【摘 要】
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研发实时检测与缓解视疲劳的智能设备在日常生活中具有重要应用价值。视疲劳程度与眨眼动作密切相关,从眨眼动作提取的眨眼频率和眨眼持续时间会随着视疲劳程度的加深而有所增加。本文通过采集疲劳和非疲劳状态下的垂直眼电信号(VEOG)从而进行眨眼实时监测,然后建立支持向量机(二分类)模型,将30秒内的眨眼频率、平均时间占比作为区分将疲劳眼电信号和非疲劳眼电信号的特征,最终模型测试集准确率为88.33%。本文创新地提出了将监测和缓解视疲劳于一体的智能按摩眼镜。系统可以根据判别函数f(x1,x2)=4.8647*x1+x
【机 构】
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郑州大学电气工程学院,河南省脑科学与脑机接口技术重点实验室
【基金项目】
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国家大学生创新创业训练项目(202010459078)。
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研发实时检测与缓解视疲劳的智能设备在日常生活中具有重要应用价值。视疲劳程度与眨眼动作密切相关,从眨眼动作提取的眨眼频率和眨眼持续时间会随着视疲劳程度的加深而有所增加。本文通过采集疲劳和非疲劳状态下的垂直眼电信号(VEOG)从而进行眨眼实时监测,然后建立支持向量机(二分类)模型,将30秒内的眨眼频率、平均时间占比作为区分将疲劳眼电信号和非疲劳眼电信号的特征,最终模型测试集准确率为88.33%。本文创新地提出了将监测和缓解视疲劳于一体的智能按摩眼镜。系统可以根据判别函数f(x1,x2)=4.8647*x1+x
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