[发明专利]基于捕捉双目运动图像监测睡眠质量的眼罩

权利要求书

1.基于捕捉双目运动图像监测睡眠质量的眼罩，所述眼罩包括：罩体和数据中心；所述罩体的两端设置有头带，其特征在于，所述罩体上设置有第一运动监测模块、第二运动监测模块、第一脑电电极、第二脑电电极、无线传输模块、控制开关、充电口和供电电池；所述第一运动监测模块和第二运动监测模块分别位于罩体的两侧；所述第一脑电电极和第二脑电电极也位于罩体的两侧；所述第一运动监测模块和第一脑电电极位于同一侧；所述第二运动监测模块和第二脑电电极也位于同一侧；所述供电电池、无线传输模块和信号处理模块位于所述第一运动监测模块内；所述第一运动监测模块内部还设置有第一运动监测器；所述第二运动监测模块内部设置有第二运动监测器；所述第一脑电电极和第二脑电电极均分别信号连接于信号处理模块；所述供电电池为系统供电，与控制开关和充电口电连接；所述罩体通过无线传输模块和所述数据中心信号连接。

2.如权利要求1所述的眼罩，其特征在于，所述第一运动监测器用于获取监测对象的第一眼动速度数据、第一眨眼频率数据和第一眨眼频率数据；所述第二运动检测器用于获取监测对象的第二眼动速度数据、第二眨眼频率数据和第二眨眼频率数据；所述第一眼动速度数据和第二眼动速度数据传输到信号处理模块后，信号处理模块对其取均值，获取最终的眼动数据；所述第一眨眼频率数据和第二眨眼频率数据传输到信号处理模块后，信号处理模块对其取均值，获取最终的眨眼频率数据；所述第一眨眼时间数据和第二眨眼时间数据传输到信号处理模块后，信号处理模块对其取均值，获取最终的眨眼时间数据。

3.如权利要求2所述的眼罩，其特征在于，所述供电电池用于为各个模块和各个电极供电；充电口用于为供电电池供电；所述控制模块用于控制所述眼罩的开启和关闭。

4.如权利要求3所述的眼罩，其特征在于，所述第一脑电电极和第二脑电电极获取的脑电数据均发送到信号处理模块后，信号处理模块奖最终的眨眼频率数据、最终的眨眼时间数据和最终的眼动数据，与第一脑电电极和第二脑电电极的数据的均值进行加权平均后，获得用于数据中心进行数据分析的分析原始数据。

5.如权利要求4所述的眼罩，其特征在于，所述数据中心包括：眨眼频率分析单元，用于根据采集到的分析原始数据，分析监测对象的眨眼频率，得出眨眼频率分析结果；眨眼时间分析单元，用于根据采集到的分析原始数据，分析监测对象的眨眼时间；眼动分析单元，用于根据采集到的分析原始数据，对监测对象进行眼动分析。

6.如权利要求5所述的眼罩，其特征在于，所述眨眼频率分析单元包括：眨眼频率深度学习模型训练单元，所述眨眼频率深度学习模型训练单元包括：眨眼频率模型获取单元，用于获取初始深度学习模型；眨眼频率样本获取单元，用于获取样本数据；眨眼频率样本划分单元，用于将所述样本数据划分成若干子数据，所述若干子数据包括第一子数据和第二子数据，并且所述若干子数据中的任意两个相邻的子数据具有部分重叠的区域；眨眼频率模型训练单元，用于基于所述若干子数据，训练所述初始深度学习模型，以得到经过训练的深度学习模型；眨眼频率数据处理单元，用于获取输入数据基于所述经过训练的深度学习模型处理所述输入数据，以产生处理结果。

7.如权利要求6所述的眼罩，其特征在于，所述眨眼时间分析单元包括：眨眼时间深度学习模型训练单元，所述眨眼时间深度学习模型训练单元包括：眨眼时间模型获取单元，用于获取初始深度学习模型；眨眼时间样本获取单元，用于获取样本数据；眨眼时间样本划分单元，用于将所述样本数据划分成若干子数据，所述若干子数据包括第一子数据和第二子数据，并且所述若干子数据中的任意两个相邻的子数据具有部分重叠的区域；眨眼时间模型训练单元，用于基于所述若干子数据，训练所述初始深度学习模型，以得到经过训练的深度学习模型；眨眼时间数据处理单元，用于获取输入数据基于所述经过训练的深度学习模型处理所述输入数据，以产生处理结果。