《表3 与现行算法对比：基于N-Range的新型可穿戴疲劳监测眼镜》

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《基于N-Range的新型可穿戴疲劳监测眼镜》

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表3为近年来眼动疲劳监测领域中的优秀研究成果。与本文方案对比，可以看出，近10年疲劳监测方案还停留在正面监测，这种方案对应用场景有着较大的限制，因此市场上现行的疲劳监测设备主要用于汽车驾驶场景中。因为驾驶员座位固定且与摄像头保持相对静止，车内环境固定且简单，符合正面监测方案的条件，算法设计难度相对低，但是这些方案的有效性仍然较低，这是因为它难以同时保证高准确率与高实时性。2018年前，疲劳监测算法的准确率可以达到90%，但难以实现实时性。2018年后，Anthony D.McDonald提出了一种基于上下文的疲劳监测算法，其准确率达到了89%且能够实时监测，具有一定的实用价值。本研究立足于眼动疲劳监测的根本理论，通过软硬件创新，首次提出了侧眼眼动疲劳监测眼镜方案，在准确率与实时性上均达到了当前最优水平，对疲劳监测的应用环境也进行了扩充，可以适用于常规作业中，并且不会干扰工作效率，填补了侧眼眼动疲劳监测领域的空白，具有较高的实用价值。