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基于深度学习的疲劳驾驶检测技术研究1. 内容描述随着现代交通系统的不断发展和车辆数量的日益增长，道路交通安全问题逐渐凸显，成为公众关注的焦点。
疲劳驾驶作为一种常见的危险驾驶行为，对道路交通安全构成了严重威胁。
开发一种高效、准确的疲劳驾驶检测技术具有重要的现实意义和工程价值。
基于深度学习的疲劳驾驶检测技术是一种基于计算机视觉、机器学习和深度神经网络等方法的技术手段。
该技术通过采集驾驶员的面部表情、眼部状态、头部运动等生理和行为特征数据，运用深度学习算法对这些数据进行自动分析和识别，从而判断驾驶员是否处于疲劳状态。
与传统的疲劳驾驶检测方法相比，基于深度学习的疲劳驾驶检测技术具有更高的准确性和实时性。
在具体研究中，首先需要收集大量的疲劳驾驶和正常驾驶的样本数据，并进行详细的标注和处理。
选择合适的深度学习模型（如卷积神经网络、循环神经网络等）对这些数据进行训练和学习。
通过不断地优化模型结构和参数，提高模型的泛化能力和准确性。
在实际应用中，将训练好的模型应用于车辆监控系统或驾驶辅助系统中，实现对疲劳驾驶行为的实时检测和报警。
基于深度学习的疲劳驾驶检测技术不仅可以提高道路交通安全管理水平，还可以降低交通事故的发生率，为智能交通系统的发展提供有力支持。
该技术还可以拓展应用于其他领域，如智能家居、医疗健康等，为人类的日常生活带来更多便利和安全保障。
1.1 研究背景随着社会的发展和经济的增长，汽车已经成为人们出行的主要工具。
随着汽车保有量的不断增加，道路交通安全问题日益严重。
疲劳驾驶作为其中的一个重要因素，对道路交通安全造成了极大的威胁。
疲劳驾驶是指驾驶员在长时间行驶过程中，由于生理、心理原因导致的注意力不集中、反应迟钝等现象，从而降低驾驶员对道路环境的感知能力，增加交通事故的发生概率。
研究疲劳驾驶检测技术具有重要的现实意义。
随着人工智能技术的快速发展，深度学习作为一种强大的机器学习方法，已经在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成果。
8.学习疲劳的测试
1、早上起来就感到难受。
2、如果你骑车上学，感到骑车没力气。
3、上楼梯容易绊倒。
4、不愿与老师或同学见面、交谈。
5、写起作文不顺利。
6、说话声细，连不成句。
7、对别人的谈话不放心。
8、不知不觉好用两手托腮靠在桌子上。
9、总想大量喝茶等提神的饮料。
10、不想吃油腻的东西。
11、饭菜中非常喜欢加上香料调料。
12、总觉得手发僵。
13、眼睛总象睁不开似的。
14、哈欠打个不停。
15、连朋友的电话号码也说不起来。
16、想把脚搁在桌椅上歇歇。
17、体重不知不觉地降了下来。
18、容易拉肚子或便秘。
19、难以入睡。
诊断：
如果有1—2道题目回答“是”，说明有极轻微的学习疲劳；如果有3—4道题目回答“是”，说明有中度程度的学习疲劳；如果有5题以上回答“是”，说明有较严重的学习疲劳，值得引起注意。
《基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现》篇一一、引言随着道路交通日益繁忙，驾驶过程中的安全成为越来越重要的问题。
其中，疲劳驾驶作为常见的交通安全隐患，对于道路交通的威胁日益严重。
基于深度学习的疲劳驾驶检测系统以其强大的数据处理和模式识别能力，能够实时监控驾驶员的状态，有效地降低疲劳驾驶的风险。
本文旨在介绍一个基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现过程。
二、系统设计（一）需求分析首先，我们明确了系统的基本需求，包括实时性、准确性和易用性。
实时性意味着系统能够及时地捕捉到驾驶员的疲劳状态并给出警告；准确性是系统检测的精确度，这是决定系统有效性的关键因素；易用性则关系到系统的普及程度。
（二）硬件设计为满足实时性和准确性要求，我们采用了高分辨率的摄像头和性能稳定的计算设备作为硬件基础。
