【摘 要】
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近年来,人工智能持续火热并迅速发展,智能设备中的人机交互技术随之层出不穷,眼机交互作为更高效、自然的人机交互技术受到广泛关注。在眼机交互技术的实际应用场景中,存在用户眼睛形态的个体差异、眼行为习惯的个体差异以及应用场景环境复杂等因素的影响,眼状态检测的难度大大增加。本文针对上述问题研究并实现了基于改进YOLOv5算法的眼机交互技术,主要工作如下:（1）建立基于改进YOLOv5算法的眼状态检测模型。
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近年来,人工智能持续火热并迅速发展,智能设备中的人机交互技术随之层出不穷,眼机交互作为更高效、自然的人机交互技术受到广泛关注。在眼机交互技术的实际应用场景中,存在用户眼睛形态的个体差异、眼行为习惯的个体差异以及应用场景环境复杂等因素的影响,眼状态检测的难度大大增加。本文针对上述问题研究并实现了基于改进YOLOv5算法的眼机交互技术,主要工作如下:（1）建立基于改进YOLOv5算法的眼状态检测模型。首先利用智能眼镜外置眼部摄像头采集人眼图像,根据三种眼状态标签“睁眼”、“闭眼”、“眯眼”制作人眼状态数据集;其次基于YOLOv5算法,在主干网络增加Coord Attention注意力机制、改进Mosaic数据增强方法、改进Spatial Pyramid Pooling模块,得到改进YOLOv5算法;最后,使用人眼状态数据集训练基于改进YOLOv5的眼状态检测算法,建立眼状态检测模型。实验表明,经训练得到的眼状态检测模型的检测准确率达99.6%,检测速度达628.93FPS,相比于原YOLOv5算法的模型,眼状态检测模型的m AP提升约4.29%,检测速度提升约9.43%。（2）开发基于改进YOLOv5算法的眼机交互技术。首先,根据人类的眼行为习惯设计眼行为判别算法;其次,使用基于改进YOLOv5算法的眼状态检测模型检测用户的静态眼状态信息“睁眼”、“闭眼”、“眯眼”;最后,使用眼行为判别算法对静态眼状态信息进行组合,判别用户动态眼行为指令“凝视”、“闭眼”、“眯眼”、“双眨眼”,完成眼机交互技术的开发。（3）通过遮挡和拉伸测试、明暗度和对比度测试,证明基于改进YOLOv5算法的眼状态检测模型比基于原始YOLOv5算法的模型有更强的鲁棒性。使用RKNN Toolkit开发工具和人工智能计算棒RK1080将基于改进YOLOv5算法的眼机交互技术移植到树莓派4B嵌入式平台进行实验,四种眼行为的识别平均准确率达96.55%,检测速度达到78.66FPS,该技术检测准确率高、实时性好、鲁棒性强,具有较好的人机交互性能。
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