CN111401181A - 一种利于学生视力的防控筛查系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种利于学生视力的防控筛查系统，包括验光仪、显示器、后台服务器和用户端，显示器配置有显示信息接收单元和显示单元，后台服务器配置有大数据库，验光仪配置有编号输入单元、验光单元和信息上传单元，编号输入单元用于识别输入的编号信息并将其传输到信息上传单元。验光单元将测得的屈光度传输到信息上传单元，信息上传单元用于上述信息上传到大数据库，大数据库中配置有检索单元和显示信息上传单元，检索得到对应的个人数据库，将屈光度输入到个人数据库中，显示信息上传单元将个人数据库中的信息上传到显示信息接收单元和用户端。后台服务器分别和验光仪、显示器以及用户端wifi或移动数据通讯连接。

Description

一种利于学生视力的防控筛查系统

技术领域

本发明涉及学生视力监控系统技术领域，尤其是涉及一种利于学生视力的防控筛查系统。

背景技术

随着科技的发展，电子屏产品在青少年中的应用越来越广泛，学生不良用眼习惯会造成青少年在短期内视力急剧下降，由假性近视发展为真性近视，在假性近视发生期，如果不能得到及时纠正，将不可逆的发展为真性近视。5-15岁是青少年近视的发病主要阶段，也是学生课业负担快速增长的时期,因此，对青少年定期的视力检测，及时纠正不良用眼习惯是预防近视的最有效办法。

目前对学生的视力筛查一般为学校每年一次，请专业医生来学校进行视力体检，在这一年期间里，往往已错过了假性近视纠正的黄金期,有些对孩子视力健康比较关注的家长也会将纸质视力表，张贴在家中，但是在家中的检测环境，视力表的亮度以及检测距离的不确定性，会大大降低检测的准确度，且视力表检测的方法简单，检测到的数据单一，不能为孩子后期视力的矫正带来充足的数据。

发明内容

本发明的目的在于提供了一种可同时测定与视力矫正有关的多组数据的利于学生视力的防控筛查系统。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：一种利于学生视力的防控筛查系统，包括验光仪、显示器、后台服务器和用户端，所述显示器配置有显示信息接收单元和显示单元，

所述验光仪配置有编号输入单元和信息上传单元，所述编号输入单元用于识别输入的编号信息，并将识别的所述编号信息传输到所述信息上传单元，所述验光单元将测得的屈光度传输到所述信息上传单元，所述信息上传单元用于将所述屈光度和识别的所述编号信息上传到所述后台服务器中的所述大数据库；

所述后台服务器配置有大数据库，所述大数据库中包括多个个人数据库，每个所述个人数据库中存储有对应学生的基本信息，所述大数据库中配置有检索单元和显示信息上传单元，所述检索单元以所述编号信息作为索引，检索得到对应的所述个人数据库，将所述屈光度输入到所述个人数据库中，所述显示信息上传单元将个人数据库中的信息上传到所述显示器中的所述显示信息接收单元和用户端，所述显示信息接收单元将接收到的所述信息传输到所述显示单元，所述显示单元将所述信息进行显示；

所述后台服务器分别和所述验光仪、所述显示器以及所述用户端wifi或移动数据通讯连接。

作为优选，防控筛查系统还配置有瞳孔测定仪，所述瞳孔测定仪分别与所述验光仪和后台服务器wifi或移动数据通讯连接，所述瞳孔测定仪包括测量处、静态测量装置和动态测量装置，所述静态测量装置用于测定在自然光照射下人眼瞳孔的直径大小，得到瞳径值，所述动态测量装置包括显示屏和微型摄像机，所述微型摄像机设有多个，多个所述微型摄像机均布在所述显示屏周围，多个所述微型摄像机均朝向所述测量处倾斜设置，所述显示屏在一时间段内在相同位置持续输出单个图案，相邻时间段输出的图案位置不同，

所述瞳孔测定仪配置有虹膜捕获策略、瞳孔反应策略、中心偏移策略和治疗建议策略，

所述虹膜捕获策略包括动态显示控制步骤、动态区域获取步骤和虹应输出步骤，

所述动态显示控制步骤，获取所述屈光度，根据所述屈光度调整所述显示屏输出的图案的缩放比例，将所述显示屏上开始输出图案的时间点记为开始时刻，且在开始时刻时多个所述微型摄像机同时开始工作；

