本发明涉及注意力训练，尤其涉及一种注意力分配训练设备。
背景技术：
1、飞行员在执行各种飞行任务时，需要同时监控大量信息，这要求飞行员拥有高效的视觉注意力分配能力。飞行员的注意力分配能力直接影响到飞行安全。通过有效的注意力分配训练，可以降低飞行员在飞行中因注意力分散而导致的错误判断和操作失误的风险。
2、经检索，中国专利号为cn220340816u的专利公开了一种记录飞行学员注意力分配的辅助训练装置，包括底板，所述底板顶端一侧固定连接有底座，所述底座上开设有滑槽，所述滑槽上设置有座椅用于承托飞行学员；视景组件，通过多功能支架设置在所述底板顶端另一侧，用于对所述飞行学员提供视觉和声音反馈；模拟组件，设置在所述多功能支架上且位于所述座椅和所述视景组件之间，用于对所述飞行学员模拟飞行功能；检测组件，与所述模拟组件对应设置且穿戴在所述飞行学员眼部，用于监测所述飞行学员的眼动轨迹。本专利体积小、质量轻，使得飞行员能够在执行任务期间更加自然地进行眼动活动，从而提高记录数据的精度和准确性，提高了飞行员的训练品质和飞行安全性。该中国专利号为cn220340816u的专利解决了现有的模拟机设备成本高且扩展性差，眼动仪技术多采用头戴式或桌面式设备，具有体积大、质量重，而且不够自然和方便，难以保证飞行员执行任务时的自然眼动状态的缺点。
3、但上述装置在实际的使用过程中，不同飞行学员的注意力负荷能力差异极大，训练设备难以进行个性化的训练，难以针对每个学员的特定需求和技能水平进行调整和优化，可能会导致训练效果不理想，因此，需要提出一种注意力分配训练设备。
技术实现思路
1、本发明的目的是为了解决现有技术中，不同飞行学员的注意力负荷能力差异极大，训练设备难以进行个性化的训练，难以针对每个学员的特定需求和技能水平进行调整和优化，可能会导致训练效果不理想的缺点，而提出的一种注意力分配训练设备。
2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
3、一种注意力分配训练设备，包括：
4、调节模块：负责依据不同学员针对摄像头本体进行调节；
5、训练需求输入模块：负责依据不同学员设置不同训练计划；
6、路线生成和展示模块：负责依据不同输入需要生成不同训练路线并展示在显示屏上；
7、眼睛跟踪模块：负责实时跟踪和记录学员的眼睛运动轨迹；
8、注意力分析模块：负责分析学生的眼睛运动轨迹，判断学员是否遵循正确的注意力分配；
9、反馈和指导模块：负责依据注意力分析模块结果，向学员提供及时反馈和指导；
10、所述调节模块设置在训练底板的外部，所述训练底板的外部固定连接有支撑架，所述支撑架的外部固定连接有显示屏，所述支撑架的外部固定连接有眼部检测台，所述眼部检测台的外部转动连接有螺纹杆，所述螺纹杆的外部螺纹连接有滑块，所述滑块的内部转动连接有转动丝杆，所述转动丝杆的外部对称滑动连接有固定板，所述固定板的外部固定连接有第一转动轴，所述转动丝杆的外部啮合连接有齿轮，所述齿轮的外部固定连接有第三转动轴，所述第三转动轴的外部固定安装有摄像头本体，所述调节模块便于依据不同的学员对摄像头本体进行个性化调节，确保准确捕捉不同学员的眼睛变化。
11、上述技术方案进一步包括：
12、所述训练需求输入模块便于依据学员需求设置个性化训练计划，其具体步骤为：
13、初始化设置：当学员开始使用训练设备时，训练需求调节输入模块会首先显示初始的训练设置和参数；
14、训练参数输入：依据不同学员的实际需求，通过控制器输入新的训练需求参数；
15、参数验证：设备会对输入的训练参数进行验证，以确保其合法性和有效性；
16、参数调整：确保输入训练参数合法有效，设备会依据参数调整内部的设置和配置。
17、所述眼睛跟踪模块用于追踪和分析学员的视线，其具体步骤为：
18、图像捕获与预处理：通过摄像头捕获学员眼部图像，并将彩色图像转换为灰度图像；
19、瞳孔区域检测：应用阈值化方法将灰度图像转换为二值图像，突出瞳孔区域；
20、瞳孔中心定位：在二值图像中，瞳孔呈现为暗色的连通区域，通过计算连通区域的质心可以确定瞳孔中心，质心计算公式为：
21、(c_x＝\frac{\sum_{i＝1}{n}x_i*i(x_i,y_i)}{\sum_{i＝1}{n}i(x_i,y_i)})
22、(c_y＝\frac{\sum_{i＝1}{n}y_i*i(x_i,y_i)}{\sum_{i＝1}{n}i(x_i,y_i)})其中，((x_i,y_i))为瞳孔区域内每个像素的坐标；
23、(i(x_i,y_i))为该像素的灰度值。
24、所述注意力分析模块应用有卷积神经网络算法进行分析，其具体步骤为：
