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一种疲劳检测方法及装置
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本发明针对现有疲劳检测技术无法全面评估疲劳状态变化及个体差异问题，提出通过眼动仪交互的训练与测试场景结合方法。系统通过基准分动态计算、循环训练至疲劳状态、测试场景中多目标视觉任务评分，实现从正常-疲劳-缓解-再疲劳全过程监测，同时结合个体生理差异调整评分算法，提升检测准确性与实用性。
1、疲劳检测技术旨在通过各种方法和设备来监测和评估个体的疲劳状态。这些技术可以应用于驾驶员监控、工业安全、医疗健康等领域。常用的疲劳检测方法有：1.生物信号检测如脑电图、心电图、皮肤电反应等；2.行为检测如眼动跟踪、面部表情分析等；3.主观评价如问卷调查、自我报告等；4.作业性能监测，检测个体在特定人物中的表现如反应时间、错误率等。
2、眼动仪是一种用于监测和记录眼球运动的设备。它广泛应用于医疗健康、心理学研究、市场营销、用户体验设计等领域。其基本原理包括视频眼动追踪和光电反射法。视频眼动追踪使用红外光源和摄像头捕捉眼睛图像，通过图像处理算法计算眼球的位置和运动轨迹；光电反射法则利用红外光照射眼球，通过检测反射光的位置来确定眼球的方向。眼动仪的主要参数包括注视点、扫视和眨眼频率，分别指眼睛停留在某一点的时间和位置、快速眼球运动以及眨眼的次数和间隔。
3、中国专利“cn106073805b一种基于眼动数据的疲劳检测方法和装置”中所述的疲劳检测方法为：通过眼动仪采集受试者与ui进行交互时的眼动数据计算出特征数据、再由反应的灵敏度和眼动疲劳特征数据结合机器学习算法判断出受试者是否处于疲劳状态，其中所使用的ui由字符搜索测试和阅读理解测试组成。但是该方法并不是直接让受试者使用眼动仪进行交互，需要通过鼠标键盘等其他设备进行交互，眼动仪仅用于采集受试者在进行测试时的眼动数据，这就导致受试者对设备操作的熟练度的差异可能会导致最后结果的偏差。
4、中国专利“cn118236066a一种基于眼动捕捉和追踪的注意力评估及训练系统、方法”提供了一种采用了眼动仪与游戏任务相结合的评估注意力的方式，能够让用户通过眼动仪直接进行训练，通过提供针对性的训练任务，能够实现用户个性化的评估和反馈，以提高用户的专注力和持久力。但是该专利没有评估用户的疲劳情况，主要是用于注意力评估和注意力训练。
5、现有的专利基本没有针对受试者的疲劳情况以及疲劳恢复情况的评估方法，大部分仅仅是进行注意力评估或者是单次的疲劳检测，无法进行如：正常状态-疲劳状态-疲劳恢复状态-再次疲劳状态等多种状态下的检测，无法满足一些需要检查完整疲劳过程的需求。除此之外，目前的疲劳检测方法通常并不会根据受试者的个人生理状况调整分数计算算法，这样可能会导致个体差异被忽视，从而导致评估结果不准确，无法真实反映受试者的疲劳情况。
1、本发明的目的是提出一种疲劳检测方法，能够评估受试者从正常状态、疲劳状态、疲劳缓解状态到再度疲劳状态的全过程。通过本方法，受试者能够清晰地了解自身的疲劳情况和变化情况。
2、本发明依据提出的疲劳检测方法设计了检测任务和系统，系统能够让受试者仅通过眼动仪即可完成所有检测任务，并在整个流程中记录和检测任务分数数据。本发明的疲劳检测方法的实施过程简单，同时也能得到精确的疲劳检测结果。
6、步骤3.休息后进入测试场景，持续执行检测任务，直到当前轮次分数达到疲劳缓解标准，记录首次疲劳缓解时间点，继续执行检测任务，直到当前轮次分数低于疲劳缓解标准，记录末次疲劳缓解时间点。