所述动态区域获取步骤，获取多个所述微型摄像机拍摄的视频得到多个待截取动态视频，以相同时间间隔从多个所述待截取动态视频中截取得到多帧待拼接动态图片，采用图像拼接算法分别将在同一时间点截取得到的所述待拼接动态图片进行拼接得到多个完整眼部动态图像信息，采用区域分割算法通过对眼珠边缘进行识别将多个所述完整眼部动态图像信息分别进行分割得到多个眼珠动态图像信息；

所述虹应输出步骤，获取多个所述眼珠动态图像信息作为多个待比对眼珠图像信息，在相似比对算法中设定相似度基准值，所述相似比对算法将相邻所述待比对眼珠图像信息进行相似度比对得到相似度值，当所述相似度值小于设定的所述相似度基准值时，获取比对的最后一个所述待比对眼珠图像信息所对应的所述待拼接动态图片的拍摄时间点，记为虹应结束时刻，计算所述开始时刻与虹应结束时刻之间的时间差得到虹应时间，

所述瞳孔反应策略，包括所述动态显示控制步骤、所述动态区域获取步骤、瞳孔区域获取步骤和瞳应输出步骤，

所述瞳孔区域获取步骤，依次通过所述动态显示控制步骤和所述动态区域获取步骤获取多个所述眼珠图像信息作为多个待分割眼珠图像信息，采用所述区域分割算法通过对瞳孔边缘进行识别分别将多个待分割眼珠图像信息进行分割得到多个瞳孔动态图像信息，

所述瞳应输出步骤，获取多个所述瞳孔动态图像信息作为待测量瞳径动态图像信息，瞳径测量算法分别对多个所述待测量瞳径动态图像信息进行测量，得到多个动态瞳径值，相邻所述动态瞳径值相减得到瞳径差值，在大小比对算法中设定大小基准值，当所述瞳径差值小于所述大小基准值时，获取比对的最后一个所述待测量瞳径图像信息所对应的所述待拼接动态图片的拍摄时间点，记为瞳应结束时刻，计算所述开始时刻与瞳应结束时刻之间的时间差得到瞳应时间，

所述中心偏移策略，包括所述动态显示控制步骤、所述动态区域获取步骤、所述瞳孔区域获取步骤和偏移输出步骤，

所述偏移输出步骤，依次通过所述动态显示控制步骤、所述动态区域获取步骤和所述瞳孔区域获取步骤获得多个所述瞳孔图像信息作为待识别瞳孔图像信息，双层过滤的瞳孔中心和角膜反射光斑中心的定位算法从所述待识别瞳孔图像信息中识别得到瞳孔中心的位置信息，然后以瞳孔中心为基点进行坐标转换，得到角膜反射光斑中心的位置信息，根据所述瞳孔中心的位置信息和所述角膜反射光斑中心的位置信息得到瞳孔-角膜反射向量坐标，

所述治疗建议策略，包括档位划分步骤、组合步骤和上传步骤，

所述档位划分步骤，获取所述瞳径值、所述虹应时间、所述瞳应时间和所述瞳孔-角膜反射向量坐标，将所述瞳径值、所述瞳应时间和所述瞳孔-角膜反射向量坐标分别定出a、b、c、d个档且每个档位的所述瞳径值、所述瞳应时间和所述瞳孔-角膜反射向量坐标均标有相应编号，分别得到瞳径编号、瞳应编号和向量编号，

所述组合步骤，所述瞳径编号、所述瞳应编号和所述向量编号组合形成a×b×c×d种情况，每种情况均标有建议编号，每个所述建议编号均匹配有相应的治疗矫正建议信息，

所述上传步骤，获取所述编号信息、所述瞳径值、所述虹应时间、所述瞳应时间、所述瞳孔-角膜反射向量坐标和所述治疗矫正建议信息，将所述编号信息、所述瞳径值、所述虹应时间、所述瞳应时间、所述瞳孔-角膜反射向量坐标和所述治疗矫正建议信息上传到对应所述编号信息的所述个人数据库中。