25、输入数据表示：假设输入数据为一个多维数组，记为x，x的维度为批量大小，通道数，高度，宽度，分别表示输入的样本数量、通道数量、图像高度和图像宽度；
26、卷积操作：通过卷积核对输入数据进行滑动窗口的卷积操作，提取输入数据中的特征，假设卷积核的维度为通道数，卷积核高度，卷积核宽度，记为w，卷积操作可以通过以下公式表示：
27、z[i,j]＝sum(sum(sum(x[:,:,i:i+h,j:j+w]*w)))+b
28、其中，z(i,j)是输出特征图z在(i,j)的值，i和j表示特征图的位置，h和w分别表示卷积核的高度和宽度，b是偏置项；
29、激活函数：在卷积操作之后，应用relu对特征图进行非线性变换，增加网络的表达能力，relu函数的公式为：[f(x)＝\max(0,x)]
30、其中，x是卷积操作后的输出值；
31、池化操作：通过在局部感知区域内选择平均值作为池化结果，减少特征图的空间维度，并保留重要的特征信息；
32、全连接操作：在经过多次卷积和池化操作之后，将特征图展开成一维向量，并通过全连接层进行分类或回归任务，全连接层中的每个神经元都与前一层的所有神经元相连，通过学习权重和偏置来建立输入和输出之间的映射关系；
33、损失函数：在卷积神经网络模型中，使用交叉熵损失函数来度量模型的预测结果与真实标签之间的差距；
34、反向传播算法：使用反向传播算法来计算损失函数对于模型参数的梯度，并使用梯度下降来更新模型参数，不断优化模型的性能。
35、所述第一转动轴与眼部检测台之间为转动连接，所述第三转动轴与滑块之间为转动连接，所述眼部检测台的外部固定连接有固定杆，所述固定杆与滑块之间为滑动连接。
36、所述眼部检测台的外部固定安装有第一电机，所述第一电机的输出端与螺纹杆之间为固定连接，所述眼部检测台的外部固定安装有第二电机，所述第二电机的输出端与第一转动轴之间为固定连接。
37、所述支撑架的外部转动连接有第二转动轴，所述第二转动轴的外部固定连接有第二伸缩杆，所述第二伸缩杆远离第二转动轴的一侧固定连接有方向舵。
38、所述训练底板的外部固定安装有气缸，所述气缸的输出端设有座椅本体，所述座椅本体的外部固定连接有第一伸缩杆，所述第一伸缩杆远离座椅本体的一侧与训练底板之间为固定连接。
39、本发明具备以下有益效果：
40、1、本发明中，当不同学员进行注意力训练时，通过调节模块带动螺纹杆和第一转动轴发生转动，可以对摄像头本体的高度和角度进行调节，便于合理调节摄像头本体检测学员眼部的位置，确保能够准确捕捉学员的眼睛变化，确保摄像头本体获取学员训练数据的准确性，便于为学员提高训练效果。
41、2、本发明中，通过在路线生成和展示模块输入不同的训练数据，可以针对不同的学员提供个性化的训练方案，再通过眼睛跟踪模块对学员眼镜进行实时跟踪，通过注意力分析模块可以对学生的眼睛运动轨迹进行分析，反馈和指导模块便于依据分析结果为学员提供训练建议，提高学员的注意力训练效果。
1.一种注意力分配训练设备，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种注意力分配训练设备，其特征在于，所述训练需求输入模块便于依据学员需求设置个性化训练计划，其具体步骤为：
3.根据权利要求1所述的一种注意力分配训练设备，其特征在于，所述眼睛跟踪模块用于追踪和分析学员的视线，其具体步骤为：
4.根据权利要求1所述的一种注意力分配训练设备，其特征在于，所述注意力分析模块应用有卷积神经网络算法进行分析，其具体步骤为：
5.根据权利要求1所述的一种注意力分配训练设备，其特征在于，所述第一转动轴(12)与眼部检测台(7)之间为转动连接，所述第三转动轴(21)与滑块(14)之间为转动连接，所述眼部检测台(7)的外部固定连接有固定杆(10)，所述固定杆(10)与滑块(14)之间为滑动连接。
6.根据权利要求1所述的一种注意力分配训练设备，其特征在于，所述眼部检测台(7)的外部固定安装有第一电机(8)，所述第一电机(8)的输出端与螺纹杆(11)之间为固定连接，所述眼部检测台(7)的外部固定安装有第二电机(9)，所述第二电机(9)的输出端与第一转动轴(12)之间为固定连接。
7.根据权利要求1所述的一种注意力分配训练设备，其特征在于，所述支撑架(5)的外部转动连接有第二转动轴(15)，所述第二转动轴(15)的外部固定连接有第二伸缩杆(16)，所述第二伸缩杆(16)远离第二转动轴(15)的一侧固定连接有方向舵(17)。
8.根据权利要求1所述的一种注意力分配训练设备，其特征在于，所述训练底板(1)的外部固定安装有气缸(2)，所述气缸(2)的输出端设有座椅本体(4)，所述座椅本体(4)的外部固定连接有第一伸缩杆(3)，所述第一伸缩杆(3)远离座椅本体(4)的一侧与训练底板(1)之间为固定连接。
