[发明专利]一种用户观看内容实时分析方法

权利要求书

1.一种用户观看内容实时分析方法，其特征在于，所述方法包括：

使用检测启动设备，设置在PDA设备的集成电路板上，用于在接收到PDA设备开机信号时，发出启动检测信号，还用于在接收到PDA设备关机信号时，发出关闭检测信号；

使用超清摄像设备，设置在PDA设备的正面框架内，用于对PDA设备的用户的正面进行超清数据实时采集，以获得并输出用户正面图像；

使用瞳孔识别设备，设置在PDA设备的集成电路板上，与所述超清摄像设备连接，用于接收所述用户正面图像，并基于预设基准瞳孔图案从所述用户正面图像中提取出用户瞳孔子图像；

使用数据分析设备，设置在PDA设备的集成电路板上，与所述瞳孔识别设备连接，用于接收所述用户瞳孔子图像，并确定和输出所述用户瞳孔子图像的实时分辨率；

使用腐蚀膨胀处理设备，设置在PDA设备的集成电路板上，与所述数据分析设备连接，用于接收所述用户瞳孔子图像，基于所述用户瞳孔子图像中的对象复杂度确定对所述用户瞳孔子图像执行先腐蚀处理后膨胀处理的力度，对所述用户瞳孔子图像执行先腐蚀处理后膨胀处理，以输出形态学图像，其中，所述用户瞳孔子图像中的对象复杂度越高，执行的先腐蚀处理后膨胀处理的力度越大；

使用相关性识别设备，设置在PDA设备的集成电路板上，与腐蚀膨胀处理设备连接，用于接收所述形态学图像，在所述实时分辨率超限时，启动对所述形态学图像的相关性识别处理，具体相关性识别处理如下：基于所述实时分辨率确定执行目标识别的深度神经网络的隐含层数量，所示实时分辨率越高，确定的隐含层数量越多；

其中，所述深度神经网络由输入层、隐含层和输出层组成，输入层输入的是形态学图像，隐含层为一个或多个，用于逐层对输入层输入的形态学图像进行特征抽象，输出层与最后一个隐含层连接，用于将最后一个隐含层的进行特征抽象的结果输出；

使用非相关性识别设备，设置在PDA设备的集成电路板上，与腐蚀膨胀处理设备连接，用于接收所述形态学图像，在所述实时分辨率未超限时，启动对所述形态学图像的非相关性识别处理，非具体相关性识别处理如下：执行目标识别的深度神经网络的隐含层数量固定，其中，所述深度神经网络由输入层、隐含层和输出层组成，输入层输入的是形态学图像，隐含层数量固定，用于逐层对输入层输入的形态学图像进行特征抽象，输出层与最后一个隐含层连接，用于将最后一个隐含层的进行特征抽象的结果输出；

其中，所述相关性识别设备和所述非相关性识别设备的深度神经网络的输出层输出的都是瞳孔反应的PDA设备显示界面中的内容类型；

使用用户状态分析设备，设置在PDA设备的集成电路板上，分别与所述检测启动设备、所述相关性识别设备和所述非相关性识别设备连接，用于在接收到所述启动检测信号时，启动所述超清摄像设备，并接收从所述相关性识别设备或所述非相关性识别设备输出的瞳孔反应的PDA设备显示界面中的内容类型，所述超清摄像设备基于时间顺序拍摄多幅用户正面图像，所述用户状态分析设备基于时间顺序接收内容类型，所述用户状态分析设备还基于当前时刻到接收到所述启动检测信号的时刻之间接收到的各种内容类型分别持续的时间，确定用户疲劳程度。

2.如权利要求1所述的用户观看内容实时分析方法，其特征在于：

所述用户状态分析设备在接收到所述关闭检测信号时，关闭所述超清摄像设备，并对用户疲劳程度进行清零操作。

3.如权利要求1所述的用户观看内容实时分析方法，其特征在于：

所述腐蚀膨胀处理设备中包括图像接收单元、对象分析单元和腐蚀处理单元和膨胀处理单元。

4.如权利要求3所述的用户观看内容实时分析方法，其特征在于：

在所述腐蚀膨胀处理设备中，所述图像接收单元与所述数据分析设备连接，用于接收所述用户瞳孔子图像，所述对象分析单元分别与所述图像接收单元和所述腐蚀处理单元连接，用于确定所述用户瞳孔子图像中的对象复杂度，所述腐蚀处理单元还与所述膨胀处理单元连接，所述腐蚀处理单元和所述膨胀处理单元用于对所述用户瞳孔子图像执行先腐蚀处理后膨胀处理。