作为优选，所述静态测量装置包括光源和所述微型摄像机，所述光源用于提供自然光，

所述静态测量装置配置有瞳孔测量策略，所述瞳孔测量策略包括静态图像获取步骤和瞳径输出步骤，

所述静态图像获取步骤，获取所述微型摄像机在所述光源照射下拍摄的视频得到待截取静态视频，以相同时间间隔从多个所述待截取静态视频中截取得到多帧待拼接静态图片，采用所述图像拼接算法分别将在同一时间点截取得到的所述待拼接静态图片进行拼接得到多个完整眼部静态图像信息；

所述瞳径输出步骤，获取多个所述完整眼部静态图像信息作为待分割眼部图像信息，采用区域分割算法通过对眼珠边缘进行识别将多个所述待分割眼部图像信息分别进行分割得到多个待分割眼珠静态图像信息，采用所述区域分割算法通过对瞳孔边缘进行识别分别将多个待分割眼珠静态图像信息进行分割得到多个瞳孔静态图像信息，瞳径测量算法分别对多个所述待测量瞳径静态图像信息进行测量，得到多个静态瞳径值，多个所述静态瞳径值进行平均得到瞳径值。

作为优选，防控筛查系统还配置有偏移预测策略，所述偏移预测策略包括所述动态显示控制步骤、所述动态区域获取步骤、所述瞳孔区域获取步骤、训练数据获取步骤和系数修正步骤，

所述训练数据获取步骤，依次通过所述动态显示控制步骤、所述动态区域获取步骤和所述瞳孔区域获取步骤获取多个所述瞳孔动态图像信息作为瞳孔图像训练信息，所述瞳径测量算法分别对多个所述瞳孔图像训练信息进行测量，得到多个动态训练瞳径值，所述双层过滤的瞳孔中心和角膜反射光斑中心的定位算法对多个所述瞳孔图像训练信息进行识别得到多个瞳孔-角膜反射向量训练坐标，对应的所述动态训练瞳径值与所述瞳孔-角膜反射向量训练坐标从同一个所述瞳孔图像训练信息中获得且组成一组训练数据，多个所述动态训练瞳径值与多个所述瞳孔-角膜反射向量训练坐标组成多组训练数据；

所述系数修正步骤，所述系数修正步骤中包括预测算法，所述预测算法包括预测参数并设定有模拟基准值，获得多组所述训练数据，在预测算法中输入所述动态训练瞳径值，计算得到瞳孔-角膜反射向量训练预测坐标。

作为优选，所述系数修正步骤还包括训练算法，所述训练算法计算所述瞳孔-角膜反射向量训练预测坐标和与所述动态训练瞳径值同组的所述瞳孔-角膜反射向量训练坐标之间的差值得到预测偏差值，当所述预测偏差值大于所述模拟基准值，修正所述预测参数，当所述预测偏差值小于所述模拟基准值，所述训练算法停止运行，输出所述预测参数。

作为优选，所述动态区域获取步骤中从多个所述待截取动态视频中截取多帧待拼接动态图片的时间间隔为20～60ms。

作为优选，所述上传步骤，获取所述编号信息、所述瞳径值、所述虹应时间、所述瞳应时间、所述瞳孔-角膜反射向量坐标和所述治疗矫正建议信息，将所述编号信息、所述瞳径值、所述虹应时间、所述瞳应时间、所述瞳孔-角膜反射向量坐标和所述治疗矫正建议信息上传到所述后台服务器中的大数据库中，所述大数据库中的所述检索单元以所述编号信息为索引，检索得到对应的所述个人数据库，将所述瞳径值、所述虹应时间、所述瞳应时间、所述瞳孔-角膜反射向量坐标和所述治疗矫正建议信息输入到对应所述编号信息的所述个人数据库中。

作为优选，所述区域分割算法包括图像预处理算法，所述图像预处理算法获得所述完整眼部动态图像信息作为待处理图像信息，然后进行图像灰度化、图像滤波化处理。

作为优选，所述区域分割算法中包括17个卷积层、17个池化层和2个残差块，2个所述残差块采用shortcut连接。

作为优选，所述显示屏输出不同位置的图案的相邻时间段之间设有休息时间。

与现有技术相比，本发明的优点在于：

1、将后台服务器分别和验光仪、显示器以及用户端的连接方式从蓝牙连接改为wifi或移动数据通讯连接，使得连接更稳定，数据不容易丢失；

2、分别通过虹膜捕获策略、瞳孔反应策略和中心偏移策略测得虹应时间、瞳应时间和瞳孔-角膜反射向量坐标。通过上述测定的多种数据对青少年睫状肌的疲劳程度和晶状体在睫状肌长期收缩作用下变形变厚的程度进行多方面的测定，测定数据准确；

