[发明专利]一种学习效率检测方法、系统、电子设备及介质

权利要求书

1.一种学习效率检测方法，其特征在于，包括：

获取位于屏幕前的眼睛图像信息，并通过眼睛图像信息获取眼睛的开合度及视野范围；

根据眼睛的开合度及视野范围获取强度系数，并根据强度系数和学习时长确定等效时长；

当等效时长大于或者等于预设的时长阈值时，学习效率合格；

获取视野范围的步骤包括：

通过眼睛图像信息，获取眼睛位置坐标，并确定眼睛的中心点；

获取眼睛对应的半个屏幕的位置坐标；

通过眼睛的中心点、眼睛的焦点以及半个屏幕的位置坐标，确定视野范围；

视野范围的数学表达为：

F＝K*(∑x_i,∑y_i,∑z_i)+(x₁,y₁,z₁)

K＝L/z₀

其中，F为视野范围，K为比例系数，∑x_i为半个屏幕的位置坐标中x坐标的集合，∑y_i为半个屏幕的位置坐标中y坐标的集合，∑z_i为半个屏幕的位置坐标中z坐标的集合，(x₁,y₁,z₁)为眼睛的中心的坐标，L为眼睛的中心与眼睛的焦点的距离，z₀为眼睛的中心与书本之间的在z坐标轴上的高度；

根据眼睛的开合度及视野范围获取强度系数，并根据强度系数和学习时长确定等效时长的步骤包括：

间隔采集眼睛的开合度及视野范围，并采集学习期间眼睛的开合度低于预设开合度的次数m，采集学习期间眼睛不在视野范围内的次数n，强度系数的数学表达为：

k＝(2s-m-n)/2s

等效时长的数学表达为：

q＝kt

其中，k为强度系数，s为学习期间采集眼睛的开合度及视野范围的次数，m为学习期间眼睛的开合度低于预设开合度的次数，n为学习期间眼睛不在视野范围内的次数，q为等效时长，t为学习时长。

2.根据权利要求1所述的学习效率检测方法，其特征在于，获取位于终端前的眼睛图像信息的过程包括：

采集眼睛图像并对眼睛图像中的眼睛进行标注，确定数据集及训练集；

通过神经网络对训练集进行训练，获取训练模型；

并通过所述数据集及训练模型确定眼睛图像信息。

3.根据权利要求1所述的学习效率检测方法，其特征在于，通过眼睛图像信息获取眼睛的开合度的步骤包括：

对眼睛图像进行二值化，获取眼珠位置坐标；

通过眼睛图像信息，获取眼睛位置坐标；

通过眼珠位置坐标确定眼珠面积，并通过眼睛位置坐标确定眼睛面积；

并根据眼珠面积与眼睛面积的比值确定眼睛的开合度。