同时，考虑到车载环境的特殊性，我们还对设备的防震、防尘等特性进行了特别设计。
（三）软件设计软件设计是本系统的核心部分，主要包括数据采集、预处理、特征提取、模型训练和结果输出等模块。
我们采用了深度学习技术中的卷积神经网络（CNN）进行特征提取和模型训练。
三、数据采集与预处理（一）数据来源数据来源主要包括实际道路行驶中的视频数据以及公开的驾驶行为数据集。
通过对这些数据进行标注，我们可以为后续的模型训练提供丰富的数据资源。
（二）数据预处理在数据预处理阶段，我们主要进行图像的归一化、去噪、裁剪等操作，以便于后续的特征提取和模型训练。
同时，我们还需对数据进行标签化处理，即根据驾驶员的疲劳状态对数据进行分类。
四、特征提取与模型训练（一）特征提取在特征提取阶段，我们采用了卷积神经网络（CNN）进行特征的自动提取。
CNN具有强大的特征提取能力，能够从原始图像中提取出有效的视觉特征。
（二）模型训练在模型训练阶段，我们使用了深度学习中的分类算法进行模型的训练。
通过大量的训练数据，我们可以优化模型的参数，提高模型的准确性和泛化能力。
此外，我们还采用了迁移学习的方法，利用预训练模型进行微调，以加快模型的训练速度和提高模型的性能。
《基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现》篇一一、引言随着社会经济的快速发展和交通网络的日益完善，驾驶已成为人们日常出行的重要方式。
然而，疲劳驾驶已经成为交通事故的重要诱因之一。
因此，开发一种能够实时检测驾驶员疲劳状态的系统，对预防交通事故、保障道路安全具有重要价值。
本文旨在介绍一种基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现。
二、系统需求分析1. 功能需求本系统应能实时监测驾驶员的面部状态，识别其是否处于疲劳状态，并通过警报提示驾驶员注意。
同时，系统还需对历史记录进行分析，以便后期数据统计与系统优化。
2. 性能需求系统应具有较高的识别精度与低误报率，以确保系统的稳定与可靠。
同时，应尽可能地减少计算资源的占用，提高系统的运行效率。
三、系统设计1. 总体架构设计本系统采用深度学习技术，基于卷积神经网络（CNN）构建驾驶员疲劳检测模型。
整体架构包括数据预处理、模型训练、实时检测和反馈提示四个部分。
2. 数据预处理数据预处理是提高模型准确性的关键步骤。
首先，通过摄像头采集驾驶员的面部视频数据，然后对视频进行人脸检测与定位、图像归一化等预处理操作。
3. 模型训练本系统采用CNN模型进行训练。
通过大量驾驶员面部数据的训练，使模型能够自动学习到驾驶员在疲劳状态下的特征。
同时，为了进一步提高模型的泛化能力，采用迁移学习的方法进行模型优化。
4. 实时检测与反馈提示实时检测是本系统的核心功能。
通过将预处理后的视频帧输入到训练好的模型中，提取特征并判断驾驶员是否处于疲劳状态。
当系统检测到驾驶员可能处于疲劳状态时，将通过声光报警、震动提醒等方式进行反馈提示。
四、系统实现1. 开发环境与工具本系统采用Python语言进行开发，使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）构建CNN模型。
同时，需要使用OpenCV等图像处理库进行视频处理与面部检测。
2. 模型训练与优化在模型训练阶段，我们收集了大量的驾驶员面部数据，包括正常状态与疲劳状态下的数据。
《基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现》篇一一、引言随着社会的发展和人们生活节奏的加快，道路交通压力日益增大，交通事故频发，其中相当一部分是由于疲劳驾驶引起的。
因此，疲劳驾驶检测系统的研究与应用显得尤为重要。
本文将详细介绍基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现，旨在提高道路交通安全，减少因疲劳驾驶引发的事故。
二、系统需求分析在系统设计之前，我们首先进行需求分析。