3、可从虹应时间和瞳应时间来判断青少年睫状肌的瞬间呈现的疲劳度，从瞳孔-角膜反射向量坐标来判断睫状肌长期积累的疲劳度，从而判断青少年为假性近视还是真性近视；

4、将瞳径值、虹应时间、瞳应时间和瞳孔-角膜反射向量坐标分别定出a、b、c、d个档，组合形成a×b×c×d种情况，每种情况均标有建议编号，每个建议编号均匹配有相应的治疗矫正建议信息。通过对瞳径值、虹应时间、瞳应时间和瞳孔-角膜反射向量坐标的测定，并根据测定的多种数据进行匹配快速得到适合被测青少年的治疗矫正建议，帮助其恢复视力；

5、做近视矫正手术之前均要进行散瞳以得到眼睛真正的屈光状态，散瞳前后瞳孔中心和角膜反射光斑中心的偏移量发生变化。若单以散瞳前的偏移量为准或单以散瞳后偏移量为准或单以正视前方时的偏移量为准或单以侧视时的偏移量为准确定切削区中心进行近视校正手术，手术结果均会不理想。本发明通过显示屏随机输出图案的方式测定在眼球不同转动方向时的偏移量和瞳孔直径不同时的偏移量。并且预测算法可根据不同瞳孔直径预测出瞳孔-角膜反射向量训练预测坐标，以此来获得更多瞳孔中心和角膜反射光斑中心的偏移量，为医生进行近视矫正手术前确定切削中心提供充足的数据，提高手术的成功率和手术效果。

附图说明

图1为本发明部分流程图；

图2为瞳孔测定仪中配置的策略流程图；

图3偏移预测策略流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本发明进一步详细说明。其中相同的零部件用相同的附图标记表示。需要说明的是，下面描述中使用的词语“前”、“后”、“左”、“右”、“上”和“下”指的是附图中的方向，词语“底部”和“顶部”、“内”和“外”分别指的是朝向或远离特定部件几何中心的方向。

实施例1：

如图1所示，一种利于学生视力的防控筛查系统，包括验光仪、显示器、后台服务器和用户端，显示器配置有显示信息接收单元和显示单元，

验光仪配置有编号输入单元和信息上传单元，编号输入单元用于识别输入的编号信息，并将识别的编号信息传输到信息上传单元，验光单元将测得的屈光度传输到信息上传单元，信息上传单元用于将测定的屈光度和识别的编号信息上传到后台服务器中的大数据库；

后台服务器配置有大数据库，大数据库中包括多个个人数据库，每个个人数据库中存储有对应学生的基本信息，大数据库中配置有检索单元和显示信息上传单元，检索单元以编号信息作为索引，检索得到对应的个人数据库，将屈光度输入到个人数据库中，显示信息上传单元将个人数据库中的信息上传到显示器中的显示信息接收单元和用户端，显示信息接收单元将接收到的信息传输到显示单元，显示单元将信息进行显示；

后台服务器分别和验光仪、显示器以及用户端wifi或移动数据通讯连接。将后台服务器分别和验光仪、显示器以及用户端的连接方式从蓝牙连接改为wifi或移动数据通讯连接，使得连接更稳定，数据不容易丢失。具体示例如下：

验光仪对张三进行验光得到屈光度-10.00，张三的编号为001，编号输入单元对输入的“001”进行识别，并将“编号001”和“屈光度-10.00”传输到信息上传单元，信息上传单元将“编号001”和“屈光度-10.00”上传到后台服务器中的大数据库中。大数据库中的单元以“编号001”为索引，检索得到对应的个人数据库，将屈光度输入到该个人数据库中。显示信息上传单元将该个人数据库中的“编号001”和“屈光度-10.00”上传到显示器中的显示信息接收单元和相应的用户端(如张三的手机)。

