[发明专利]一种视疲劳检测方法及电子设备

权利要求书

1.一种视疲劳检测方法，其特征在于，包括：

获取用户的脸部图像；

识别所述脸部图像以获得识别参数，所述识别参数至少包括手部位于眼睛前方时手部与眼睛的第一距离、所述手部与所述眼睛维持在所述第一距离时的第一持续时长、及所述手部运动的第二持续时长，所述第二持续时长是根据所述第一持续时长之后的时间段获得；

若所述第一距离小于或等于学习参数包含的距离阈值、所述第一持续时长不小于所述学习参数包含的静止时长且所述第二持续时长不小于所述学习参数包含的运动时长时，确定所述用户处于视疲劳状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若所述第一距离小于或等于学习参数包含的距离阈值、所述第一持续时长不小于所述学习参数包含的静止时长且所述第二持续时长不小于所述学习参数包含的运动时长时，确定所述用户处于视疲劳状态，包括：

若所述第一距离小于或等于学习参数包含的距离阈值、所述第一持续时长不小于所述学习参数包含的静止时长时，确定所述用户存在揉眼睛行为；

判断所述第二持续时长是否不小于所述学习参数包含的运动时长；

若所述第二持续时长不小于所述学习参数包含的运动时长时，认为所述用户处于揉眼状态，以确定所述用户处于视疲劳状态。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述获取用户的脸部图像之前，所述方法还包括：

获取海量揉眼睛图像样本；

利用深度卷积神经网络对所述揉眼睛图像样本进行训练，以获得所述学习参数。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，若所述第二持续时长不小于所述学习参数包含的运动时长时，认为所述用户处于揉眼状态，以确定所述用户处于视疲劳状态，包括：

若所述第二持续时长不小于所述学习参数包含的运动时长时，认为所述用户处于揉眼状态，获取所述用户使用电子设备的使用时长；

判断所述使用时长是否超过使用阈值；

若是，从所述用户佩戴的可穿戴设备中获取人体生理指标，所述人体生理指标至少包括当前血氧饱和度、当前心率；

判断所述当前血氧饱和度是否高于所述用户的预设血氧饱和度，及所述当前心率是否低于所述用户的预设心率；

若所述当前血氧饱和度高于所述用户的预设血氧饱和度及所述当前心率低于所述用户的预设心率，获取所述当前血氧饱和度与所述用户的预设血氧饱和度的第一差值，及获取所述用户的预设心率与所述当前心率的第二差值；

判断所述第一差值是否不小于第一阈值及所述第二差值是否不小于第二阈值；

若所述第一差值不小于所述第一阈值且所述第二差值不小于所述第二阈值，确定所述用户处于视疲劳状态。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述若所述第一差值不小于所述第一阈值且所述第二差值不小于所述第二阈值，确定所述用户处于视疲劳状态之后，包括：

获取当前地理位置；

若所述当前地理位置与预设地理位置相匹配，获取当前时间；

若所述当前时间所属的时间段与预设时间段相匹配，获取眼睛保健操并播放，同时控制电子设备黑屏。

6.一种电子设备，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取用户的脸部图像；

参数识别模块，用于识别所述脸部图像以获得识别参数，所述识别参数至少包括手部位于眼睛前方时手部与眼睛的第一距离、所述手部与所述眼睛维持在所述第一距离时的第一持续时长、及所述手部运动的第二持续时长，所述第二持续时长是根据所述第一持续时长之后的时间段获得；

确定模块，用于若所述第一距离小于或等于学习参数包含的距离阈值、所述第一持续时长不小于所述学习参数包含的静止时长且所述第二持续时长不小于所述学习参数包含的运动时长时，确定所述用户处于视疲劳状态。