[發明專利]基于精神疲勞的操控工效分析方法、設備及系統

有效

• 申請號: 202011021841.2
• 申請日: 2020-09-25
• 公開（公告）號: CN112256122B
• 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: G06F3/01
• 分類號: G06F3/01;G06V40/16;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/06;A61B5/00;A61B5/24;A61B5/369;A61B5/16
• 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

1.一種基于精神疲勞的操控工效分析方法，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，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；其中，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；

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；

根據所述操控選手對于所述精神疲勞評價指標的評分，獲得所述操控選手的操控評分，包括：

預先設置有精神疲勞內源評價指標、精神疲勞外源評價指標和精神疲勞主觀評價指標，根據腦電采集設備、皮電采集設備和心電采集設備所采集的生理信息數據，得到所述精神疲勞內源評價指標的評分；根據眼動追蹤設備、視頻采集設備和語音采集設備所采集的生理信息數據，得到所述精神疲勞外源評價指標的評分；根據所述操控行為數據中所述操控選手的對于所述精神疲勞狀態的主觀評價，得到所述精神疲勞主觀評價指標的評分；

將所述操控選手對于每一精神疲勞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操控評分；

根據所述操控評分，執行設定的操作，

其中，所述方法還包括獲得所述精神疲勞識別模型的步驟，包括：

獲取第一訓練樣本，其中，一個第一訓練樣本對應一位測試人員，一個第一訓練樣本反映對應測試人員的第一生理特征向量的向量值與已知的所述精神疲勞評價指標的評分之間的映射關系，其中，所述第一訓練樣本中已知的所述精神疲勞評價指標的評分，是根據對應的測試人員對自身精神疲勞狀態的主觀評價結果所確定的；

根據所述第一訓練樣本對高斯模型進行訓練，得到所述精神疲勞識別模型，

其中，所述根據所述第一訓練樣本對高斯模型進行訓練，得到所述精神疲勞識別模型包括：

根據所述第一訓練樣本的所述第一生理特征向量的向量值，以所述高斯模型的第一網絡參數為變量，確定所述第一訓練樣本的精神疲勞評分預測表達式；

根據所述第一訓練樣本的精神疲勞評分預測表達式以及所述第一訓練樣本的所述精神疲勞評價指標的評分，構建第一損失函數；

根據所述第一損失函數確定所述第一網絡參數，得到所述精神疲勞識別模型。

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。

3.根據權利要求2所述的方法，其中，所述方法還包括獲得功率譜分類的步驟，包括：

獲取多個參考腦電信號的參考腦電功率譜；

基于多種聚類算法，分別對所述多個參考腦電功率譜進行聚類，得到對應每種聚類算法的聚類結果；

基于共識聚類算法，根據對應每種聚類算法的聚類結果，得到所述多個功率譜分類，其中，每一所述功率譜分類中包含至少一個參考腦電功率譜。

4.根據權利要求1所述的方法，其中，所述方法還包括：

通過最大化對數邊緣概率選擇所述高斯模型的超參數；

基于自適應花粉傳播算法優化所述超參數。