如图2所示，防控筛查系统还配置有瞳孔测定仪，瞳孔测定仪分别与验光仪和后台服务器wifi或移动数据通讯连接，瞳孔测定仪包括测量处、静态测量装置和动态测量装置，静态测量装置用于测定在自然光照射下人眼瞳孔的直径大小，得到瞳径值，动态测量装置包括显示屏和微型摄像机，微型摄像机设有多个，多个微型摄像机均布在显示屏周围，多个微型摄像机均朝向测量处倾斜设置，显示屏在一时间段内在相同位置持续输出单个图案，相邻时间段输出的图案位置不同，

瞳孔测定仪配置有虹膜捕获策略、瞳孔反应策略、中心偏移策略和治疗建议策略，

虹膜捕获策略包括动态显示控制步骤、动态区域获取步骤和虹应输出步骤，

动态显示控制步骤，获取屈光度，根据屈光度调整显示屏输出的图案的缩放比例，将显示屏上开始输出图案的时间点记为开始时刻，且在开始时刻时多个微型摄像机同时开始工作；

动态区域获取步骤，获取多个微型摄像机拍摄的视频得到多个待截取动态视频，以相同时间间隔从多个待截取动态视频中截取得到多帧待拼接动态图片，采用图像拼接算法分别将在同一时间点截取得到的待拼接动态图片进行拼接得到多个完整眼部动态图像信息，采用区域分割算法通过对眼珠边缘进行识别将多个完整眼部动态图像信息分别进行分割得到多个眼珠动态图像信息；

虹应输出步骤，获取多个眼珠动态图像信息作为多个待比对眼珠图像信息，在相似比对算法中设定相似度基准值，相似比对算法将相邻待比对眼珠图像信息进行相似度比对得到相似度值，当相似度值小于设定的相似度基准值时，获取比对的最后一个待比对眼珠图像信息所对应的待拼接动态图片的拍摄时间点，记为虹应结束时刻，计算开始时刻与虹应结束时刻之间的时间差得到虹应时间。具体示例如下：

动态显示控制步骤，从个人数据库中或直接从验光仪中获得屈光度，根据该屈光度调整显示屏输出图案的缩放比例使得张三在裸眼状态下可清晰看见该图案。显示屏输出图案的同时多个微型摄像机同时开始工作且将该时间点记为开始时刻t1；

动态区域获取步骤，获取多个微型摄像机拍摄的视频得到多个待截取动态视频，以30ms为时间间隔从t1开始从多个截取动态视频中截取得到多帧待拼接动态图片，采用图像拼接算法分别将在同一时间点截取得到的待拼接动态图片进行拼接得到多个完整眼部动态图像信息，采用区域分割算法通过对眼珠边缘进行识别将多个完整眼部动态图像信息分别进行分割得到多个整个裸露在外面的眼珠的眼珠动态图像信息；

虹应输出步骤，获取多个眼珠动态图像信息作为多个待比对眼珠图像信息，在相似比对算法中设定相似度基准值，相似比对算法将相邻待比对眼珠图像信息进行相似度比对得到相似度值，当相似度值小于设定的相似度基准值时，获取比对的最后一个待比对眼珠图像信息所对应的待拼接动态图片的拍摄时间点(如t1+4*30ms)，记为虹应结束时刻，计算开始时刻与虹应结束时刻之间的时间差得到虹应时间(如4*30ms即120ms)，

瞳孔反应策略，包括动态显示控制步骤、动态区域获取步骤、瞳孔区域获取步骤和瞳应输出步骤，

瞳孔区域获取步骤，依次通过动态显示控制步骤和动态区域获取步骤获取多个眼珠图像信息作为多个待分割眼珠图像信息，采用区域分割算法通过对瞳孔边缘进行识别分别将多个待分割眼珠图像信息进行分割得到多个瞳孔动态图像信息，

瞳应输出步骤，获取多个瞳孔动态图像信息作为待测量瞳径动态图像信息，瞳径测量算法分别对多个待测量瞳径动态图像信息进行测量，得到多个动态瞳径值，相邻动态瞳径值相减得到瞳径差值，在大小比对算法中设定大小基准值，当瞳径差值小于大小基准值时，获取比对的最后一个待测量瞳径图像信息所对应的待拼接动态图片的拍摄时间点，记为瞳应结束时刻，计算开始时刻与瞳应结束时刻之间的时间差得到瞳应时间。具体示例如下：

