申请/专利权人：清华大学

申请日：2023-02-09

公开（公告）日：2024-03-12

公开（公告）号：CN116458882B

主分类号：A61B5/16

分类号：A61B5/16;A61B5/374;A61B5/00;A42B3/04

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.12#授权;2023.08.08#实质审查的生效;2023.07.21#公开

摘要：本发明涉及安全监测技术领域，是关于一种施工工人的注意力水平计算方法及装置，方法包括：通过脑机接口智能安全帽获取施工工人的预设位点的脑电信号，其中，所述预设位点包括第一位点、第二位点、第三位点和第四位点；对所述预设位点的脑电信号进行预处理，得到处理后的脑电信号；按照预设时间间隔从所述处理后的脑电信号中提取目标时序特征和目标频域特征；根据所述目标时序特征、目标频域特征和预训练的注意力水平识别模型，确定并输出所述施工工人的注意力水平。通过该方案，如果施工工人注意力水平处于不集中状态，安全帽会产生信号提醒，从而保证施工人员的安全。

主权项：1.一种施工工人的注意力水平计算方法，其特征在于，包括：通过脑机接口智能安全帽获取施工工人的预设位点的脑电信号，其中，所述预设位点包括第一位点、第二位点、第三位点和第四位点；对所述预设位点的脑电信号进行预处理，得到处理后的脑电信号；按照预设时间间隔从所述处理后的脑电信号中提取目标时序特征和目标频域特征；根据所述目标时序特征、目标频域特征和预训练的注意力水平识别模型，确定并输出所述施工工人的注意力水平，其中，所述注意力水平包括：优秀、正常、及格、预警和报警,对所述预设位点的脑电信号进行预处理，得到处理后的脑电信号，包括：使用所述第三位点和第四位点对应的脑电信号对所述第一位点和第二位点对应的脑电信号进行数据降噪处理，以得到所述第一位点对应的第一降噪信号和所述第二位点对应的第二降噪信号，该两信号即为处理后的脑电信号；其中，采用以下第一计算公式计算所述第一降噪信号： ；其中，表示所述第一降噪信号，表示第一位点对应的脑电信号，分别表示第三位点和第四位点对应的脑电信号；采用以下第二计算公式计算所述第二降噪信号： ；其中，表示所述第二降噪信号，表示第二位点对应的脑电信号，分别表示第三位点和第四位点对应的脑电信号;按照预设时间间隔从所述处理后的脑电信号中提取目标时序特征和目标频域特征，包括：从所述处理后的脑电信号中提取目标时序特征，其中，所述目标时序特征包括脑电信号的峰值时间间距、方差和均值；对所述处理后的脑电信号进行频域划分，其中，频域波段信号包括：theta波、alpha波和beta波；分别计算每个频域波段信号的功率谱能量，以得到所述目标频域特征;采用以下第三计算公式计算每个频域波段信号的功率谱能量： ； ；其中，表示频率为（a,b）范围内频域波段信号的功率谱能量，表示频域波段信号的功率谱密度，f表示频率，表示经处理后的脑电信号再经傅里叶转换后的频率展开信号，T表示频域波段信号的时长;根据所述目标时序特征、目标频域特征和预训练的注意力水平识别模型，确定并输出所述施工工人的注意力水平，包括：将所述目标时序特征和目标频域特征分别采用以下第四计算公式进行极差均值归一化，以构成特征集合； ； 表示目标时序特征或目标频域特征归一化后的标准特征，表示所述目标时序特征或目标频域特征中第i个特征的均值，表示所述目标时序特征或目标频域特征中第i个特征，表示对应方差;所述确定并输出所述施工工人的注意力水平包括：当通过预训练的注意力水平识别模型计算出注意力值大于或等于第一预设值时，确定对应的注意力水平为优秀；当所述注意力值小于所述第一预设值且大于或等于第二预设值时，确定对应的注意力水平为正常；当所述注意力值小于所述第二预设值且大于或等于第三预设值时，确定对应的注意力水平为及格；当所述注意力值小于所述第三预设值且大于或等于第四预设值时，确定对应的注意力水平为预警；当所述注意力值小于所述第四预设值且大于或等于第五预设值时，确定对应的注意力水平为报警。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 清华大学 施工工人的注意力水平计算方法及装置

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