公开(公告)号：CN115444422A

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202211262952.1

申请日：2022-10-14

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 侯文军 ,  钟鑫 ,  王柯然 ,  朱喜明 ,  陈筱琳 ,  赵欣 ,  刘华 ,  曹晨

IPC: A61B5/16 ,  A61B3/113 ,  A61B3/11

Abstract: 本发明涉及一种基于眼动数据的真实环境心理负荷评估方法和系统，方法包括以下步骤：分别采集不同心理负荷状态下的眼动数据，对所述眼动数据进行预处理构建眼动特征集；所述眼动特征集中包括眼动类型统计特征、扫视速度统计特征、瞳孔直径统计特征和眼动类型转移特征；建立心理负荷评估模型，基于所述眼动特征集训练所述心理负荷评估模型，获得训练好的心理负荷评估模型；采集待评估用户的眼动数据，对所述眼动数据进行预处理构建待评估用户的眼动特征集，将所述眼动特征集输入训练好的心理负荷评估模型获得待评估用户的心理负荷评估结果。

公开(公告)号：CN115089181A

公开(公告)日：2022-09-23

申请号：CN202210720565.1

申请日：2022-06-23

Applicant: 北京邮电大学 ,  中国电子科技集团公司第二十七研究所

Inventor： 侯文军 ,  刘佳鑫 ,  朱喜明 ,  陈筱琳 ,  王柯然 ,  赵欣 ,  刘华 ,  曹晨

IPC: A61B5/16 ,  A61B3/11 ,  A61B3/113 ,  A61B3/14

Abstract: 一种基于眼动数据的疲劳测量方法和系统，方法包括以下步骤：采用眼动仪分别采集清醒状态下和疲劳状态下被试执行任务的眼动数据，基于所述眼动数据计算眼动特征；所述眼动特征包括左眼瞳孔直径变化率、右眼瞳孔直径变化率、注视时长、平均扫视速度和眼睑闭合度变化率；建立疲劳测量机器学习模型，基于所述眼动特征训练所述疲劳测量机器学习模型，获得训练好的疲劳测量机器学习模型；获取待测量用户的眼动数据，基于所述眼动数据计算眼动特征，将所述眼动特征输入训练好的疲劳测量机器学习模型获得待识别用户的疲劳测量结果。

公开(公告)号：CN115089181B

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202210720565.1

申请日：2022-06-23

Applicant: 北京邮电大学 ,  中国电子科技集团公司第二十七研究所

Inventor： 侯文军 ,  刘佳鑫 ,  朱喜明 ,  陈筱琳 ,  王柯然 ,  赵欣 ,  刘华 ,  曹晨

IPC: A61B5/16 ,  A61B3/11 ,  A61B3/113 ,  A61B3/14

Abstract: 一种基于眼动数据的疲劳测量方法和系统，方法包括以下步骤：采用眼动仪分别采集清醒状态下和疲劳状态下被试执行任务的眼动数据，基于所述眼动数据计算眼动特征；所述眼动特征包括左眼瞳孔直径变化率、右眼瞳孔直径变化率、注视时长、平均扫视速度和眼睑闭合度变化率；建立疲劳测量机器学习模型，基于所述眼动特征训练所述疲劳测量机器学习模型，获得训练好的疲劳测量机器学习模型；获取待测量用户的眼动数据，基于所述眼动数据计算眼动特征，将所述眼动特征输入训练好的疲劳测量机器学习模型获得待识别用户的疲劳测量结果。