瞳孔区域获取步骤，依次通过动态显示控制步骤和动态区域获取步骤获取多个眼珠图像信息作为多个待分割眼珠图像信息，采用区域分割算法通过对瞳孔边缘进行识别分别将多个待分割眼珠图像信息进行分割得到多个瞳孔动态图像信息；

瞳应输出步骤，获取多个瞳孔动态图像信息作为待测量瞳径动态图像信息，瞳径测量算法分别对多个待测量瞳径动态图像信息进行测量，得到多个动态瞳径值，相邻动态瞳径值相减得到瞳径差值，在大小比对算法中设定大小基准值，当瞳径差值小于大小基准值时，获取比对的最后一个待测量瞳径图像信息所对应的待拼接动态图片的拍摄时间点(如t1+14*30ms)，记为瞳应结束时刻，计算开始时刻与瞳应结束时刻之间的时间差得到瞳应时间(如14*30ms即420ms)。

中心偏移策略，包括动态显示控制步骤、动态区域获取步骤、瞳孔区域获取步骤和偏移输出步骤，

偏移输出步骤，依次通过动态显示控制步骤、动态区域获取步骤和瞳孔区域获取步骤获得多个瞳孔图像信息作为待识别瞳孔图像信息，双层过滤的瞳孔中心和角膜反射光斑中心的定位算法从待识别瞳孔图像信息中识别得到瞳孔中心的位置信息，然后以瞳孔中心为基点进行坐标转换，得到角膜反射光斑中心的位置信息，根据瞳孔中心的位置信息和角膜反射光斑中心的位置信息得到瞳孔-角膜反射向量坐标，

治疗建议策略，包括档位划分步骤、组合步骤和上传步骤，

档位划分步骤，获取瞳径值、虹应时间、瞳应时间和瞳孔-角膜反射向量坐标，将瞳径值、瞳应时间和瞳孔-角膜反射向量坐标分别定出a、b、c、d个档且每个档位的瞳径值、瞳应时间和瞳孔-角膜反射向量坐标均标有相应编号，分别得到瞳径编号、瞳应编号和向量编号，

组合步骤，瞳径编号、瞳应编号和向量编号组合形成a×b×c×d种情况，每种情况均标有建议编号，每个建议编号均匹配有相应的治疗矫正建议信息，

上传步骤，获取编号信息、瞳径值、虹应时间、瞳应时间、瞳孔-角膜反射向量坐标和治疗矫正建议信息，将编号信息、瞳径值、虹应时间、瞳应时间、瞳孔-角膜反射向量坐标和治疗矫正建议信息上传到对应编号信息的个人数据库中。

静态测量装置包括光源和微型摄像机，光源用于提供自然光，

如图3所示，静态测量装置配置有瞳孔测量策略，瞳孔测量策略包括静态图像获取步骤和瞳径输出步骤，

静态图像获取步骤，获取微型摄像机在光源照射下拍摄的视频得到待截取静态视频，以相同时间间隔从多个待截取静态视频中截取得到多帧待拼接静态图片，采用图像拼接算法分别将在同一时间点截取得到的待拼接静态图片进行拼接得到多个完整眼部静态图像信息；

瞳径输出步骤，获取多个完整眼部静态图像信息作为待分割眼部图像信息，采用区域分割算法通过对眼珠边缘进行识别将多个待分割眼部图像信息分别进行分割得到多个待分割眼珠静态图像信息，采用区域分割算法通过对瞳孔边缘进行识别分别将多个待分割眼珠静态图像信息进行分割得到多个瞳孔静态图像信息，瞳径测量算法分别对多个待测量瞳径静态图像信息进行测量，得到多个静态瞳径值，多个所述静态瞳径值进行平均得到瞳径值。

防控筛查系统还配置有偏移预测策略，偏移预测策略包括动态显示控制步骤、动态区域获取步骤、瞳孔区域获取步骤、训练数据获取步骤和系数修正步骤，

训练数据获取步骤，依次通过动态显示控制步骤、动态区域获取步骤和瞳孔区域获取步骤获取多个瞳孔动态图像信息作为瞳孔图像训练信息，瞳径测量算法分别对多个瞳孔图像训练信息进行测量，得到多个动态训练瞳径值，双层过滤的瞳孔中心和角膜反射光斑中心的定位算法对多个瞳孔图像训练信息进行识别得到多个瞳孔-角膜反射向量训练坐标，对应的动态训练瞳径值与瞳孔-角膜反射向量训练坐标从同一个瞳孔图像训练信息中获得且组成一组训练数据，多个动态训练瞳径值与多个瞳孔-角膜反射向量训练坐标组成多组训练数据；

