[發明專利]操控工效分析方法、設備及系統

有效

• 申請號: 202011021836.1
• 申請日: 2020-09-25
• 公開（公告）號: CN112200025B
• 公開（公告）日: 2022-08-19
• 發明（設計）人: 李小俚;趙小川;顧恒;姚群力;丁兆環;張昊;柳傳財;張予川
• 申請（專利權）人: 北京師范大學
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V40/19;G06V10/74;G06V10/762;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06F3/01
• 代理公司: 北京博雅睿泉專利代理事務所(特殊普通合伙) 11442
• 代理人: 吳秀娥

1.一種操控工效分析方法，包括：

獲取操控選手操控目標對象執行目標任務產生的操控行為數據和生理信息數據，其中，所述操控行為數據包括反映所述操控選手在執行目標任務的過程中，對任務執行設備的操控行為的數據，還包括所述操控選手在執行完目標任務后對自身精神疲勞狀態、腦負荷狀態的主觀評價結果，所述操控行為數據包括：目標對象的移動軌跡、操控桿的加速度、操控桿的角度；

根據所述操控行為數據和所述生理信息數據，獲得所述操控選手對于設定的精神疲勞評價指標的評分、對于設定的腦負荷評價指標的評分、和對于設定的情緒評價指標的評分；

根據所述操控選手對于所述精神疲勞評價指標的評分、對于所述腦負荷評價指標的評分、和對于所述情緒評價指標的評分，獲得所述操控選手的操控評分；

根據所述操控評分，執行設定的操作，

其中，所述根據所述操控選手對于所述精神疲勞評價指標的評分、對于所述腦負荷評價指標的評分、和對于所述情緒評價指標的評分，獲得所述操控選手的操控評分包括：

根據所述操控行為數據和所述生理信息數據，確定預設的與精神疲勞評價指標對應的第一生理特征向量的向量值、以及與腦負荷評價指標對應的第二生理特征向量的向量值；所述第一生理特征向量包括影響所述精神疲勞評價指標的多個第一生理特征；所述第二生理特征向量包括影響所述腦負荷評價指標的多個第二生理特征；將所述第一生理特征向量的向量值輸入預置的精神疲勞識別模型，獲得所述操控選手對于所述精神疲勞評價指標的評分；其中，所述精神疲勞識別模型反映第一生理特征向量與精神疲勞評價指標的評分之間的映射關系；

將所述第二生理特征向量的向量值輸入預置的腦負荷識別模型，獲得所述操控選手對于所述腦負荷評價指標的評分；其中，所述腦負荷識別模型反映第二生理特征向量與腦負荷評價指標的評分之間的映射關系；

將所述生理信息數據輸入預置的情緒識別模型，獲得所述操控選手對于所述情緒評價指標的評分；其中，所述情緒識別模型反映操控行為數據和生理信息數據與情緒評價指標的評分之間的映射關系，

其中，所述根據所述操控選手對于所述精神疲勞評價指標的評分、對于所述腦負荷評價指標的評分、和對于所述情緒評價指標的評分，獲得所述操控選手的操控評分包括：

將所述操控選手對于所述精神疲勞評價指標的評分、對于所述腦負荷評價指標的評分、和對于所述情緒評價指標的評分輸入預置的結構方程模型，獲得所述操控選手的所述操控評分，

其中，所述方法還包括獲得所述結構方程模型的步驟，包括：

獲取第四訓練樣本，其中，一個第四訓練樣本對應一位測試人員，一個第四訓練樣本反映對應測試人員對于所述精神疲勞評價指標的評分、對于所述腦負荷評價指標的評分和對于所述情緒評價指標的評分與實際的操控評分之間的映射關系；

對于任意一條第四訓練樣本，根據對應的測試人員執行對應的目標任務所產生的操控行為數據和生理信息數據，得到對應測試人員對于精神疲勞評價指標的評分、對于腦負荷評價指標的評分和對于情緒評價指標的評分；根據對應的測試人員執行對應的目標任務所產生的操控結果數據，得到所述實際的操控評分；

根據所述第四訓練樣本進行機器學習訓練，得到所述結構方程模型；

其中，所述結構方程模型包含精神疲勞評分、腦負荷評分、情緒評分、認知狀態與操控評分五個隱變量，

通過所述第四訓練樣本對所述結構方程模型進行訓練，利用廣義最小二乘法進行所述結構方程模型中的參數估計，確定所述結構方程模型中每一條邊上的權重，量化每個認知狀態對操控評分的影響程度。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述生理信息數據包括腦電信號；任一生理特征向量包括腦電特征；

確定任一生理特征向量的向量值的步驟包括：

獲取所述腦電信號的腦電功率譜，作為目標腦電功率譜；

從預設的多個功率譜分類中，確定所述目標腦電功率譜所對應的功率譜分類，作為目標功率譜分類；

根據所述目標功率譜分類所對應的腦節律，確定對應生理特征向量的向量值。