CN107811606B - 基于无线传感器网络的智能视力检测仪 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于无线传感器网络的智能视力检测仪，涉及计算机应用技术领域，检测仪包括PC、距离检测装置、显示设备、输入设备和服务器，所述距离检测装置、显示设备、输入设备和服务器均与所述PC通信连接，通过软硬件结合的方式，实现了基于无线传感器网络和B/S结构的智能视力检测仪，充分考虑了测试人的使用方便性，并运用数据分析的方法使视力检测更节省人力、更高效。
Description
技术领域
本发明涉及计算机应用技术领域，特别是涉及基于无线传感器网络的智能视力检测仪。
背景技术
随着科技水平的提高，电脑、智能手机、平板电脑等高科技产品普及度越来越高，这些电子产品的使用确实给我们的生活带来了很多便利，但是不可忽视的是它们同时也带来了很多危害，其中对视力的伤害尤其不可忽视。不论从美观还是健康的角度考虑，对视力的保护都十分重要，尤其是对成长期的青少年而言，外界的刺激和自身不良用眼习惯很容易导致视力下降。
目前现有的视力检测仪使用复杂，价格昂贵，操作不便，同时功能过于简单，不能实现自动化结果分析、自动化数据存储对比等，从而使得视力检测仪不能大面积在医院等场所中普及使用。
发明内容
本发明实施例提供了基于无线传感器网络的智能视力检测仪，可以解决现有技术中的问题。
本发明提供了基于无线传感器网络的智能视力检测仪，所述检测仪包括PC、距离检测装置、显示设备、输入设备和服务器，所述距离检测装置、显示设备、输入设备和服务器均与所述PC通信连接，其中所述输入设备通过ZigBee的方式与所述PC无线连接；
所述距离检测装置用于检测测试人员与PC之间的距离，并将该距离数据传输至所述PC；所述显示设备用于接收所述PC的数据进行相应的显示；所述输入设备用于接收测试人员输入的测试反馈，并将反馈数据通过ZigBee方式发送至所述PC；
所述PC包括通信模块、测试图标生成模块、检测报告生成模块和检测结果分析模块，所述通信模块用于接收所述距离检测装置发送的距离数据和所述输入设备发送的反馈数据，所述测试图标生成模块用于根据所述距离数据和反馈数据生成下一步的测试图标；
所述测试报告生成模块测试人员进行测试的过程中记录详细的测试数据，将当前获得的测试数据输入已经建立好的基于卷积神经网络的M-CNN模型，得出预测结果，最终生成相应的测试报告；
所述检测结果分析模块用于将所述测试报告生成模块得到的预测结果与所述服务器中存储的测试人员的上一次的预测结果进行比对，得到测试人员的视力变化情况，并以此给测试人员提供相应的治疗护理建议；
所述显示设备在测试过程中显示所述测试图标，测试结束后显示所述测试报告生成模块生成的测试报告，以及所述检测结果分析模块生成的治疗护理建议。
本发明实施例中的基于无线传感器网络的智能视力检测仪，具有以下优点：
1本智能检测装置价格成本低，学习使用成本小，安装部署十分简单方便，被检测者使用简单易操作，检测结果准确率可有显著提升。
2通过本智能检测装置可实现医院等场所的视力检测过程实现自动化，无需人工的操作，提升视力检测的效率，减少人员成本。
3视力检测结果数据可以实现远程的存储，以及检测数据结果的比对，同时可实现同患者过往视力信息的比对工作，最终生成的视力结果可同医院等场所的数字信息系统对接，实现完全的智能过程自动化。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的基于无线传感器网络的智能视力检测仪的功能模块图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参照图1，本发明提供了基于无线传感器网络的智能视力检测仪，该检测仪包括PC100、距离检测装置200、显示设备300、输入设备400和服务器500，所述距离检测装置200、显示设备300、输入设备400和服务器500均与所述PC 100通信连接，其中所述输入设备400通过ZigBee的方式与所述PC 100无线连接。
所述检测仪使用B/S结构，PC 100接收数据后根据服务器500中的历史数据计算相应的结果，并通过网页的形式将结果显示在显示设备400上，便于测试人员使用。
所述距离检测装置200用于检测测试人员与PC 100之间的距离，并将该距离数据通过有线或无线的方式传输至所述PC 100。所述显示设备300用于接收所述PC 100的数据进行相应的显示，其可以是和所述PC 100连接的普通显示器，或者是嵌入式液晶屏，亦或是VR眼镜等便携式显示设备。当然，还可以在一套检测仪上同时配备以上三种类型的显示设备，测试人员可以根据实际空间大小自行选择。
所述输入设备400用于接收测试人员输入的测试反馈，并将反馈数据通过ZigBee方式发送至所述PC 100，所述输入设备400可以为方向摇杆、体感输入设备或图像识别输入设备中的一种或几种，测试人员观看所述显示设备300上显示的测试符号后，输入测试符号的朝向，即反馈数据。
所述PC 100包括通信模块110、测试图标生成模块120、检测报告生成模块130和检测结果分析模块140，所述通信模块110用于接收所述距离检测装置200发送的距离数据和所述输入设备400发送的反馈数据，所述测试图标生成模块120用于根据所述距离数据和反馈数据生成下一步的测试图标。
