激励语音信息，并将所述激励图案信息与所述激励语音信息作为所述训练激励信息。
在一种实现方式中，所述方法还包括：
若所述专注力数据高于第二临界专注力值时，控制所述训练目标的实时运动速度提高至速度最大值，并控制专注力训练的训练得分增加预设分值。
第二方面，本发明实施例还提供一种用于专注力训练的训练激励装置，其中，所述装置包括：
速度分析模块，用于获取用户的专注力数据，基于所述专注力数据控制预设的训练目标运动，并获取所述训练目标的实时运动速度；
干扰分析模块，用于获取干扰物体，并基于所述干扰物体的干扰范围，确定所述干扰物体对所述训练目标的干扰程度信息；
激励执行模块，用于基于所述干扰程度信息，确定所述实时运动速度的速度下降值，并基于所述速度下降值，输出训练激励信息；
速度控制模块，用于基于所述训练激励信息，控制所述专注力数据升高，并提高所述训练目标的实时运动速度。
第三方面，本发明实施例还提供一种终端设备，其中，所述终端设备包括存储器、处理器及存储在存储器中并可在处理器上运行的用于专注力训练的训练激励程序，处理器执行用于专注力训练的训练激励程序时，实现上述方案中任一项的用于专注力训练的训练激励方法的步骤。
第四方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其中，计算机可读存储介质上存储有用于专注力训练的训练激励程序，所述用于专注力训练的训练激励程序被处理器执行时，实现上述方案中任一项所述的用于专注力训练的训练激励方法的步骤。
有益效果：与现有技术相比，本发明提供了一种用于专注力训练的训练激励方法，本发明首先获取用户的专注力数据，基于所述专注力数据控制预设的训练目标运动，并获取所述训练目标的实时运动速度。然后，获取干扰物体，并基于所述干扰物体的干扰范围，确定所述干扰物体对所述训练目标的干扰程度信息，接着，基于所述干扰程度信息，确定所述实时运动速度的速度下降值，并基于所述速度下降值，输出训练激励信息。最后，基于所述训练激励信息，控制所述专注力数据升高，并提高所述训练目标的实时运动速度。本发明根据干扰物体输出训练激励信息，然后根据训练激励信息提升专注力数据，从而提高训练目标的实时运动速度，实现专注力训练，训练效果也更好。
附图说明
图1为本发明实施例提供的用于专注力训练的训练激励方法的具体实施方式的流程图。
图2为本发明实施例提供的用于专注力训练的训练激励装置的功能原理图。
图3为本发明实施例提供的终端设备的原理框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本实施例提供一种用于专注力训练的训练激励方法，在具体应用时，本实施例首先获取用户的专注力数据，基于所述专注力数据控制预设的训练目标运动，并获取所述训练目标的实时运动速度。然后，获取干扰物体，并基于所述干扰物体的干扰范围，确定所述干扰物体对所述训练目标的干扰程度信息，接着，基于所述干扰程度信息，确定所述实时运动速度的速度下降值，并基于所述速度下降值，输出训练激励信息。最后，基于所述训练激励信息，控制所述专注力数据升高，并提高所述训练目标的实时运动速度。本发明根据干扰物体输出训练激励信息，然后根据训练激励信息提升专注力数据，从而提高训练目标的实时运动速度，实现专注力训练，训练效果也更好。
本实施例的专注力训练的训练控制方法可应用于终端设备中，所述终端设备包括电脑、智能电视、手机等智能化产品终端。在具体应用时，如图1中所示，本实施例的用于专注力训练的训练激励方法包括如下步骤：
步骤S100、获取用户的专注力数据，基于所述专注力数据控制预设的训练目标运动，并获取所述训练目标的实时运动速度。
本实施例在进行专注力训练时，是通过采集用户的脑电数据进行分析，进而得到用户的脑电数据所对应的专注力数据，接着，基于分析得到专注力数据来控制的终端设备上显示的训练目标进行运动。由于训练目标的运动是与用户的专注力数据息息相关的，当训练目标在运动时，本实施例的终端设备可获取训练目标的实时运动速度，基于该实时运动速度来反映用户的专注力水平。