本系统主要针对驾驶过程中的疲劳状态进行检测，主要需求包括：实时性、准确性、稳定性以及易用性。
实时性要求系统能够快速响应，实时检测驾驶者的疲劳状态；准确性要求系统能够准确判断驾驶者的疲劳程度；稳定性要求系统在各种环境下都能保持稳定的性能；易用性则要求系统操作简便，易于驾驶员接受。
三、系统设计1. 硬件设计本系统采用摄像头作为主要的数据采集设备，通过安装在车辆内部的摄像头实时捕捉驾驶者的面部信息。
此外，还需要配备高性能的计算机或嵌入式设备作为处理单元，负责运行深度学习算法进行疲劳状态检测。
2. 软件设计软件设计主要包括数据预处理、特征提取、模型训练与优化以及系统界面设计等部分。
数据预处理主要是对采集到的面部信息进行清洗和标准化处理，以便后续的特征提取和模型训练。
特征提取则是从预处理后的数据中提取出与疲劳状态相关的特征。
模型训练与优化则是利用深度学习算法对提取出的特征进行训练，以得到准确的疲劳状态检测模型。
系统界面设计则是为了方便驾驶员使用，提供友好的交互界面。
四、深度学习算法实现本系统采用基于卷积神经网络（CNN）的深度学习算法进行疲劳状态检测。
首先，通过卷积层和池化层对输入的面部图像进行特征提取，得到与疲劳状态相关的特征图。
然后，通过全连接层对特征图进行分类，得到驾驶者的疲劳状态。
在模型训练过程中，采用大量的带标签的面部图像数据进行训练，通过不断调整模型的参数，使模型能够准确判断驾驶者的疲劳状态。
五、系统实现与测试在系统实现过程中，我们采用了Python语言和TensorFlow 框架进行开发。
《基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现》篇一一、引言随着科技的进步和人工智能的飞速发展，深度学习在各个领域的应用越来越广泛。
其中，基于深度学习的疲劳驾驶检测系统是近年来研究的热点之一。
本文将详细介绍基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现过程，以期为相关研究与应用提供参考。
二、系统需求分析1. 功能性需求：系统应能实时检测驾驶员的疲劳状态，并给出相应的提示。
此外，系统还需具备自我学习和优化功能，以提高检测的准确率。
2. 性能需求：系统应具有较高的检测速度和较低的误报率，以满足实时性要求。
3. 可靠性需求：系统应具备较高的稳定性，确保在各种复杂环境下都能准确运行。
三、系统设计1. 硬件设计：系统硬件主要包括摄像头、计算机等设备。
摄像头负责捕捉驾驶员的面部图像，计算机则负责图像处理和深度学习算法的运行。
2. 软件设计：软件部分主要包括图像预处理、特征提取、疲劳状态检测和提示等模块。
（1）图像预处理：对捕获的图像进行去噪、灰度化、归一化等处理，以便后续的特征提取。
（2）特征提取：利用深度学习算法提取驾驶员面部的关键特征，如眼神、嘴角等。
（3）疲劳状态检测：根据提取的特征，结合预先训练的模型判断驾驶员是否处于疲劳状态。
（4）提示模块：当系统检测到驾驶员处于疲劳状态时，通过声音、震动等方式给出提示。
四、深度学习模型设计与实现1. 数据集准备：收集包含驾驶员面部图像的数据集，包括正常状态和疲劳状态下的图像。
2. 模型选择与构建：选择合适的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），并构建模型结构。
3. 模型训练与优化：使用准备好的数据集对模型进行训练，通过调整参数和优化算法提高模型的准确率和检测速度。
4. 模型应用与部署：将训练好的模型应用到疲劳驾驶检测系统中，实现对驾驶员疲劳状态的实时检测。
五、系统实现与测试1. 实现过程：根据系统设计和深度学习模型的设计与实现，编写代码，完成系统的整体实现。
2. 测试方法：通过实际驾驶场景中的测试，验证系统的性能和准确性。
基于深度学习技术的驾驶员疲劳检测研究随着汽车行业的迅速发展，交通安全问题也日益引起关注。
驾驶员疲劳驾驶是造成交通事故的主要原因之一。
为了有效地检测驾驶员的疲劳状态并提前进行预警，深度学习技术被广泛应用于驾驶员疲劳检测领域。
