[发明专利]一种光源警觉性表征方法、装置及介质在审
申请号: | 202110436985.2 | 申请日: | 2021-04-22 |
公开(公告)号: | CN113515844A | 公开(公告)日: | 2021-10-19 |
发明(设计)人: | 罗明;刘余;林燕丹;周志贤 | 申请(专利权)人: | 浙江大学 |
主分类号: | G06F30/20 | 分类号: | G06F30/20;G06F17/18 |
代理公司: | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人: | 傅朝栋;张法高 |
地址: | 310058 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 光源 警觉性 表征 方法 装置 介质 | ||
1.一种光源警觉性表征方法,其特征在于,获取目标光源的相关色温CCT和光生物效应量化值BEL,输入预先经过参数率定的光源警觉性回归模型中,得到光源警觉性的相对表征值;
所述光源警觉性回归模型形式为:
f(CCT’,BEL)=a1+a2CCT’+a3BEL+a4CCT’2+a5BEL2+a6CCT’×BEL;
其中,CCT’=CCT/10000,a1~a6均为率定后的模型参数。
2.根据权利要求1所述的光源警觉性表征方法,其特征在于,所述参数率定的方法如下:
S1:以相关色温和光生物效应量化值为主,以照度值、显色指数和色偏差值为辅,根据五个参数的不同数值组合,得到N种不同的光源;相关色温的取值范围优选为2900~6500K,照度值优选为490~520lx,显色指数优选为高于75,色偏差值优选为-0.01~0.15;
S2:在所述N种不同的光源下,得到被试者与情绪、警觉性和眼疲劳相关的M组变化量数据集,每组变化量数据集有N个数据;
S3:对每组所述变化量数据集进行最大值归一化处理,以使所有数据均处于同一量级;
S4:根据光源警觉性回归模型,利用量子粒子群算法,以所有数据的平均均方根误差的最小值为目标,对光源警觉性回归模型进行参数优化。
3.根据权利要求2所述的光源警觉性表征方法,其特征在于,所述光生物效应量化值为节律刺激值CS,对应的光源警觉性回归模型为
f(CCT’,CS)=a1+a2CCT’+a3CS+a4CCT’2+a5CS2+a6CCT’×CS。
4.根据权利要求2所述的光源警觉性表征方法,其特征在于,所述光生物效应量化值为黑视素辐照度Emel,单位为W/m2,对应的光源警觉性回归模型为
f(CCT’,Emel’)=a1+a2CCT’+a3Emel’+a4CCT’2+a5Emel’2+a6CCT’×Emel’,
其中,Emel’=Emel/1280。
5.根据权利要求2所述的光源警觉性表征方法,其特征在于,所述S2中,当被试者在全黑环境下适应后,将其转移至待测试的一个光源下,并立即对其进行与情绪、警觉性和眼疲劳相关的M组测试,得到M组第一数据集,每组第一数据集中有N个数据;当被试者在该光源下一段时间后,再对其进行与情绪、警觉性和眼疲劳相关的测试,得到M组第二数据集,每组第二数据集中有N个数据;将相同测试、相同光源下的第二数据集中的数据减去第一数据集中对应的数据,得到M组变化量数据集,每组变化量数据集有N个数据Vi,i∈[1,N]。
6.根据权利要求6所述的光源警觉性表征方法,其特征在于,所述S3中,根据公式(1)将每组所述变化量数据集中的数据均转换为正值V′i,再利用公式(2)对进行最大值归一化处理,得到V″i;
其中,公式(1)为
其中,Vmin为每组变化量数据集数据Vi中的最小值;
公式(2)为
V″i=V′i/V′max (2)
其中,V′max为转换为正值后的每组变化量数据集数据V′i中的最大值。
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