[发明专利]一种眼动数据预处理方法及系统

说明书

本发明提供一种眼动数据预处理方法，包括：获取原始眼动数据；检验原始眼动数据是否有效；对有效的左和/或右眼眼动数据进行频率校正；获取缺失数据的缺失间隙，判断缺失间隙是否为无效间隙，通过构造傅里叶级数对无效间隙进行缺失数据填充；对填充后的眼动数据进行滤波降噪，对降噪后的眼动数据进行特征提取以分类眼动点并获取带有有效标签的眼动数据。本发明通过检验原始眼动数据是否有效识别有效数据，通过频率校正规整眼动数据，通过构造傅里叶级数对无效间隙进行缺失数据填充使眼动数据更完整，通过融合降噪去除眼动数据噪声，基于特征提取分类的眼动点获取带有有效标签的眼动数据，可更精确的分析用户眼动特性。

技术领域

本发明涉及视觉智能数据处理技术领域，具体而言，涉及一种眼动数据预处理方法及系统。

背景技术

在交通领域中，通过用户的各种感觉器官可以给驾驶员提供交通信息，其中，视觉提供的信息量占80％以上，视觉信息量的多少及信息元素的类型会影响驾驶员心理生理状态、驾驶行为和行车水平等，视觉信息的准确性尤为重要。

目前，视觉信息主要体现为驾驶员的眼动数据。驾驶员眼动数据的获取依赖于机器设备，对于标定采样频率的机器设备，通常获取驾驶员眼动活动得出的眼动数据不能满足其标定采样频率且一般都小于其标定采样频率，加之机器失真等，在采样的过程中不能将驾驶员的全部眼球活动采集为原始眼动数据，采集过程中会出现原始眼动数据的缺失，出现眼动数据缺失值，而缺失值的出现会使原始眼动数据的准确度降低，与实际驾驶员的眼球活动产生较大偏差。另外，眼动数据获取时的随机误差和用户眼球运动中的震颤、微眼跳、微扫视等运动会对眼动数据的采集产生一定的噪声，存在噪声的眼动数据也会影响其准确性。因此，采样得到的原始眼动数据不能直接用于眼动特性分析，需要在分析前对原始眼动数据进行预处理，而目前并没有能够将原始眼动数据修正为较为精准的能够用于眼动特性分析的眼动数据的预处理方法。

发明内容

本发明提供了一种眼动数据预处理方法及系统，以解决原始眼动数据存在缺陷，无法直接用于眼动数据分析的问题。

一方面，本发明提供了一种眼动数据预处理方法，所述方法包括：获取原始眼动数据，所述原始眼动数据包括左眼眼动数据和右眼眼动数据；检验所述原始眼动数据是否有效；对有效的左眼眼动数据和/或右眼眼动数据进行频率校正；基于校正后的眼动数据获取缺失数据的缺失间隙，基于预先设定的阈值判断缺失间隙是否为无效间隙，并通过构造傅里叶级数对无效间隙进行缺失数据的填充；对填充后的眼动数据进行滤波降噪处理；对滤波降噪后的眼动数据进行特征提取以分类眼动点，基于分类后的眼动点获取带有有效标签的眼动数据。