После 36 часов непрерывной разработки, подпитываемой кофеином, мы с партнерами успешно завершили проект для HooHacks 2020 - ежегодного хакатона, проводимого Университетом Вирджинии. Мы разработали приложение I Am Gonna Blur Your Mind, в котором используется электроэнцефалограмма NeuroSky Mindwave Mobile 2 для сбора данных мозговых волн и применения видеоэффектов к мультимедиа в режиме реального времени.
Во многих школах проводятся онлайн-видеокурсы, которые можно считать стрессовыми и на которых сложно сосредоточиться. Чтобы решить эту проблему, мы подключили к студенту ЭЭГ-гарнитуру, чтобы выяснить, как добиться максимального уровня концентрации и расслабления во время воспроизведения видео.
На протяжении всего видео гарнитура постоянно сообщала об уровне внимания и расслабленности ученика. После наблюдательного исследования мы пришли к выводу, что добавление эффектов к средствам массовой информации, когда внимание пользователя снижается, может вернуть его уровень внимания. Мы также смогли связать уровни расслабления пользователя с текущей громкостью и изображением, отображаемым в видео. Принимая во внимание эти факторы, мы разработали веб-приложение с видеоплеером, которое получало постоянный поток данных мозговых волн от гарнитуры NeuroSky Mindwave Mobile 2 и применяло видеоэффекты, такие как плавное размытие в реальном времени, когда внимание пользователя было ниже наших пороговых значений. Когда видео перестало воспроизводиться, данные были сохранены и нанесены на график для визуального анализа.
Как мы это построили
Мы использовали скрипт Python с Bluetooth, чтобы установить соединение от нашей ЭЭГ-гарнитуры к нашему компьютеру. Сценарий будет постоянно записывать потоковые данные в файл, который затем многократно читается на веб-сервере, не останавливая видео запросами Flask Sijax. Веб-сервер был создан с помощью фреймворка Flask на Python, а страницы были разработаны с использованием HTML, CSS и Javascript. Видеоэффекты применялись в реальном времени с помощью библиотеки s eriously.js.
Подача Devpost
Награжден 1-м местом в категории "Лучший учебный взлом", HooHacks 2020