本文将从深度学习的原理、常用的疲劳检测方法以及实验结果等方面进行论述。
一、深度学习的原理深度学习是一种以人工神经网络为基础的机器学习方法。
它通过多层的神经元网络来模拟人脑的神经结构，从而实现对复杂数据的高效处理和学习。
深度学习的核心是神经网络的训练和优化。
在驾驶员疲劳检测研究中，我们可以通过构建深度神经网络模型来实现对驾驶员疲劳状态的检测和预测。
二、常用的疲劳检测方法1. 静态图像检测方法静态图像检测方法是基于深度学习技术的驾驶员疲劳检测中较为常见的方法之一。
该方法通过对驾驶员的面部图像进行分析和识别，来判断驾驶员是否疲劳。
常见的静态图像检测方法包括使用卷积神经网络（CNN）对面部特征进行提取和分类。
2. 动态检测方法相比于静态图像检测方法，动态检测方法可以更准确地捕捉到驾驶员疲劳状态的变化。
该方法一般通过使用深度学习技术对驾驶员的视频进行实时分析和处理。
常见的动态检测方法包括使用循环神经网络（RNN）对时间序列数据进行建模和预测。
三、实验结果为了验证基于深度学习技术的驾驶员疲劳检测方法的有效性，我们进行了一系列的实验。
我们采集了大量的驾驶员疲劳状态数据，并使用深度学习模型进行训练和测试。
实验结果表明，基于深度学习技术的驾驶员疲劳检测方法在准确性和实时性方面均取得了显著的提高。
结论基于深度学习技术的驾驶员疲劳检测研究具有重要的现实意义和应用价值。
通过合理设计和使用深度学习模型，我们可以有效地识别和预测驾驶员的疲劳状态，为交通安全提供有效的保障。
随着深度学习技术的不断进步和发展，相信基于深度学习技术的驾驶员疲劳检测方法将在未来得到更广泛的应用和推广。
以上即是基于深度学习技术的驾驶员疲劳检测研究的文章内容，希望能够满足您的需求。
学习疲劳检测疲劳时脑力工作能力和某些生理功能会降低。
测定疲劳的方法，应能较好地反映大脑皮层的功能状态，便于在现场条件下使用，并要符合受试者的年龄特点。
常用的方法如下：（－）剂量作业试验是在限定的时间内，让受试者完成指定的作业，根据其完成作业的数量和产生的错误，判断高级神经功能状态。
在单位时间内完成的作业量，即工作速度指标，主要反映皮层的兴奋过程；产生的错误率为工作正确性指标，主要反映质的内抑制过程。
疲劳时高级神经活动出现障碍，完成作业的速度减慢，错误增加。
根据所指定的作业，分为校字法、校数字法、校图形法和心算法等。
校字法所用的表有安菲莫夫表、英文字母表，校数字法采用阿拉伯数字表，校图形法有808神经类型表等，心算法是以心算数学题为指定的作业。
目前用得较多的是经修订的安菲莫夫表，该表由8个字母（A、B、C、E、H、K、N、X）随机组成，每一字母的出现频率为150次，共有1200个字母。
但不少研究证明我国学生对此B、C识别比其余字母容易。
校数字法采用阿拉伯数字表，其编排原则与上述字母表相同。
校字法试验有简单和带抑制条件的两种。
简单试验，要求受试者在规定的时间内删除所指定的字母。
测验时，先将校字表发给受试者，待其填好班级、姓名、性别及测次等内容后。
交待注意事项：①可用铅笔、圆珠笔，签字笔和钢笔等，先检查笔的流畅情况；②逐行从左至右逐字查看，不得跳行、漏行；③遇见指定字母就删除，如删除H，记为H，若当即发现错删可在该字母下划一横线以示改正，如N；④查阅字数越多且错漏数越少，才表明大脑工作能力越好，所以不能只图快，还要求正确；⑤当听到“预备，删除H，开始”口令时，受试者应立即开始查阅并删除H，当听到“停”时，应立即停笔，并在停笔处的字母右侧划一休止符“11”，将校率表交测试人员。
测试人员在发出口令的同时，立即将应删除的字母写到黑板上。
带抑制条件的试验则要求受试者在规定的时间内删除特定条件下所指定的字母，如指定删除的字母为A，特定的条件为其前面是字母K（K为抑制条件），即只能删除K后的A，其余字母后的A则不删除。
在年龄较大的学生用后一种方法能更灵敏地反映大脑皮层的功能状态。
试验方法与简单试验基本相同，还应说明删除条件，口令应为“预备，删除K后的地开始”。
检测人员在发出“开始”口令的同时，开表计时，两分钟时立即发出停”的口令。