7、所述训练场景，系统根据设置好的参数和任务类型呈现任务画面，受试者通过眼动仪选中场景中的目标，系统按照30秒钟为一个轮次进行自动评分，满分为100分。
9、所述循环训练为进入30秒正常训练、30秒仅注视屏幕的循环，评分低于基准分的70％，视为进入疲劳状态，记录该轮次的评分为s1，通过将该轮次评分作为测试场景的第一次评分t1，系统自动记录此时的疲劳时间time1。
10、所述测试场景的评分记录为tx，计算并记录tx/t1；记录首次达到的疲劳缓解标准时间点，记为起效时间time_start；
11、继续测试，记录末次达到的疲劳缓解标准时间点为单次效果持续时间time_end，退出测试场景。
12、所述训练场景和测试场景均包括两种检测任务：快速视觉任务和多目标视觉任务；所述快速视觉任务是每隔一定时间从用于进行视觉疲劳任务的界面四周随机生成一个快速移动的圆形目标；所述多目标视觉任务是每隔一定时间从界面四周随机生成多个圆形目标；受试者通过使用眼动仪注视屏幕，当眼动位置与运动的圆形目标重合时，判定为消除目标，消除目标之后得分，消除速度越快分数越高；当运动的目标在移动到界面的边界时，受试者的眼动视线位置始终没有注视到目标，目标就会被销毁。
16、步骤3)、当目标离开实现范围就会被销毁，记录销毁时长：destroytime＝当前时间-creationtime；
17、步骤4)、计算注视时间相对于目标存在总时间的标准化时间normalizedtime：
19、步骤5)、已产生基准分数s0，即basescore时，跳转到步骤(7)，否则步骤(6)；
24、步骤9)、当deviation0，即注视时间早于基准值，跳转到步骤6)，否则跳转到步骤10)；
25、步骤10)、计算调整分数，scoresensitivity为能调节的分数灵敏度，灵敏度越高分数变化越灵敏，疲劳度的变化越容易体现在分数上：
28、每一个目标的得分记录在系统中，并在每次计算本轮次分数时求本轮次所有目标平均值，从而得到本轮次的分数。
31、所述显示器用于显示系统界面和任务虚拟场景，进行训练场景和测试场景模拟；
33、所述数据处理模块记录进入30秒正常训练、30秒仅注视屏幕的循环，评分低于基准分的70％，视为进入疲劳状态，记录该轮次的评分为s1，通过将该轮次评分作为测试场景的第一次评分t1，系统自动记录此时的疲劳时间time1。
34、数据处理模块基于多名受试者的实验数据，设计了一种30秒正常训练与30秒静态注视屏幕交替进行的循环任务模式。该模式能够有效模拟真实情境，精确捕捉受试者的疲劳状态。同时，评分计算方法动态调整个体基准分，使评分更加灵敏，能够实时反映疲劳变化。
35、本发明的疲劳检测方法可根据具体分析需求灵活调整，如疲劳标准、休息时间及检测任务参数等，从而适应不同的应用场景。
36、本发明的有益效果：本发明能够评估受试者从正常状态、疲劳状态、疲劳缓解状态到再度疲劳状态的全过程，帮助受试者清晰了解疲劳变化。同时，系统记录并分析任务分数和疲劳变化数据，评估疲劳恢复效果及其持续时间。本发明提出的评分标准考虑个体差异，确保评估结果的客观性和准确性。
37、本发明设计的系统操作简便，受试者无需复杂操作即可完成测试，降低了人工成本。通过眼动仪与虚拟场景交互，使得检测任务更接近实际工作，提高了测试的真实性和可靠性。本发明的圆形运动目标的出发位置、移动速度以及目标颜色都可以根据实际情况进行调整，具体较强的泛用性。
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