技术特征：
1.一种头部穿戴设备，其特征在于，所述设备包括：穿戴本体和鼻托结构，所述鼻托结构与所述穿戴本体连接，所述鼻托结构的左右两侧分别包括第一倾角传感器和第二倾角传感器，所述穿戴本体包括：控制器、前额脑电传感器、第三倾角传感器和通信模块，所述控制器分别与所述第一倾角传感器、所述第二倾角传感器、所述前额脑电传感器、所述第三倾角传感器和所述通信模块电连接。2.根据权利要求1所述的设备，其特征在于，所述穿戴本体还包括：振动模块，所述控制器与所述振动模块电连接。3.根据权利要求1或2所述的设备，其特征在于，所述穿戴本体还包括：光照传感器和测距传感器，所述控制器分别与所述光照传感器和所述测距传感器电连接。4.一种基于权利要求1-3任一所述的头部穿戴设备实现的用眼疲劳监测方法，其特征在于，所述方法包括：通过第一倾角传感器、第二倾角传感器和前额脑电传感器，采集目标对象的目标眨眼数据和用眼时长，所述目标眨眼数据包括左眼眨眼数据和右眼眨眼数据；通过第三倾角传感器，采集所述目标对象的头部姿态数据；基于所述左眼眨眼数据、所述用眼时长和所述头部姿态数据进行左眼疲劳检测，得到所述目标对象的左眼疲劳信息；基于所述右眼眨眼数据、所述用眼时长和所述头部姿态数据进行右眼疲劳检测，得到所述目标对象的右眼疲劳信息；基于所述左眼疲劳信息和所述右眼疲劳信息进行用眼疲劳分析，得到所述目标对象的用眼疲劳信息和用眼差异信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过第一倾角传感器、第二倾角传感器和前额脑电传感器，采集目标对象的目标眨眼数据和用眼时长包括：通过所述第一倾角传感器和所述第二倾角传感器分别采集所述目标对象在预设时间段内的第一倾角数据和第二倾角数据；通过所述前额脑电传感器采集所述目标对象在所述预设时间段内的脑电信号数据；将所述预设时间段内所述脑电信号数据大于眨眼信号阈值的时间长度作为所述用眼时长；基于所述脑电信号数据、所述第一倾角数据和所述第二倾角数据进行用眼状态分析，得到所述预设时间段内的所述目标眨眼数据。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述脑电信号数据、所述第一倾角数据和所述第二倾角数据进行用眼状态分析，得到所述预设时间段内的所述目标眨眼数据包括：遍历所述预设时间段内多个时刻的脑电信号数据；在当前遍历到的脑电信号数据大于所述眨眼信号阈值的情况下，对所述当前遍历到的脑电信号数据对应时刻的第一倾角数据和第二倾角数据进行倾角变化分析，得到倾角变化分析结果；根据所述倾角变化分析结果，确定所述当前遍历到的脑电信号数据对应的目标眨眼状态；在所述目标眨眼状态为左眼眨眼的情况下，将所述当前遍历到的脑电信号数据加入第
一数据组；在所述目标眨眼状态为右眼眨眼的情况下，将所述当前遍历到的脑电信号数据加入第二数据组；在遍历所述预设时间段内多个时刻的脑电信号数据结束后，对所述第一数据组中的脑电信号数据进行统计分析，得到左眼的眨眼频率和所述左眼的多种眨眼强度对应的第一持续时间；对所述第二数据组中的脑电信号数据进行统计分析，得到右眼的眨眼频率和所述右眼的多种眨眼强度对应的第二持续时间；将所述左眼的眨眼频率和所述第一持续时间作为所述左眼眨眼数据；将所述右眼的眨眼频率和所述第二持续时间作为所述右眼眨眼数据。7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过第三倾角传感器，采集所述目标对象的头部姿态数据包括：通过通过第三倾角传感器采集所述目标对象的头部倾角数据；对所述头部倾角数据进行头部姿态分析，得到所述头部姿态数据。8.根据权利要求4至7任一所述的方法，其特征在于，所述基于所述左眼眨眼数据、所述用眼时长和所述头部姿态数据进行左眼疲劳检测，得到所述目标对象的左眼疲劳信息包括：将所述左眼眨眼数据、所述用眼时长和所述头部姿态数据输入左眼疲劳检测网络进行左眼疲劳检测，得到所述左眼疲劳信息；所述基于所述右眼眨眼数据、所述用眼时长和所述头部姿态数据进行右眼疲劳检测，得到所述目标对象的右眼疲劳信息包括：将所述右眼眨眼数据、所述用眼时长和所述头部姿态数据输入右眼疲劳检测网络进行右眼疲劳检测，得到所述右眼疲劳信息；所述基于所述左眼疲劳信息和所述右眼疲劳信息进行疲劳分析，得到所述目标对象的用眼疲劳信息和用眼差异信息包括：将所述左眼疲劳信息和所述右眼疲劳信息输入用眼疲劳分析网络进行用眼疲劳分析，得到所述用眼疲劳信息和所述用眼差异信息。