在一种实现方式中，本实施例在获取训练目标的实时运动速度时，包括如下步骤：
步骤S101、当所述专注力数据大于第一临界专注力值时，控制所述训练目标开始运动；
步骤S102、在所述训练目标运动的过程中，实时获取所述专注力数据的变化数据，并基于所述变化数据，确定所述训练目标的速度变化；
步骤S103、基于所述速度变化，确定所述实时运动速度。
具体地，在进行专利训练时，用户首先佩戴脑电头环，该脑电头环可采集用户的脑电数据，当采集到脑电数据后，脑电头环将该脑电数据发送至终端设备中，终端设备可对脑电数据进行分析。终端设备可将接收到的脑电数据进行图形绘制，得到脑电数据的波形图。然后基于脑电数据的波形图确定波动幅度，然后再基于确定的波动幅度确定出用户的专注力数据，波动幅度越大，专注力数据也就越高。比如，确定出的波动幅度为A，基于预设的专注力匹配表就可以确定波动幅度为A所对应的专注力数据为B。当得到专注力数据后，终端设备将专注力数据与第一临界专注力值进行比较，如果专注力数据大于第一临界专注力值，则就可控制训练目标开始运动。如果专注力数据小于第一临界专注力值，本实施例的终端设备就可以向脑电头环发出震动提示，提示用户此时需要集中注意力，减小脑电数据的波动幅度，提高专注力数据，进而提高专注力数据，从而使得专注力数据大于第一临界专注力值，从而控制训练目标开始运动。
随着用户的脑电数据的变化，专注力数据也会变化，在所述训练目标开始运后，本实施例的终端设备可基于专注力数据的变化数据来确定训练目标的速度变化，进而基于该速度变化来确定实时运动速度。具体地，比如当专注力数据升高后，确定专注力数据的变化数据，训练目标运动也会对应的加快，此时，基于变化数据，确定训练目标的速度变化。本实施例可预先设置一专注力数据的变化数据与速度变化之间的映射关系，基于该映射关系可匹配出专注力数据的变化数据对应的训练目标的速度变化，进而也就可以得到训练目标的实时运动速度。
步骤S200、获取干扰物体，并基于所述干扰物体的干扰范围，确定所述干扰物体对所述训练目标的干扰程度信息。
本实施例在控制训练目标运动后，开始获取干扰物体，该干扰物体会对训练目标的运动造成阻碍，影响实时运动速度。终端设备可对该干扰物体进行分析，确定干扰物体的干扰范围，然后基于干扰范围，确定干扰物体对所述训练目标的干扰程度信息。所述干扰程序信息反映的是所述干扰物体对于训练目标的运动的影响程度。
在一种实现方式中，本实施例在确定干扰程度信息时包括如下步骤：
步骤S201、获取所述干扰物体的体积信息与声音信息；
步骤S202、根据所述体积信息与所述声音信息，确定所述干扰范围；
步骤S203、根据所述干扰范围，确定所述干扰物体的干扰范围的最外边缘与所述训练目标之间的距离信息；
步骤S204、根据所述距离信息，确定所述干扰程度信息。
在本实施例中，本实施例可首先对训练背景图像进行图像分析，该训练背景图为在进行专注力训练时，控制训练目标运动时的背景图。终端设备可通过识别出训练背景图像中的图像特征，进而基于图像特征确定出该训练背景图像对应的图像场景信息，该图像场景信息可反映出训练背景图像对应的训练场景，也就是训练目标运动时的训练场景。本实施例可基于该图像场景信息，确定所述干扰物体，所述干扰物体为所述图像场景信息中用于对所述训练目标的运动造成阻碍的物体。比如，当训练场景信息为海面划船场景，则干扰物体即为水中的礁石，这些礁石是突然出现的，并且设置有固定的停留时间（比如停留时间为1分钟），从而对训练目标造成干扰。再比如，当训练场景信息为公路骑车场景，则干扰物体为公路上的路障，这些路障也是突然出现在公路上的，并且设置有固定的停留时间，从而对训练目标造成干扰。
