[發(fā)明專利]一種疲勞狀態(tài)檢測的方法、設備及存儲介質(zhì)有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202011191711.3 | 申請日: | 2020-10-30 |
| 公開(公告)號: | CN112286775B | 公開(公告)日: | 2023-01-24 |
| 發(fā)明(設計)人: | 伍日杰;王志遠 | 申請(專利權(quán))人: | 深圳前海微眾銀行股份有限公司 |
| 主分類號: | G06F11/34 | 分類號: | G06F11/34 |
| 代理公司: | 北京派特恩知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11270 | 代理人: | 高天華;張穎玲 |
| 地址: | 518027 廣東省深圳市*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 疲勞 狀態(tài) 檢測 方法 設備 存儲 介質(zhì) | ||
1.一種疲勞狀態(tài)檢測的方法,其特征在于,包括:
接收操作對象輸入的第一指令;
獲取所述操作對象對所述第一指令執(zhí)行的目標操作;
若所述目標操作是所述第一指令為錯誤指令時,在目標時段內(nèi)修改所述第一指令的操作,確定所述錯誤指令和第二指令之間的相似度;所述第二指令是對所述第一指令中的錯誤部分進行糾正后得到的正確指令,所述錯誤指令包括所述第一指令和在所述目標時段內(nèi)修改所述第一指令后得到的與所述第二指令不同的指令;
獲得動態(tài)相似度閾值,若所述相似度大于所述動態(tài)相似度閾值,獲得當前狀態(tài)下的初始置信度,并上調(diào)所述初始置信度;
基于上調(diào)后的初始置信度,確定所述操作對象當前狀態(tài)為疲勞狀態(tài)的目標置信度;
若所述目標置信度符合預設置信度范圍,生成提示信息并輸出所述提示信息;其中,所述提示信息用于提示所述操作對象處于所述疲勞狀態(tài)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1中所述的方法,其特征在于,所述若所述目標操作是所述第一指令為錯誤指令時,在目標時段內(nèi)修改所述第一指令的操作,確定所述錯誤指令和第二指令之間的相似度,包括:
若所述目標操作是所述第一指令為所述錯誤指令時,確定所述第一指令與第二指令之間的第一相似度,其中,所述第一相似度大于所述動態(tài)相似度閾值;
相應的,所述基于上調(diào)后的初始置信度,確定所述操作對象當前狀態(tài)為疲勞狀態(tài)的目標置信度,包括:
確定所述上調(diào)后的所述初始置信度為所述目標置信度。
3.根據(jù)權(quán)利要求1中所述的方法,其特征在于,所述若所述目標操作是所述第一指令為錯誤指令時,在目標時段內(nèi)修改所述第一指令的操作,確定所述錯誤指令和第二指令之間的相似度,包括:
若所述目標操作包括所述第一指令為所述錯誤指令時,在目標時段內(nèi)修改所述第一指令為第三指令的第二操作,且所述目標操作還包括所述第三指令為所述錯誤指令時,確定所述第三指令與第二指令之間的第二相似度;其中,所述第二相似度大于所述動態(tài)相似度閾值;
相應的,所述基于上調(diào)后的初始置信度,確定所述操作對象當前狀態(tài)為疲勞狀態(tài)的目標置信度,包括:
獲取所述目標時段內(nèi)執(zhí)行所述第二操作的第二次數(shù),確定與所述第二次數(shù)對應的第一置信度;
基于所述第一置信度和所述上調(diào)后的初始置信度,確定所述目標置信度。
4.根據(jù)權(quán)利要求1中所述的方法,其特征在于,所述獲得動態(tài)相似度閾值,包括:
獲得當前時段出現(xiàn)所述錯誤指令的第一概率r1;
獲得第二概率xi;其中,xi為歷史時長內(nèi)所述當前時段對應的第i個歷史時段出現(xiàn)所述錯誤指令的概率,1≤i≤n,i為正整數(shù),n為所述歷史時長包括的所述歷史時段的總數(shù);
獲得每一所述歷史時段對應的經(jīng)驗權(quán)值wi;
在公式(1)中代入所述xi和所述wi,得到第三概率r2,
在公式(2)中代入所述xi和所述n,得到第四概率r3,
在公式(3)中代入所述r1、所述r2和所述r3,得到所述動態(tài)相似度閾值y,y=(1-r3)×0.9-(r1-r2) 公式(3)。
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