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[發(fā)明專(zhuān)利]基于智能手環(huán)設(shè)備與腦電波采集設(shè)備的VR考試方法和裝置有效

專(zhuān)利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 202011220946.0 申請(qǐng)日: 2020-11-05
公開(kāi)(公告)號(hào): CN112394813B 公開(kāi)(公告)日: 2021-06-08
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 馬赫;鄧仕平;董淑娟;倪小明;郭南明 申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人: 廣州市南方人力資源評(píng)價(jià)中心有限公司
主分類(lèi)號(hào): G06F3/01 分類(lèi)號(hào): G06F3/01;G06Q10/04;G06Q50/20;G06N3/08
代理公司: 廣州專(zhuān)理知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44493 代理人: 張鳳
地址: 510000 廣東省廣州市番禺區(qū)東環(huán)街*** 國(guó)省代碼: 廣東;44
權(quán)利要求書(shū): 查看更多 說(shuō)明書(shū): 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 基于 智能 設(shè)備 腦電波 采集 vr 考試 方法 裝置
【權(quán)利要求書(shū)】:

1.一種基于智能手環(huán)設(shè)備與腦電波采集設(shè)備的VR考試方法,其特征在于,包括:

S1、當(dāng)?shù)谝豢忌魃项A(yù)設(shè)的第一VR眼鏡進(jìn)行VR考試時(shí),通過(guò)所述第一VR眼鏡向所述第一考生展示第一數(shù)量的第一VR試題;

S2、采用預(yù)設(shè)的智能手環(huán)設(shè)備與腦電波采集設(shè)備,對(duì)所述第一考生進(jìn)行信號(hào)采集處理,從而對(duì)應(yīng)得到所述第一考生在答復(fù)所述第一VR試題期間的生理特征數(shù)據(jù)和腦電波數(shù)據(jù);

S3、獲取所述第一考生參與的VR考試的模式,并判斷VR考試的類(lèi)型是否為競(jìng)爭(zhēng)模式;其中,所述競(jìng)爭(zhēng)模式用于測(cè)試所述第一考生在極限承壓條件下對(duì)于知識(shí)的掌握水平;

S4、若VR考試的類(lèi)型為競(jìng)爭(zhēng)模式,則根據(jù)預(yù)設(shè)的對(duì)比考生篩選方法,以所述第一考生在答復(fù)所述第一VR試題期間的生理特征數(shù)據(jù)和腦電波數(shù)據(jù)為依據(jù),從同時(shí)參與相同的VR考試的考生中選出指定對(duì)比考生;

S5、向所述第一考生和所述指定對(duì)比考生分別展示第二數(shù)量的相同的第二VR試題,其中,所述第二數(shù)量大于所述第一數(shù)量;

S6、實(shí)時(shí)檢測(cè)所述指定對(duì)比考生的答題狀況,從而得到所述指定對(duì)比考生針對(duì)于所述第二VR試題的答題進(jìn)度,并提取出所述指定對(duì)比考生針對(duì)于所述第二VR試題的答題內(nèi)容;

S7、根據(jù)預(yù)設(shè)的答題內(nèi)容修飾方法,對(duì)所述指定對(duì)比考生針對(duì)于所述第二VR試題的答題內(nèi)容進(jìn)行修飾處理,從而得到修飾后的答題內(nèi)容,其中修飾處理至少包括對(duì)部分原始答題內(nèi)容進(jìn)行遮蓋處理;

S8、在所述第一考生對(duì)第二VR試題答題的VR場(chǎng)景中,加入所述指定對(duì)比考生的答題進(jìn)度和所述修飾后的答題內(nèi)容,從而所述第一考生能夠得知所述指定對(duì)比考生的答題進(jìn)度和所述修飾后的答題內(nèi)容;

S9、實(shí)時(shí)檢測(cè)所述第一考生的第一生理特征數(shù)據(jù)和第一腦電波數(shù)據(jù),以及實(shí)時(shí)檢測(cè)所述指定對(duì)比考生的第二生理特征數(shù)據(jù)和第二腦電波數(shù)據(jù);

S10、將所述第一生理特征數(shù)據(jù)、所述第一腦電波數(shù)據(jù)、所述第二生理特征數(shù)據(jù)和所述第二腦電波數(shù)據(jù)同時(shí)輸入預(yù)設(shè)的異常狀態(tài)預(yù)測(cè)模型中進(jìn)行處理,從而得到所述異常狀態(tài)預(yù)測(cè)模型輸出的預(yù)測(cè)結(jié)果,其中所述預(yù)測(cè)結(jié)果為正?;蛘弋惓?;所述異常狀態(tài)預(yù)測(cè)模型基于預(yù)設(shè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并采用預(yù)設(shè)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練而成,所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)由第一訓(xùn)練用生理特征數(shù)據(jù)、第一訓(xùn)練用腦電波數(shù)據(jù)、第二訓(xùn)練用生理特征數(shù)據(jù)、第二訓(xùn)練用腦電波數(shù)據(jù)和人工標(biāo)記的狀態(tài)標(biāo)簽構(gòu)成,所述第一訓(xùn)練用生理特征數(shù)據(jù)、第一訓(xùn)練用腦電波數(shù)據(jù)、第二訓(xùn)練用生理特征數(shù)據(jù)和第二訓(xùn)練用腦電波數(shù)據(jù)分別對(duì)兩個(gè)處于競(jìng)爭(zhēng)狀態(tài)下的VR考試的考生進(jìn)行數(shù)據(jù)采集得到;

S11、判斷所述預(yù)測(cè)結(jié)果是否為異常;

S12、若所述預(yù)測(cè)結(jié)果為異常,則結(jié)束所述第一考生的VR考試,從而完成所述第一考生的VR考試過(guò)程。

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