接着，本实施例可获取干扰物体的体积信息和声音信息，所述干扰物体的体积信息和声音信息均是预先设置的，并且不同的体积信息和声音信息都会对训练目标造成不同程度的影响。为此，本实施例需要基于体积信息和声音信息来确定出干扰物体对训练目标的干扰范围。具体应用时，终端设备在确定出干扰物体后，读取干扰物体的轮廓边缘信息，基于轮廓边缘信息确定出干扰物体的形状信息，并基于该形状信息，确定干扰物体的体积信息，该体积信息可反映出干扰物体在整个训练背景图像中的所占区域。此外，终端设备还可以读取干扰物体在训练背景图像中出现后所伴随的声音信息，该声音信息会对用户的专注力造成影响，影响用户的专注力数据，从而影响训练目标的实时运动速度。终端设备的在获取到干扰物体的体积信息和声音信息后，分别获取体积信息对应的第一权重系数和声音信息对应的第二权重系数。本实施例分别预先设置体积信息--权重系数以及的声音信息--权重系数的映射关系，基于这两个映射关系就可以匹配出体积信息的第一权重系数以及声音信息的第二权重系数。本实施例的第一权重系数和第二权重系数均是在0-1之内。
进一步地，终端设备可基于所述体积信息、所述第一权重系数、所述声音信息以及所述第二权重系数，确定所述干扰范围。具体地，本实施例可利用加权求和的方式，计算加权和数据，该加权和数据=体积信息*第一权重系数+声音信息*第二权重系数，该加权和数据可用于反映干扰物体对训练目标的影响程度。 因此，本实施例可预先设置一映射关系，该映射关系反映的是加权和数据与干扰范围之间的对应关系，因此终端设备在得到加权和数据后，就可从该映射关系中匹配出干扰范围。本实施例的干扰范围是一个数值，可体现出干扰物体的影响区域的大小，通过数值可直观地体现干扰范围。当得到干扰范围后，由于干扰范围反映的是干扰物体的影响区域，因此，本实施例可基于干扰范围确定干扰范围的最外边缘与所述训练目标之间的距离信息，然后基于距离信息来确定干扰物体的干扰程度信息。距离信息越大，干扰程度信息也就越小，距离信息越小，则确定干扰程度信息也就越大。由于本实施例的训练目标在不停的运动，本实施例也可设置干扰物体也运动，也就是使得干扰物体和训练目标都处于终端设备的显示画面内，这样干扰范围的最外边缘与所述训练目标之间的距离信息也在不断变化，本实施例可在干扰物体还处于显示画面内时，每隔预设时间段（比如每隔5秒）获取干扰范围的最外边缘与所述训练目标之间的距离信息，然后再基于该距离信息来确定干扰程度信息。本实施例的干扰程度信息可用等级来体现，比如一级程度、二级程度以及三级程度等，等级越高，干扰程度信息就越大，这样干扰物体对于训练目标的影响也就越大。在其他实现方式中，本实施例还可以记录在专注力训练过程中，干扰物体出现的频率，然后基于干扰物体出现的频率来确定干扰程度信息。干扰物体出现的频率越高，干扰程度信息也就越高。
步骤S300、基于所述干扰程度信息，确定所述实时运动速度的速度下降值，并基于所述速度下降值，输出训练激励信息。
在确定干扰程度信息后，训练目标的实时运动速度会收到干扰物体的影响，终端设备可监控训练目标的实时运动速度的速度下降值，基于速度下降值，输出对应的训练激励信息，该训练激励信息可用于对用户进行训练提示以及训练鼓励，帮助用户更好地进行专注力训练。
在一种实现方式中，本实施例在输出训练激励信息时，包括如下步骤：
步骤S301、基于所述干扰程度信息，确定所述干扰程度信息所对应的减速度数据；
步骤S302、基于所述减速度数据，确定所述实时运动速度的速度下降值；
步骤S303、基于所述速度下降值，获取激励图案信息与激励语音信息，并将所述激励图案信息与所述激励语音信息作为所述训练激励信息。
具体地，终端设备基于干扰程度信息确定对应的减速度数据，减速度数据是与干扰程度信息对应的，并且呈正相关。比如，干扰程度信息为一级程度，对应的减速度数据为5m/s， 干扰程度信息为二级程度，对应的减速度数据为10m/s，干扰程度信息为三级程度，对应的减速度数据为15m/s。当减速度数据确定后，终端设备就可以基于减速度数据和实时运动速度确定速度下降值，该速度下降值反映的是实时运动速度的速度变化。接着，终端设备基于速度下降值，获取激励图案信息与激励语音信息。不同的速度下降值对应的激励图案信息与激励语音信息都是不一样的，速度下降值越大，激励图像信息呈现的效果图也就越大，激励语音信息的播放音量也就越大。本实施例可将所述激励图案信息与所述激励语音信息作为所述训练激励信息，以便用户可在接收到训练激励信息后及时调整专注力，控制训练目标速度恢复。