将受试者所完成的字母表与相应的标准字母记分表（将应删字母打孔，并在页边注明每行的总字母数和该行应删字母数）重叠对齐，置于背景光源上，逐字逐行检查受试者查阅的错、漏字母数，并用异色笔将其圈起来，然后计出休止符前的总字母数和总应删字母数，分别记为总阅字数和总应删字数；若漏查一行，计一个错误，但该行的阅字数和应删字数均不计入总阅字数和总应删字数中，错、漏删除的字母数和漏查行错误数合计为错漏数。
据以上记录计算阅字速度、错误率和脑力工作能力指数（IMC）等指标。
阅字速度（个／分）＝阅字数/2错误率（％）=错漏数/阅字数×100％脑力工作能力指数（IMC）=阅字数/2×(应删数—)/应删数分析学回过程中脑力工作能力的变化和评价一日生活制度的安排是否合理，应在早读前、二节后、四节后、下午上课前和下午末节课后各测一次（最好选在星期五测）。
用于分析和评价学周的脑力工作能力变化，则可于每周星期一至五的早读前各测一次。
每次测验所指定的删除字母要变换（避免正式测验时使用人B、C三个字母），使各次难易程度一致，同一字母至少间隔5次再用。
在正式测验之前，应安排受试者练习多次（使用A、B、C三个字母），至少五次以上，以消除因对试验方法不熟悉所产生混杂因素的影响。
对个体的评价，可比较受试者工作前后测验结果的变化。
阅字速度与错误率结合评价脑力工作能力状况，可以分为四种类型：①良好——工作后阅字速度增加或错误率降低；②不变——工作后两项指标均无变化；③早期疲劳——工作后阅字速度减少或错误率增加；④显著疲劳——工作后阅字速度减少和错误率增加。
采用脑力工作能力指数为指标，则下降为疲劳。
对群体的评价，可统计分析每次群体中出现疲劳学生的人数并算出疲劳率；也可统计每次测定的阅字速度、错误率、脑力工作指数的均值。
分析各次测定的疲劳率采用定基比，平均值采用环比，就可以看出学习过程中脑力工作能力的变化属哪种类型。
校数字法的测验，结果计算、统计分析和评价方法同上。
（二）记忆测量根据人脑对信息编码、贮存和提取的时间流程，可将记忆分为瞬时记忆、短时记忆和长时记忆。
瞬时记忆以感觉映象的形式短暂停留，不超2秒；短时记忆对信息进行编码贮存，保持在1分钟以内；长时记忆对信息建立了牢固的联系，保持从1分钟至终生。
瞬时记忆的测量有数字记忆广度法、空间位置记忆广度法、再现记忆法等。
短时记忆的测量有图形再认、图片回忆、视觉记忆、词汇记忆等。
此外还有成套记忆测验，如临床记忆量表、韦克斯勒记忆量表等。
记忆测量也能反映大脑疲劳与否，但不能区分疲劳的时相。
数字记忆广度法是主试者以每秒钟一个数字的速度读由3至15位数字随机构成的数组，受试者立即按顺序或反顺序重述出来。
此方法适宜个体测验。
词汇记忆测量的测试内容是20个受试者认识且相互间在概念上无关联，部首不同且笔划数相近的单词。
以两秒钟一个单词的速度连续地用幻灯机或其他装置显示出来，然后要求受试者立即在1分钟内默写出所记住的词（不要求顺序）。
应准备数套单词，各套单词的难易程度应基本一致。
测试应在安静的环境中进行，避免其它声、光等刺激的干扰。
通过正确记忆字数或默对率评价短时记忆。
默对率（％）=默写正确的字数/显示总字数×100％为研究学生在学习过程中脑力工作能力动态和疲劳程度，可在学习前后进行测定，每日测定的时间和次数与校字法相同。
用每个受试者自身工作前后结果比较，凡记忆量减低（默对率下降）时可确定为疲劳。
计算出全班受试者中的疲劳发生率或人平均记忆字数或默对率作为集体评价的指标。
（三）视觉运动反应时测定用语言强化条件刺激形成条件反应的试验中，机体接受刺激到产生反应的间隔时间，为反应时。
反应时与大脑皮层的功能状况有密切的关系。
疲劳时，大脑皮层的功能下降，条件反射活动也受影响，表现为反应时延长、反应错误增多。
反应时的测定，一般用光或声作为刺激，以手指或脚趾按压电键为反应，测定从光或声刺激出现至按压反应的反射时间（ms地常用的视觉运动反应时测定仪，简称反应时计，一般由刺激信号显示器、按压电键、记录分析器和结果输出四个部分组成。
下面仅介绍视觉运动反应时的测定方法。
测试前让受试者熟悉仪器，讲明测定方法及阳性和阴性刺激信号。