系数修正步骤，系数修正步骤中包括预测算法，预测算法包括预测参数并设定有模拟基准值，获得多组训练数据，在预测算法中输入动态训练瞳径值，计算得到瞳孔-角膜反射向量训练预测坐标。

作为优选，系数修正步骤还包括训练算法，训练算法计算瞳孔-角膜反射向量训练预测坐标和与动态训练瞳径值同组的瞳孔-角膜反射向量训练坐标之间的差值得到预测偏差值，当预测偏差值大于模拟基准值，修正预测参数，当预测偏差值小于模拟基准值，训练算法停止运行，输出预测参数。

上传步骤，获取编号信息、瞳径值、虹应时间、瞳应时间、瞳孔-角膜反射向量坐标和治疗矫正建议信息，将编号信息、瞳径值、虹应时间、瞳应时间、瞳孔-角膜反射向量坐标和治疗矫正建议信息上传到后台服务器中的大数据库中，大数据库中的检索单元以编号信息为索引，检索得到对应的个人数据库，将瞳径值、虹应时间、瞳应时间、瞳孔-角膜反射向量坐标和治疗矫正建议信息输入到对应编号信息的个人数据库中。

区域分割算法包括图像预处理算法，图像预处理算法获得完整眼部动态图像信息作为待处理图像信息，然后进行图像灰度化、图像滤波化处理。

区域分割算法中包括17个卷积层、17个池化层和2个残差块，2个残差块采用shortcut连接。

显示屏输出不同位置的图案的相邻时间段之间设有休息时间。

以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。

Claims (10)

1.一种利于学生视力的防控筛查系统，包括验光仪、显示器、后台服务器和用户端，所述显示器配置有显示信息接收单元和显示单元，其特征在于，

所述验光仪配置有编号输入单元、验光单元和信息上传单元，所述编号输入单元用于识别输入的编号信息，并将识别的所述编号信息传输到所述信息上传单元，所述验光单元将测得的屈光度传输到所述信息上传单元，所述信息上传单元用于将测定的屈光度和识别的所述编号信息上传到所述后台服务器中的所述大数据库；

所述后台服务器配置有大数据库，所述大数据库中包括多个个人数据库，每个所述个人数据库中存储有对应学生的基本信息，所述大数据库中配置有检索单元和显示信息上传单元，所述检索单元以所述编号信息作为索引，检索得到对应的所述个人数据库，将所述屈光度输入到所述个人数据库中，所述显示信息上传单元将个人数据库中的信息上传到所述显示器中的所述显示信息接收单元和用户端，所述显示信息接收单元将接收到的所述信息传输到所述显示单元，所述显示单元将所述信息进行显示；

所述后台服务器分别和所述验光仪、所述显示器以及所述用户端wifi或移动数据通讯连接。

2.根据权利要求1所述的一种利于学生视力的防控筛查系统，其特征在于，防控筛查系统还配置有瞳孔测定仪，所述瞳孔测定仪分别与所述验光仪和后台服务器wifi或移动数据通讯连接，所述瞳孔测定仪包括测量处、静态测量装置和动态测量装置，所述静态测量装置用于测定在自然光照射下人眼瞳孔的直径大小，得到瞳径值，所述动态测量装置包括显示屏和微型摄像机，所述微型摄像机设有多个，多个所述微型摄像机均布在所述显示屏周围，多个所述微型摄像机均朝向所述测量处倾斜设置，所述显示屏在一时间段内在相同位置持续输出单个图案，相邻时间段输出的图案位置不同，

所述瞳孔测定仪配置有虹膜捕获策略、瞳孔反应策略、中心偏移策略和治疗建议策略，

所述虹膜捕获策略包括动态显示控制步骤、动态区域获取步骤和虹应输出步骤，

所述动态显示控制步骤，获取所述屈光度，根据所述屈光度调整所述显示屏输出的图案的缩放比例，将所述显示屏上开始输出图案的时间点记为开始时刻，且在开始时刻时多个所述微型摄像机同时开始工作；

