一种学生学习中视觉疲劳状态监测方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种网课中视觉疲劳状态监测方法，构建疲劳判断模型；在初始清醒状态下，视线停留在网课终端指定区域获取相关数据初始化疲劳判断模型；所述摄像模块实时采集面部表情和眼部参数，所述视线采集模块实时采集学生视线信息和停留时间；将面部信号代入疲劳判断模型分析该学生的视觉疲劳状态。本申请的方法能够快速分析学生的疲劳状态；并通过对疲劳指数的预测提醒老师插入疲劳调节点内容时，帮助学生闭目参与视疲劳调节；同时结合互动素材，让学生在观看在线课程时不要长时间凝视某一区域，缓解视疲劳。缓解视疲劳。缓解视疲劳。

【技术实现步骤摘要】
一种学生学习中视觉疲劳状态监测方法、装置及存储介质


[0001]本专利技术涉及互联网信息领域，具体涉及网课中视觉疲劳状态监测方法、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]随着互联网的高速发展，网络设备成本也越来越低，现在学生只需要一台手机、平板或电脑就可以通过互联网参与在线课程进行学习。由于电子设备的显示屏亮度大、显示区域小，长时间凝视极易造成视觉疲劳。而上网课时，学生与老师不在一个空间，老师无法有效监督学生学习，学生也无法与同学面对面互动沟通，上课时容易分心，坐姿也会各种各样，还会进一步加快视觉疲劳。为了保障用眼健康，一般建议上网课30
‑
40分钟后，应该休息或者远眺5
‑
10分钟，但是很少有学生严格执行。
[0003]为了更好的保护学生的视力，提升用眼安全，现在急需一种能在网课中监测学生疲劳状态的系统。