如以红光为阳性。
绿光为阴性刺激信号，便告知受试者看到红光立即按压一次反应键，绿光则不按，这就是用语言强化条件刺激。
在测定过程中，要求受试者将近右手示指放在靠近电键的上方，注意力集中，眼睛注视信号显示器。
测定有简单和复杂两种，前者只用一种色光（如红光）作阳性刺激信号，一般20次，信号间隔时间为l～4S，免间隔时间相等。
复杂测定则选阳性和阴性光信号各一个，事先编排好两种信号的穿插顺序，阴性信号数一般不超过阳性信号数的20％。
其操作步骤：①打开电源、信号选择键（自动或手动）；②置零，清除机内贮存；③输入或选定自动信号程序编码；④按启动键，刺激信号自动输出，受试者按测试人员事先所作的语言指示，当看到阳性信号显示，便立即按压电键，直到刺激信号输完，注意此时不要关机；③结果打印：按启打印键，输入受试者的顺序编号（一般为1～10号），再按启动键，全部结果（包括总反应时，最长、最短和平均反应时，错误反应次数，阳性和阴性刺激信号次数等）便自动打出。
若需要还可打印出每次反应的时间。
集体反应时计只要把各单机接插在打印机上，打开电源，按下“on”键，即自动打印出各个单机编号及上述结果。
测试应在安静环境中进行，避免其它声、光等刺激的干扰。
反应时的个体差异较大，通过比较受试者工作前后的结果来评价大脑皮层功能状态。
简单反应时的评价，以工作后的平均反应时比工作前的延长为疲劳。
复杂反应时则比较工作前后的平均反应时和反应错误次数的变化来评判大脑皮层功能状态，凡一项指标恶化为早期疲劳，两项指标恶化为显著疲劳。
群体评价时可以计算疲劳率、平均反应时均值等。
（四）明视持久度测定当大脑皮层兴奋性降低时，视觉分析功能恶化，表现为眼睛注视物体时，明视时间减少。
明现时间与注意时间的百分比称为明视持久度，是反映视觉功能和。
动理功能（注意力）的综合性指标之一。
测定器材：①注视目标一般用立体方块图（也可用兰多氏环），是在白色背景上呈“品”字形排列的三个立体方块图，方块每边长1cm；②秒表2只。
测定方法：①在照度恒定的室内，将立体方块图置于与受试者眼睛高度齐平前方30～40cm处，立体方块图表面照度在100～150lX且均匀无弦光；②测定前让受试者熟悉秒表断续计时的方法，学会在注视过程中用秒表记下方块图是正“品”字的累计总时间；③主试者持另一秒表，发出“开始”口令时立即开始计时；④受试者听到口令后立即开表计时，注视方块图；在注视过程中，当看到方块为倒“品”字时，立即按表暂停计时，再看到呈正“品”字时，又立即开启秒表计时，如此反复进行；⑤测定进行到规定时间（2或3分钟）时，主试者即发出“停”的口令，主试者和受测者立即接停各自的秒表。
主试者和受试者秒表所记录的时间分别为注视总时间和明视时间，按下述公式计算明视持久度。
明视持久度＝明视时间/注视总时间×100％结果分析，比较个体工作前后的测试结果，前后两次相差超过10％才有意义。
工作后明视持久度降低，表明出现疲劳。
群体评价可计算疲劳发生率。
本结果不仅与学习负荷有关，也与学习场所的照明条件有关。
本方法不能评价疲劳的两个时相。
（五）闪烁光融合临界频率测定当继续光的闪烁频率逐渐增加到一定程度以上时，人眼便会感觉为融合光。
从闪光感觉到融光感觉（或反之从融光感觉到闪光感觉）变化瞬间的闪烁频率为闪烁光融合临界频率，简称闪烁融合频率。
闪烁频率测定仪由窥视器和频率指示器两部分组成。
窥视器为内壁徐黑的金属筒，简的一端为闪烁发生器，由微电机带动的扇形齿轮和光源组成，另一端为与眼眶形状相吻合的黑色接目镜。
测试方法：受试者双眼通过接目镜向另一端看，开启闪烁光，逐渐加大转动频率（或频率由大变小），直到受试者看到闪烁光变为融合光的瞬间（或由融合光感觉变为闪烁光），此时频率指示器上的显示值，就是闪烁光融合临界频率值。
每次测定时需用同样的仪器和同样的频率变化方向（由慢变快或反之）。
评价方法：受试者闪烁光融合临界频率值在工作后减少，表明脑力工作能力下降，提示视分析器区域神经过程的灵活性降低，即出现疲劳。
此外，对体力疲劳测定还可用脉搏、血压、呼吸频率、肺活量、呼吸差、肌肉力量以及劳动密度等指标。
