[发明专利]一种基于机器学习的视觉疲劳度检测方法在审
| 申请号： | 201811025655.9 | 申请日： | 2018-09-04 |
| 公开（公告）号： | CN109446878A | 公开（公告）日： | 2019-03-08 |
| 发明（设计）人： | 杨念;肖明;黄冠铭;王力舟 | 申请（专利权）人： | 四川文轩教育科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都九鼎天元知识产权代理有限公司 51214 | 代理人： | 胡川 |
| 地址： | 610051 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的视觉疲劳度检测方法。其包括以下步骤：在授课开始预定时间后，通过终端的摄像头获取学生的眼睛的巩膜血丝量；利用训练好的二元分类器对巩膜血丝量进行二元分类，确定学生的视觉疲劳度可信值；将授课时间作为权值，并根据权值对视觉疲劳度可信值进行加权滤波，得到视觉疲劳度真值；如果视觉疲劳度真值不高于预设异常阈值，则判定学生的眼睛不处于视觉疲劳状态，如果视觉疲劳度真值高于预设异常阈值，则判定学生的眼睛处于视觉疲劳状态。本发明能够在授课过程中检测学生的视觉疲劳度。 | ||
| 搜索关键词： | 视觉疲劳度 巩膜 学生 二元分类 基于机器 视觉疲劳 预设 检测 判定 可信 授课 授课过程 摄像头 加权 滤波 终端 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的视觉疲劳度检测方法，其特征在于，包括以下步骤：在授课开始预定时间后，通过终端的摄像头获取学生的眼睛的巩膜血丝量；利用训练好的二元分类器对所述巩膜血丝量进行二元分类，确定学生的视觉疲劳度可信值；将授课时间作为权值，并根据所述权值对所述视觉疲劳度可信值进行加权滤波，得到视觉疲劳度真值；如果所述视觉疲劳度真值不高于预设异常阈值，则判定学生的眼睛不处于视觉疲劳状态，如果所述视觉疲劳度真值高于预设异常阈值，则判定学生的眼睛处于视觉疲劳状态。
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