本实施例中，所述测试图标生成模块120根据所述距离数据控制测试图标的大小，即测试人员距离所述PC 100距离较远时，测试图标就比较大，反之就较小，以符合国际视力检测标准。同时所述测试图标生成模块120还根据所述反馈数据控制测试图标的朝向。所述测试图标可以使用国际通用的“E”字表图标，对视力有高度要求职业的人员在测试时，还可以使用“C”字表，所述测试图标生成模块120生成的图标为矢量图，可以很方便的调整图标的朝向。
所述测试报告生成模块130测试人员进行测试的过程中记录详细的测试数据，包括反馈数据、距离数据、判断时间等，将当前获得的测试数据输入已经建立好的基于卷积神经网络的M-CNN(Medical Convolutional Neural Networks)模型，得出预测结果，即测试人员的视力，最终生成相应的测试报告。
所述检测结果分析模块140用于将所述测试报告生成模块130得到的预测结果与所述服务器500中存储的测试人员的上一次的预测结果进行比对，得到测试人员的视力变化情况，并以此给测试人员提供相应的治疗或护理建议。
所述显示设备300在测试过程中显示所述测试图标，测试结束后显示所述测试报告生成模块130生成的测试报告，以及所述检测结果分析模块140生成的治疗护理建议。
所述M-CNN模型中使用的卷积神经网络具有四层，分别是依次连接的输入层、隐藏层、全连接层和输出层，所述隐藏层包括卷积层和ReLu层，使用的激活函数为非线性ReLu函数，所述全连接层使用softmax进行归一化。
所述M-CNN模型的工作流程为：从眼科医院采集信息并咨询医师信息的相关内容，制作一个基于监督学习的数据集，然后在当前获得的测试数据中抽取关键字形成特征序列，同时在数据集中抽取关键字形成特征序列，将两个特征序列输入卷积神经网络中进行分类获得所述预测结果。
在测试人员的一次测试完成后，所述服务器500即将本次得到的预测结果进行存储。
本发明的视力检测仪至少可以应用在以下两个场景中：
场景一：在驾考、员工入职等场景中均会有体检的过程需要，在使用了此智能视力检测仪后，可以实现视力检查者从开始检查到视力结果的生成均通过本系统自动完成，结果精确，过程中通过语音提示，无需医务人员的操作，节省人力资源，提高工作效率。并且可与医院信息系统相对接，以实现视力检测结果自动存储，过往测试结果自动比对，生成建议信息等，辅助医生作出决策。大大简化视力检查的过程。
场景二：在各军种的体检和视力测量中，通过使用本发明的智能视力检测仪，可以实现军人视力检测过程的自动化，并记录被测者每次检测的视力信息，对比每次视力的变化并给出有针对性的建议，辅助医生做出决策。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (1)
1.基于无线传感器网络的智能视力检测仪，其特征在于，所述智能视力检测仪包括PC、距离检测装置、显示设备、输入设备和服务器，所述距离检测装置、显示设备、输入设备和服务器均与所述PC通信连接，其中所述输入设备通过ZigBee的方式与所述PC无线连接；
所述距离检测装置用于检测测试人员与PC之间的距离数据，并将该距离数据传输至所述PC；所述显示设备用于接收所述PC的数据进行相应的显示；所述输入设备用于接收测试人员输入的测试反馈，并将反馈数据通过ZigBee方式发送至所述PC；
所述PC包括通信模块、测试图标生成模块、检测报告生成模块和检测结果分析模块，所述通信模块用于接收所述距离检测装置发送的距离数据和所述输入设备发送的反馈数据，所述测试图标生成模块用于根据所述距离数据和反馈数据生成下一步的测试图标，即所述测试图标生成模块根据所述距离数据控制测试图标的大小，同时所述测试图标生成模块还根据所述反馈数据控制测试图标的朝向；
所述检测报告生成模块在测试人员进行测试的过程中记录详细的测试数据，将当前获得的测试数据输入已经建立好的基于卷积神经网络的M-CNN模型，得出预测结果，最终生成相应的测试报告；
所述检测结果分析模块用于将所述检测报告生成模块得到的预测结果与所述服务器中存储的测试人员的上一次的预测结果进行比对，得到测试人员的视力变化情况，并以此给测试人员提供相应的治疗护理建议；
所述显示设备在测试过程中显示所述测试图标，测试结束后显示所述检测报告生成模块生成的测试报告，以及所述检测结果分析模块生成的治疗护理建议；
所述显示设备为嵌入式液晶屏、VR眼镜中的一种或多种，所述输入设备为方向摇杆、体感输入设备、图像识别输入设备中的一种或几种；
所述显示设备显示的测试图标为“E”字表或“C”字表中的图标；
所述M-CNN模型中使用的卷积神经网络具有四层，分别是依次连接的输入层、隐藏层、全连接层和输出层，所述隐藏层包括卷积层和ReLu层，使用的激活函数为非线性ReLu函数，所述全连接层使用softmax进行归一化；
所述M-CNN模型的工作流程为：从眼科医院采集信息并咨询医师信息的相关内容，制作基于监督学习的数据集，然后在当前获得的测试数据中抽取关键字形成特征序列，同时在数据集中抽取关键字形成特征序列，将两个特征序列输入卷积神经网络中进行分类获得所述预测结果。
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