[发明专利]一种基于脑电头带的专注度分析系统在审

专利信息
申请号: 201910372077.4 申请日: 2019-05-06
公开(公告)号: CN110090018A 公开(公告)日: 2019-08-06
发明(设计)人: 李杨;徐文晶;王远航 申请(专利权)人: 安徽建筑大学
主分类号: A61B5/0476 分类号: A61B5/0476;A61B5/16
代理公司: 北京和信华成知识产权代理事务所(普通合伙) 11390 代理人: 胡剑辉
地址: 230601 安徽省*** 国省代码: 安徽;34
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摘要:
搜索关键词: 偏转 数据采集模块 分析模块 分析系统 显示模块 采集 数据统计模块 存储模块 脑波信号 实时显示 处理器 存储 分析 图像 检测 观看 记录
【权利要求书】:

1.一种基于脑电头带的专注度分析系统,其特征在于,包括脑电头带、数据采集模块、数据统计模块、处理器、分析模块、存储模块和显示模块;

所述脑电头带包括脑电信号采集模块和TGAM模块;所述脑电信号采集模块用于采集脑波信号并发送至TGAM模块;TGAM模块接收脑电信号采集模块发送的脑波信号并进行分析输出节律波和节律波出现的次数和总时间;所述节律波包括δ波、θ波、α波、β波和γ波;TGAM模块将节律波和节律波出现的次数和总时间发送至处理器;处理器接收节律波和节律波出现的次数和总时间并发送至存储模块进行存储;

所述数据采集模块用于采集使用者脑袋的偏转次数以及眼睛观看的图像并发送至数据统计模块;所述数据统计模块接收数据采集模块发送的使用者脑袋的偏转次数以及眼睛观看的图像并进行统计,具体统计步骤如下:

步骤一:以眉心为基点,选定对比方向,当眉心偏离对比方向即为脑袋偏转一次;

步骤二:将眼睛观看的图像与对比图像进行对比;

步骤三:判断使用者的状态;状态包括看书状态、看视频状态和玩游戏状态;

所述数据统计模块将采集的脑袋的偏转次数以及使用者的状态发送至处理器;所述处理器将脑袋的偏转次数以及使用者的状态发送至存储模块进行存储;所述分析模块用于计算使用者的专注度,具体计算步骤如下:

S1:提取存储模块内部的节律波出现的次数和总时间以及脑袋的偏转次数;

S2:设定节律被记为Aj,j=1……5;A1、A2、A3、A4、A5分别对应δ波、θ波、α波、β波和γ波;设定节律波出现的对应次数为Bi,i=1……n;总的时间记为Tj,j=1……5;脑袋的偏转次数记为Pi,i=1……n;

S3:对Aj设定预设专注度比例系数;Aj对应的专注度比例系数记为vj,j=1……5;v1<v2<v3<v4<v5;对Tj设定预设专注度比例因子;Tj对应的专注度比例因子记为wj,j=1……5;w1<w2<w3<w4<w5;

S4:利用公式获取得到专注度Zi;其中,Pi>Qk;Qk为脑袋的偏转次数阀值;k取值为1、2或3;其中,Q1表示看书状态下的脑袋的偏转次数阀值;Q2为看视频状态下的脑袋的偏转次数阀值;Q3为玩游戏状态下的脑袋的偏转次数阀值;Yk表示为预设比例固定值;Y1为看书状态下的预设比例固定值;Y2为看视频状态下的预设比例固定值;Y3为玩游戏状态下的预设比例固定值;通过公式可得,检测到β波和γ波出现的次数和时间越多,专注度越大;脑袋的偏转次数越多,专注度越小。

2.根据权利要求1所述的一种基于脑电头带的专注度分析系统,其特征在于,所述分析模块将计算的专注度发送至存储模块和处理器;存储模块接收分析模块发送的专注度并进行存储;处理器接收分析模块发送的专注度并发送至显示模块进行实时显示。

3.根据权利要求1所述的一种基于脑电头带的专注度分析系统,其特征在于,所述查询模块用于查询存储模块内存储的专注度并显示;所述存储模块内还包括统计单元、计算单元和压缩单元;所述统计单元用于统计专注度记录的存储时间和查询次数;所述计算单元用于计算专注度的结束存储时间,具体计算步骤如下:

SS1:设定专注度的初始存储时间为Di,i=1……n;查询次数记为Ei,i=1……n;

SS2:利用公式Fi=Di+Ei*z1获取得到结束存储时间Fi,其中,z1为预设比例系数固定值;

SS3:当结束存储时间Fi与系统当前日期相同,计算单元发送该专注度的压缩指令至压缩单元;压缩单元接收压缩指令并对该专注度进行压缩存储。

4.根据权利要求1所述的一种基于脑电头带的专注度分析系统,其特征在于,步骤二所述的眼睛观看的图像与对比图像进行对比的具体过程如下:

a:设定看书的特征图像集合记为Hi,i=1……n;看视频的特征图像集合记为Si,i=1……n;玩游戏的特征图像集合记为Ri,i=1……n;

b:将眼睛观看的图像与Hi、Si、Ri进行匹配,并统计Hi、Si、Ri与眼睛观看的图像匹配特征图像成功的个数;

c:分别统计匹配特征图像成功的个数;取匹配特征图像成功个数最多的为当前状态;当匹配特征图像成功个数最多的为看书特征图像集合,则当前状态为看书状态;同理,可得看视频状态和玩游戏状态。

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