[发明专利]仓储拣选任务中的实时认知负荷与疲劳度检测方法与系统

说明书

本发明公开了一种仓储拣选任务中的实时认知负荷与疲劳度检测方法，包括以下步骤：(1)实时获取仓储拣选工人的离散图像及信息片段并存储；(2)对获取的离散图像进行边缘检测计算，获得仓储拣选工人的多模态认知负荷检测指标数据；(3)采用认知负荷度检测模型对多模态认知负荷检测指标数据进行协同特征提取和认知负荷检测计算，得到多模态认知负荷度检测结果；(4)采用疲劳度检测模型对认知负荷度序列和历史疲劳度序列进行计算，得到仓储拣选工人下一时刻的疲劳度检测结果。实现对仓储环境拣选工人认知负荷与疲劳的检测。

技术领域

本发明涉及实时认知负荷与疲劳度检测技术领域，具体涉及一种仓储拣选任务中的实时认知负荷与疲劳度检测方法，以及实现该方法的实时认知负荷与疲劳度检测系统。

背景技术

认知负荷是基于工作记忆理论而提出的，其前提是认知能力固有地受工作记忆资源的可用性限制。认知负荷是指个体从事特定工作时，对个体认知系统的一种负荷。当前认知负荷的检测技术主要可分为主观方法、生理测量方法和行为测量方法三类。主观方法使用主观量表询问受试者进行指定任务时的心智用力指标。合适的量表可以测量认知负荷，但是测量结果可能因为问题措辞，受试者对问题的理解不同而受到影响。生理测量方法采集并处理受试者包括脑电、心率、肌电、皮电等生理信号，以此判断受试者的认知负荷，这种方法较为客观，但对受试者影响较大，受环境和任务形式制约，不能达成非接触的认知负荷检测。行为测量方法则根据受试者在进行任务时的反应时间、眼动状态、表情状态、头部姿态、身体姿态等测量认知负荷。图像识别受试者行为的检测方法对受试者影响小，受环境限制少，可实时、较客观的检测认知负荷，但当前没有针对仓储环境的检测技术。

认知疲劳分为主动疲劳、被动疲劳及睡眠引起的疲劳，主动疲劳是由于长时间高强度的工作造成的，被动疲劳是由单调的工作或注意力不集中造成的。目前，在认知疲劳的检测技术方面有很多研究，有主观问卷方法，脑电波、心率、眼电信号等生理信号测量方法，以及利用计算机视觉进行图像识别的测量方法等。研究涉及的场景也较为广泛，涉及教育、医疗、军事、交通、制造、运动、办公、游戏等。然而，在认知疲劳检测技术方面对认知负荷与疲劳度之间的关联研究，大多关注较高强度的认知活动对受试者心理疲劳的影响。研究任务强度、任务持续时间对认知疲劳度的影响，并与之建立关联模型。

目前，在认知负荷与疲劳度检测技术方面，已采用多种方式，在多种场景下展开研究，但存在以下不足：(1)缺少针对物流仓储环境下工人拣选任务的认知负荷及疲劳度多模态检测方法。仓储情境下拣选任务不同于传统认知负荷检测场景，任务不以形成长期记忆为目标，环境较为单一，有拣选状态、行走状态等仓储特有的认知负荷检测指标。使用传统场景单一检测指标，或不考虑仓储环境特有指标，会导致检测方式不适用，检测结果不准确的问题。(2)缺少结合认知负荷与疲劳度关联性的认知负荷与疲劳度检测方法。当前方法多将认知负荷与疲劳度间接关联，研究高强度任务对疲劳的的影响，没有能够将认知负荷与疲劳度直接关联的方法与模型，对两者之间的关联和相互影响认识不清，影响检测结果的精准性。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于认知负荷与疲劳度的相关建模，针对物流仓储环境下工人拣选任务的实时认知负荷与疲劳度检测方法，以及一种实现该方法的实时认知负荷与疲劳度检测系统，加深对仓储环境拣选工人认知负荷与疲劳的检测，以进一步减少不必要的认知负荷并缓解工人在操作中的疲劳度。

为实现上述发明目的，本发明的技术方案为：

一种仓储拣选任务中的实时认知负荷与疲劳度检测方法，包括以下步骤：

(1)实时获取仓储拣选工人的离散图像及信息片段并存储；

(2)对获取的离散图像进行边缘检测计算，获得仓储拣选工人的多模态认知负荷检测指标数据；

(3)采用认知负荷度检测模型对多模态认知负荷检测指标数据进行协同特征提取和认知负荷检测计算，得到多模态认知负荷度检测结果；