技术实现思路

[0004]针对上述问题，本专利技术旨在提供一种网课中视觉疲劳状态监测方法、装置及存储介质。
[0005]为实现该技术目的，本专利技术的方案是：一种网课中视觉疲劳状态监测方法，具体步骤如下：
[0006]根据预设的面部信号构建视觉疲劳判断模型；
[0007]初次使用时，学生在清醒状态下通过摄像模块采集面部信息初始化疲劳判断模型；
[0008]学生在使用网课终端时，摄像模块实时采集学生的面部信息，并将面部信息录入疲劳判断模型分析该学生的状态。
[0009]作为优选，所述面部信息包括面部表情、眼部参数、视线信息和停留时间中的一种或多种；
[0010]通过摄像模块实时采集面部表情和眼部参数，通过视线采集模块实时采集学生视线信息和停留时间；
[0011]当视线停留某一处的时间超过阈值时，触发内部的网课终端内的互动素材，同时再次确认视线信息，若视线位置转移则完成提醒；
[0012]当网课过程中屏幕开启时，且视线远离屏幕超过指定时间，触发内部的网课终端内的互动素材，同时再次确认视线信息，若视线位置未回到屏幕，则说明存在分心或者疲劳或者低头写作业，则再通过语音进行提醒；
[0013]当视线停留时，眼部单位时间的眨眼次数低于阈值时，则学生存在视觉疲劳或者不适，
[0014]当面部停留时，眼部呈闭合状态超过指定时间，则判定学生进入深度视觉疲劳状
态。
[0015]作为优选，当网课过程中，学生观看屏幕时开始计算持续时间，当学生视线离开屏幕时暂停计算持续时间，当离开屏幕时达到5分钟以上时重置持续时间；
[0016]若持续时间超过阈值则发出提醒，提醒学生转移视线、或远眺、或休息；
[0017]当累计持续时间或坐立时间超过预设值时，则提醒学生起身活动。
[0018]作为优选，通过面部表情获取此时观看距离信息和学生情绪特征，若观看距离小于阈值且超过指定时间，则发出语音提醒；
[0019]如果学生的情绪特征长时间为低落状态超过指定时间，则触发互动素材，如果学生参与到互动素材且情绪特征转为正常后则停止互动素材。
[0020]作为优选，当学生处于视觉疲劳状态或者眼部不适时，关闭屏幕切换成音频模式，保持摄像模块获取学生的面部表情和眼部参数，并通过语音指引学生。
[0021]作为优选，获取全年级的情绪特征和疲劳指数样本数据，利用深度卷积神经网络对疲劳指数样本和情绪特征进行训练，获得疲劳指数随网课时间的增长曲线；
[0022]当疲劳指数增长速度超过阈值时提醒老师插入疲劳调节点，并记录情绪特征的变化；
[0023]当老师插入疲劳调节点内容时，提醒学生闭目参与视疲劳调节。
[0024]一种状态监测装置，包括，
[0025]网课终端，用于播放在线课程，并提供学生与老师的互动；
[0026]视线采集模块，采集记录学生学习时的视线信息和停留时间；
[0027]所述网课终端上还包括有用于采集学生面部表情的摄像模块，所述视线采集模块能与网课终端通讯连接。
[0028]所述网课终端内还包括有：数据存储模块，用于存储学生的生理参数信息和课程信息；
[0029]疲劳判断模块，预先采集学生佩戴眼镜时眼部参数信息构建疲劳判断模型，当眼部参数超过阈值时，则判定存在视觉疲劳；
[0030]互动模块，通过调取网课终端内存储的互动素材，让学生眼部运动并调整坐姿。
[0031]一种电子设备，包括处理器和存储器；
[0032]该存储器用于存储软件程序；上述处理器能执行所述软件程序来实现所述的方法。
[0033]一种计算机可读存储介质，其存储软件程序，所述软件程序被处理器执行实现所述的方法。
[0034]本专利技术的有益效果，本申请的方法能够快速分析学生的疲劳状态；并通过对疲劳指数的预测提醒老师插入疲劳调节点内容时，帮助学生闭目参与视疲劳调节；同时结合互动素材，让学生在观看在线课程时不要长时间凝视某一区域，缓解视疲劳。
附图说明
[0035]图1为本专利技术的结构示意图；
[0036]图2为本专利技术的实施例一的流程图；
[0037]图3为本专利技术的实施例二的流程图；
[0038]图4为本专利技术的实施例三的流程图。
具体实施方式
[0039]下面结合附图和具体实施例对本专利技术做进一步详细说明。下面所列举的具体实施例为是示例性的而非限制性的，以下具体实施例中的术语“包括”和“具有”以及它们的常规变形表达方式，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。凡是依据本申请的技术实质对以下具体实施例所作的任何细微修改、等同替换和改进，均应包含在本申请技术方案的保护范围之内。
[0040]实施例一
[0041]如图2，一种网课中视觉疲劳状态监测方法，面对多人在线的网课，老师无法知道学生情绪状态和视疲劳状态，无法在合适的时间安排学生进行眼部休息。本申请的方法能够帮助老师兼顾教学的节奏并穿插视疲劳调节。
[0042]S101、构建疲劳判断模型，并在初始清醒状态下，采集初始化所需的视线停留在网课终端指定区域获取相关数据；
[0043]S102、通过摄像模块实时采集面部表情和眼部参数，视线采集模块实时采集学生视线信息和停留时间；
[0044]S103、将面部表情、眼部参数、视线信息和停留时间输入疲劳判断模型获得该学生的疲劳指数；
[0045]S104、获得往期疲劳指数随网课时间的增长曲线，进而获取疲劳指数增长速度的拐点，预测此次课程的疲劳增长速度拐点，在拐点到来前提醒老师讲一个段子作为疲劳调节点，并提醒学生闭目倾听；在段子结束后比较学生的疲劳指数。
[0046]面对视觉疲劳最好的方式就是上一段时间的网课，休息或者远眺一会儿。但是网课时学生和老师分隔在不同空间，老师无法感知学生本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种网课中视觉疲劳状态监测方法，其特征在于，具体步骤如下：根据预设的面部信号构建视觉疲劳判断模型；初次使用时，学生在清醒状态下通过摄像模块采集面部信息初始化疲劳判断模型；学生在使用网课终端时，摄像模块实时采集学生的面部信息，并将面部信息录入疲劳判断模型分析该学生的状态。2.根据权利要求2所述的一种网课中视觉疲劳状态监测方法，其特征在于：所述面部信息包括面部表情、眼部参数、视线信息和停留时间中的一种或多种；通过摄像模块实时采集面部表情和眼部参数，通过视线采集模块实时采集学生视线信息和停留时间；当视线停留某一处的时间超过阈值时，触发内部的网课终端内的互动素材，同时再次确认视线信息，若视线位置转移则完成提醒；当网课过程中屏幕开启时，且视线远离屏幕超过指定时间，触发内部的网课终端内的互动素材，同时再次确认视线信息，若视线位置未回到屏幕，则说明存在分心或者疲劳或者低头写作业，则再通过语音进行提醒；当视线停留时，眼部单位时间的眨眼次数低于阈值时，则学生存在视觉疲劳或者不适，当面部停留时，眼部呈闭合状态超过指定时间，则判定学生进入深度视觉疲劳状态。3.根据权利要求2所述的一种网课中视觉疲劳状态监测方法，其特征在于：当网课过程中，学生观看屏幕时开始计算持续时间，当学生视线离开屏幕时暂停计算持续时间，当离开屏幕时达到5分钟以上时重置持续时间；若持续时间超过阈值则发出提醒，提醒学生转移视线、或远眺、或休息；当累计持续时间或坐立时间超过预设值时，则提醒学生起身活动。4.根据权利要求1所述的一种网课中视觉疲劳状态监测方法，其特征在于：通过面部表情获取此时观看距离信息和学生情绪特征，若观看距离小于阈值且超过指定时间，则发出语音提...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐丹，
申请(专利权)人：广州宏途教育网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：