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取样本对象的样本眨眼数据、样本用眼时长和样本头部姿态数据，所述样本眨眼数据包括样本左眼眨眼数据和样本右眼眨眼数据；获取所述样本对象对应的标注用眼疲劳信息和标注用眼差异信息；将所述样本左眼眨眼数据、所述样本用眼时长和所述样本头部姿态数据输入预设左眼疲劳检测网络进行左眼疲劳检测，得到所述样本对象的样本左眼疲劳信息；将所述样本右眼眨眼数据、所述样本用眼时长和所述样本头部姿态数据输入预设右眼疲劳检测网络进行右眼疲劳检测，得到所述样本对象的样本右眼疲劳信息；将所述样本左眼疲劳信息和所述样本右眼疲劳信息输入预设用眼疲劳分析网络进行用眼疲劳分析，得到所述样本对象的样本用眼疲劳信息和样本用眼差异信息；基于所述样本用眼疲劳信息和所述样本用眼差异信息以及所述标注用眼疲劳信息和所述标注用眼差异信息，确定目标损失信息；
基于所述目标损失信息，训练所述预设左眼疲劳检测网络、所述预设右眼疲劳检测网络和所述预设用眼疲劳分析网络，得到所述左眼疲劳检测网络、所述右眼疲劳检测网络和所述用眼疲劳分析网络。10.根据权利要求4至7任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据与所述用眼疲劳信息对应的振动模式，控制振动模块进行振动提醒。11.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：通过光照传感器，采集所述目标对象所在环境的光照数据；通过测距传感器，采集所述目标对象的用眼距离；基于所述头部倾角数据和预设校准倾角数据进行角度校准，得到所述目标对象的用眼角度；获取所述目标对象的历史用眼疲劳信息；基于所述历史用眼疲劳信息和所述用眼疲劳信息，生成所述目标对象的疲劳变化信息；基于所述光照数据、所述用眼距离、所述用眼角度、所述用眼时长、所述疲劳变化信息，生成用眼疲劳监测信息；通过通信模块向与所述目标对象对应的移动终端推送所述用眼疲劳监测信息。12.一种基于权利要求1-3任一所述的头部穿戴设备实现的用眼疲劳监测装置，其特征在于，所述装置包括：第一采集模块，用于通过第一倾角传感器、第二倾角传感器和前额脑电传感器，采集目标对象的目标眨眼数据和用眼时长，所述目标眨眼数据包括左眼眨眼数据和右眼眨眼数据；第二采集模块，用于通过第三倾角传感器，采集所述目标对象的头部姿态数据；左眼疲劳检测模块，用于基于所述左眼眨眼数据、所述用眼时长和所述头部姿态数据进行左眼疲劳检测，得到所述目标对象的左眼疲劳信息；右眼疲劳检测模块，用于基于所述右眼眨眼数据、所述用眼时长和所述头部姿态数据进行右眼疲劳检测，得到所述目标对象的右眼疲劳信息；用眼疲劳分析模块，用于基于所述左眼疲劳信息和所述右眼疲劳信息进行用眼疲劳分析，得到所述目标对象的用眼疲劳信息和用眼差异信息。13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现如权利要求4至11任一所述的用眼疲劳监测方法。
技术总结
本申请公开了一种头部穿戴设备、用眼疲劳监测方法、装置及存储介质，所述方法包括：通过第一倾角传感器、第二倾角传感器和前额脑电传感器，采集目标对象的目标眨眼数据和用眼时长，目标眨眼数据包括左眼眨眼数据和右眼眨眼数据；通过第三倾角传感器，采集目标对象的头部姿态数据；基于左眼眨眼数据、用眼时长和头部姿态数据进行左眼疲劳检测，得到目标对象的左眼疲劳信息；基于右眼眨眼数据、用眼时长和头部姿态数据进行右眼疲劳检测，得到目标对象的右眼疲劳信息；基于左眼疲劳信息和右眼疲劳信息进行用眼疲劳分析，得到目标对象的用眼疲劳信息和用眼差异信息。本申请提供的技术方案能够在区分左右眼的疲劳程度的同时，提升用眼疲劳监测的准确性。疲劳监测的准确性。疲劳监测的准确性。
技术研发人员：张云鹏 王计平 杨斐 熊大曦
受保护的技术使用者：苏州科医世凯半导体技术有限责任公司
技术研发日：2022.03.16
技术公布日：2022/6/17