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申请/专利权人：歌尔科技有限公司

摘要：本申请公开了一种疲劳状态识别方法、装置、设备、可读存储介质及系统。本申请公开的方法应用于AR设备，包括：获取佩戴AR设备的用户的眼部图像；利用目标算法分析眼部图像，获得识别结果；若识别结果符合优化条件，则优化识别结果，获得优化结果；存储优化结果和目标算法，以利用优化结果和目标算法识别用户的疲劳状态。按照本申请可以使同一算法针对不同用户的识别结果相应得到优化，也可以使不同算法针对同一用户的识别结果也相应得到优化，即能够对不同用户的疲劳状态进行差异化识别，提升了识别准确率和算法的通用性。相应地，本申请提供的一种疲劳状态识别装置、设备、可读存储介质及系统，也同样具有上述技术效果。

主权项：1.一种疲劳状态识别方法，其特征在于，应用于AR设备，包括：获取佩戴所述AR设备的用户的眼部图像；利用目标算法分析所述眼部图像，获得识别结果；若所述识别结果符合优化条件，则优化所述识别结果，获得优化结果；存储所述优化结果和所述目标算法，以利用所述优化结果和所述目标算法识别所述用户的疲劳状态；其中，所述优化所述识别结果，获得优化结果，包括：获取所述眼部图像对应的用户血氧饱和度和用户心率值；利用优化公式优化所述识别结果，获得所述优化结果，所述优化公式为： ；其中，为所述优化结果，为基于预设间隔计算得到的任一个识别结果，m为基于所述预设间隔和所述眼部图像对应的时长计算得到的目标参数，a和b为所述AR设备的系数，为正常血氧饱和度，为所述用户血氧饱和度，为正常心率值，为所述用户心率值；其中，所述利用目标算法分析所述眼部图像，获得识别结果，包括：利用拉普拉斯边缘检测将所述眼部图像转换为边缘图片；对所述边缘图片进行校准，并二值化处理校准后的边缘图片，获得校准图片；计算所述校准图片中的眼睛有效面积，并根据所述眼睛有效面积生成所述识别结果；其中，若目标算法为用于识别人疲劳状态的多种算法，则获得多个识别结果，从多个识别结果中选择疲劳值最大的识别结果进行优化，以对该识别结果对应的算法进行个性化优化；或针对多个识别结果分别进行优化，获得多个优化结果，利用多个优化结果，分别优化相对应的算法，以对多种算法分别进行个性化优化。

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