眩晕识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113936297A(43)申请公布日2022.01.14(21)申请号202111110305.4(22)申请日2021.09.18(71)申请人北京脑陆科技有限公司地址100083北京市海淀区中关村东路1号院8号楼三层B201A-2(72)发明人王晓岸孟迪沈阳(51)Int.Cl.G06V40/10(2022.01)G06V10/764(2022.01)G06K9/62(2022.01)A61B5/00(2006.01)A61B5/372(2021.01)A61B5/378(2021.01)权利要求书2页说明书7页附图1页(54)发明名称眩晕识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质(57)摘要本申请公开了一种眩晕识别模型的训练方法、装置及存储介质。其中方法包括：获取若干用户在目标视频刺激时各自产生的脑电信号，以确定若干用户在目标视频刺激时分别对应的眩晕特征；确定若干用户在目标视频时分别对应的第一眩晕评分和第二眩晕评分；根据第二眩晕评分和第一眩晕评分，确定若干用户对目标视频分别对应的眩晕值；依据若干用户在目标视频刺激时分别对应的眩晕特征以及眩晕值，对预构建的分类器进行训练，得到针对目标用户的眩晕识别模型。本申请实现了眩晕的自动化识别目的，改进了相关的人工识别方式导致的识别准确度差的问题，为眩晕识别模型的应用提供了技术支持。CN113936297ACN113936297A权利要求书1/2页1.一种眩晕识别模型的训练方法，其特征在于，包括：获取若干用户在目标视频刺激时各自产生的脑电信号；基于若干用户在目标视频刺激时各自产生的脑电信号，确定若干用户在目标视频刺激时分别对应的眩晕特征；确定若干用户在所述目标视频刺激时各自产生的脑电信号的第一眩晕评分；确定若干用户对所述目标视频各自给出的第二眩晕评分；根据若干用户在所述目标视频刺激时各自产生的脑电信号的第一眩晕评分以及若干用户对所述目标视频各自给出的第二眩晕评分，确定若干用户对所述目标视频分别对应的眩晕值；依据若干用户在所述目标视频刺激时分别对应的眩晕特征以及若干用户对所述目标视频分别对应的眩晕值，对预构建的分类器进行训练以得到眩晕识别模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于若干用户在目标视频刺激时各自产生的脑电信号，确定若干用户在目标视频刺激时分别对应的眩晕特征的步骤，包括：对若干用户在目标视频刺激时各自产生的脑电信号进行短时傅里叶变换，得到若干用户在目标视频刺激时分别对应的时频信号；对若干用户在目标视频刺激时分别对应的时频信号进行平滑处理，得到若干用户在目标视频刺激时的功率谱能量值PSD；对若干用户在目标视频刺激时各自产生的脑电信号分别进行线性分析，得到对若干用户在目标视频刺激时各自产生的脑电信号的标准差和均值；依据若干用户在目标视频刺激时各自产生的脑电信号的功率谱能量值PSD，以及若干用户在目标视频刺激时各自产生的脑电信号的标准差和均值，确定若干用户在目标视频刺激时分别对应的眩晕特征。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定若干用户在所述目标视频刺激时各自产生的脑电信号的第一眩晕评分的步骤，包括：基于若干用户在目标视频刺激时各自产生的脑电信号，确定若干用户在目标视频刺激时各自产生的脑电信号的眩晕参数；对若干用户在目标视频刺激时各自产生的脑电信号的眩晕参数进行标准化，得到若干用户在目标视频刺激时各自产生的脑电信号的第一眩晕评分。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定若干用户在所述目标视频刺激时各自产生的脑电信号的第一眩晕评分的步骤，包括：基于若干所述用户在所述目标视频刺激时各自发生的眩晕操作信息，确定若干用户在观看所述目标视频时各自产生的脑电信号的第一眩晕评分。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定若干用户对所述目标视频各自给出的第二眩晕评分的步骤，包括：基于若干用户各自针对所述目标视频的量表，确定若干用户对所述目标视频各自给出的第二眩晕评分。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据若干用户在所述目标视频刺激时各自产生的脑电信号的第一眩晕评分以及若干用户对所述目标视频各自给出的第二眩晕评分，确定若干用户对所述目标视频分别对应的眩晕值的步骤，包括：2CN113936297A权利要求书2/2页依据若干用户对所述目标视频各自给出的第二眩晕评分，对若干用户在所述目标视频刺激时各自产生的脑电信号的第一眩晕评分进行标准化，得到若干用户对所述目标视频分别对应的眩晕值。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取若干用户在目标视频刺激时各自产生的脑电信号的步骤，包括：确定所述目标视频包括的各个视频片段；基于所述目标视频包括的各个视频片段，确定若干用户在