步骤S400、基于所述训练激励信息，控制所述专注力数据升高，并提高所述训练目标的实时运动速度。
终端设备可在接收到训练激励信息后，发送震动指令至脑电头环，脑电头环提示用户及时集中专注力，提升专注力数据，专注力数据一旦提升，对应的训练目标的实时运动速度也就会提升，从而实现在干扰物体存在的训练场景对专注力进行训练的效果，提高用户的抗干扰能力。而且，本实施例会及时输出训练激励信息，无论是通过激励图案信息和/或激励语音信息来对用户进行激励，都可以让用户及时调整专注力，帮助用户更好地训练专注力。
此外，在另一种实现方式中，本实施例还可以实时的监控专注力数据的变化，如果所述专注力数据高于第二临界专注力值时，控制所述训练目标的实时运动速度在2秒内提高至速度最大值，并控制专注力训练的训练得分增加预设分值，并且将最终的训练得分显示在终端设备的屏幕上，从而让用户可以在视觉上认知到专注力训练的训练效果。
综上，本实施例可首先获取用户的专注力数据，基于所述专注力数据控制预设的训练目标运动，并获取所述训练目标的实时运动速度。然后，获取干扰物体，并基于所述干扰物体的干扰范围，确定所述干扰物体对所述训练目标的干扰程度信息，接着，基于所述干扰程度信息，确定所述实时运动速度的速度下降值，并基于所述速度下降值，输出训练激励信息。最后，基于所述训练激励信息，控制所述专注力数据升高，并提高所述训练目标的实时运动速度。本发明根据干扰物体输出训练激励信息，然后根据训练激励信息提升专注力数据，从而提高训练目标的实时运动速度，实现专注力训练，训练效果也更好。
基于上述实施例，本发明还提供一种用于专注力训练的训练激励装置，如图2中所示，所述装置包括：速度分析模块10、干扰分析模块20、激励执行模块30以及速度控制模块40。具体地，所述速度分析模块10，用于获取用户的专注力数据，基于所述专注力数据控制预设的训练目标运动，并获取所述训练目标的实时运动速度。所述干扰分析模块20，用于获取干扰物体，并基于所述干扰物体的干扰范围，确定所述干扰物体对所述训练目标的干扰程度信息。所述激励执行模块30，用于基于所述干扰程度信息，确定所述实时运动速度的速度下降值，并基于所述速度下降值，输出训练激励信息。所述速度控制模块40，用于基于所述训练激励信息，控制所述专注力数据升高，并提高所述训练目标的实时运动速度。
在一种实现方式中，所述速度分析模块10包括：
运动控制单元，用于当所述专注力数据大于第一临界专注力值时，控制所述训练目标开始运动；
速度分析单元，用于在所述训练目标运动的过程中，实时获取所述专注力数据的变化数据，并基于所述变化数据，确定所述训练目标的速度变化；
速度确定单元，用于基于所述速度变化，确定所述实时运动速度。
在一种实现方式中，所述干扰分析模块20包括：
信息获取单元，用于获取所述干扰物体的体积信息与声音信息；
范围确定单元，用于根据所述体积信息与所述声音信息，确定所述干扰范围；
距离确定单元，用于根据所述干扰范围，确定所述干扰物体的干扰范围的最外边缘与所述训练目标之间的距离信息；
程度确定单元，用于根据所述距离信息，确定所述干扰程度信息。
在一种实现方式中，所述范围确定单元，包括：
第一权重获取子单元，用于获取所述体积信息对应的第一权重系数；
第二权重获取子单元，用于获取所述声音信息对应的第二权重系数；
干扰范围确定子单元，用于基于所述体积信息、所述第一权重系数、所述声音信息以及所述第二权重系数，确定所述干扰范围。
在一种实现方式中，所述干扰范围确定子单元，包括：
加权求和子单元，用于基于所述体积信息、所述第一权重系数、所述声音信息以及所述第二权重系数进行加权求和，得到加权和数据；
数据匹配子单元，用于将所述加权和数据与预设的映射关系进行匹配，得到所述加权和数据对应的干扰范围。
在一种实现方式中，所述激励执行模块30，包括：
减速度确定单元，用于基于所述干扰程度信息，确定所述干扰程度信息所对应的减速度数据；
速度下降确定单元，用于基于所述减速度数据，确定所述实时运动速度的速度下降值；
激励信息输出单元，用于基于所述速度下降值，获取激励图案信息与激励语音信息，并将所述激励图案信息与所述激励语音信息作为所述训练激励信息。
在一种实现方式中，所述装置还包括：
分值增加模块，用于若所述专注力数据高于第二临界专注力值时，控制所述训练目标的实时运动速度提高至速度最大值，并控制专注力训练的训练得分增加预设分值。
本实施例的用于专注力训练的训练激励装置中各个模块的工作原理与上述方法实施例中各个步骤的原理相同，此处不再赘述。
基于上述实施例，本发明还提供了一种终端设备，所述终端设备的原理框图可以如图3所示。终端设备可以包括一个或多个处理器100（图3中仅示出一个），存储器101以及存储在存储器101中并可在一个或多个处理器100上运行的计算机程序102，例如，用于专注力训练的训练激励程序。一个或多个处理器100执行计算机程序102时可以实现用于专注力训练的训练激励方法实施例中的各个步骤。或者，一个或多个处理器100执行计算机程序102时可以实现用于专注力训练的训练激励装置实施例中各模块/单元的功能，此处不作限制。
在一个实施例中，所称处理器100可以是中央处理单元(Central ProcessingUnit，CPU)，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。
在一个实施例中，存储器101可以是电子设备的内部存储单元，例如电子设备的硬盘或内存。存储器101也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备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，存储器101还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器101用于存储计算机程序以及终端设备所需的其他程序和数据。存储器101还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
本领域技术人员可以理解，图3中示出的原理框图，仅仅是与本发明方案相关的部分结构的框图，并不构成对本发明方案所应用于其上的终端设备的限定，具体的终端设备以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成的，计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本发明所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、运营数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双运营数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink） DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，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发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种用于专注力训练的训练激励方法，其特征在于，所述方法包括：
获取用户的专注力数据，基于所述专注力数据控制预设的训练目标运动，并获取所述训练目标的实时运动速度；
获取干扰物体，并基于所述干扰物体的干扰范围，确定所述干扰物体对所述训练目标的干扰程度信息；
基于所述干扰程度信息，确定所述实时运动速度的速度下降值，并基于所述速度下降值，输出训练激励信息；
基于所述训练激励信息，控制所述专注力数据升高，并提高所述训练目标的实时运动速度。
2.根据权利要求1所述的用于专注力训练的训练激励方法，其特征在于，所述基于所述专注力数据控制预设的训练目标运动，并获取所述训练目标的实时运动速度，包括：
当所述专注力数据大于第一临界专注力值时，控制所述训练目标开始运动；
在所述训练目标运动的过程中，实时获取所述专注力数据的变化数据，并基于所述变化数据，确定所述训练目标的速度变化；
基于所述速度变化，确定所述实时运动速度。
3.根据权利要求1所述的用于专注力训练的训练激励方法，其特征在于，所述基于所述干扰物体的干扰范围，确定所述干扰物体对所述训练目标的干扰程度信息，包括：
获取所述干扰物体的体积信息与声音信息；
根据所述体积信息与所述声音信息，确定所述干扰范围；
根据所述干扰范围，确定所述干扰物体的干扰范围的最外边缘与所述训练目标之间的距离信息；
根据所述距离信息，确定所述干扰程度信息。
4.根据权利要求3所述的用于专注力训练的训练激励方法，其特征在于，所述根据所述体积信息与所述声音信息，确定所述干扰范围，包括：
获取所述体积信息对应的第一权重系数；
获取所述声音信息对应的第二权重系数；
基于所述体积信息、所述第一权重系数、所述声音信息以及所述第二权重系数，确定所述干扰范围。
5.根据权利要求4所述的用于专注力训练的训练激励方法，其特征在于，所述基于所述体积信息、所述第一权重系数、所述声音信息以及所述第二权重系数，确定所述干扰范围，包括：
基于所述体积信息、所述第一权重系数、所述声音信息以及所述第二权重系数进行加权求和，得到加权和数据；
将所述加权和数据与预设的映射关系进行匹配，得到所述加权和数据对应的干扰范围。
6.根据权利要求1所述的用于专注力训练的训练激励方法，其特征在于，所述基于所述干扰程度信息，确定所述实时运动速度的速度下降值，并基于所述速度下降值，输出训练激励信息，包括：
基于所述干扰程度信息，确定所述干扰程度信息所对应的减速度数据；
基于所述减速度数据，确定所述实时运动速度的速度下降值；
基于所述速度下降值，获取激励图案信息与激励语音信息，并将所述激励图案信息与所述激励语音信息作为所述训练激励信息。
7.根据权利要求1所述的用于专注力训练的训练激励方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述专注力数据高于第二临界专注力值时，控制所述训练目标的实时运动速度提高至速度最大值，并控制专注力训练的训练得分增加预设分值。
8.一种用于专注力训练的训练激励装置，其特征在于，所述装置包括：
速度分析模块，用于获取用户的专注力数据，基于所述专注力数据控制预设的训练目标运动，并获取所述训练目标的实时运动速度；
干扰分析模块，用于获取干扰物体，并基于所述干扰物体的干扰范围，确定所述干扰物体对所述训练目标的干扰程度信息；
激励执行模块，用于基于所述干扰程度信息，确定所述实时运动速度的速度下降值，并基于所述速度下降值，输出训练激励信息；
速度控制模块，用于基于所述训练激励信息，控制所述专注力数据升高，并提高所述训练目标的实时运动速度。
9.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的用于专注力训练的训练激励程序，所述处理器执行用于专注力训练的训练激励程序时，实现如权利要求1-7任一项所述的用于专注力训练的训练激励方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有用于专注力训练的训练激励程序，所述用于专注力训练的训练激励程序被处理器执行时，实现如权利要求1-7任一项所述的用于专注力训练的训练激励方法的步骤。
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