所述动态区域获取步骤，获取多个所述微型摄像机拍摄的视频得到多个待截取动态视频，以相同时间间隔从多个所述待截取动态视频中截取得到多帧待拼接动态图片，采用图像拼接算法分别将在同一时间点截取得到的所述待拼接动态图片进行拼接得到多个完整眼部动态图像信息，采用区域分割算法通过对眼珠边缘进行识别将多个所述完整眼部动态图像信息分别进行分割得到多个眼珠动态图像信息；

所述虹应输出步骤，获取多个所述眼珠动态图像信息作为多个待比对眼珠图像信息，在相似比对算法中设定相似度基准值，所述相似比对算法将相邻所述待比对眼珠图像信息进行相似度比对得到相似度值，当所述相似度值小于设定的所述相似度基准值时，获取比对的最后一个所述待比对眼珠图像信息所对应的所述待拼接动态图片的拍摄时间点，记为虹应结束时刻，计算所述开始时刻与虹应结束时刻之间的时间差得到虹应时间，

所述瞳孔反应策略，包括所述动态显示控制步骤、所述动态区域获取步骤、瞳孔区域获取步骤和瞳应输出步骤，

所述瞳孔区域获取步骤，依次通过所述动态显示控制步骤和所述动态区域获取步骤获取多个所述眼珠图像信息作为多个待分割眼珠图像信息，采用所述区域分割算法通过对瞳孔边缘进行识别分别将多个待分割眼珠图像信息进行分割得到多个瞳孔动态图像信息，

所述瞳应输出步骤，获取多个所述瞳孔动态图像信息作为待测量瞳径动态图像信息，瞳径测量算法分别对多个所述待测量瞳径动态图像信息进行测量，得到多个动态瞳径值，相邻所述动态瞳径值相减得到瞳径差值，在大小比对算法中设定大小基准值，当所述瞳径差值小于所述大小基准值时，获取比对的最后一个所述待测量瞳径图像信息所对应的所述待拼接动态图片的拍摄时间点，记为瞳应结束时刻，计算所述开始时刻与瞳应结束时刻之间的时间差得到瞳应时间，

所述中心偏移策略，包括所述动态显示控制步骤、所述动态区域获取步骤、所述瞳孔区域获取步骤和偏移输出步骤，

所述偏移输出步骤，依次通过所述动态显示控制步骤、所述动态区域获取步骤和所述瞳孔区域获取步骤获得多个所述瞳孔图像信息作为待识别瞳孔图像信息，双层过滤的瞳孔中心和角膜反射光斑中心的定位算法从所述待识别瞳孔图像信息中识别得到瞳孔中心的位置信息，然后以瞳孔中心为基点进行坐标转换，得到角膜反射光斑中心的位置信息，根据所述瞳孔中心的位置信息和所述角膜反射光斑中心的位置信息得到瞳孔-角膜反射向量坐标，

所述治疗建议策略，包括档位划分步骤、组合步骤和上传步骤，

所述档位划分步骤，获取所述瞳径值、所述虹应时间、所述瞳应时间和所述瞳孔-角膜反射向量坐标，将所述瞳径值、所述虹应时间、所述瞳应时间和所述瞳孔-角膜反射向量坐标分别定出a、b、c、d个档且每个档位的所述瞳径值、所述虹应时间、所述瞳应时间和所述瞳孔-角膜反射向量坐标均标有相应编号，分别得到瞳径编号、虹应编号、瞳应编号和向量编号，

所述组合步骤，所述瞳径编号、所述瞳应编号和所述向量编号组合形成a×b×c×d种情况，每种情况均标有建议编号，每个所述建议编号均匹配有相应的治疗矫正建议信息，

所述上传步骤，获取所述编号信息、所述瞳径值、所述虹应时间、所述瞳应时间、所述瞳孔-角膜反射向量坐标和所述治疗矫正建议信息，将所述编号信息、所述瞳径值、所述虹应时间、所述瞳应时间、所述瞳孔-角膜反射向量坐标和所述治疗矫正建议信息上传到对应所述编号信息的所述个人数据库中。

3.根据权利要求2所述的一种利于学生视力的防控筛查系统，其特征在于，所述静态测量装置包括光源和所述微型摄像机，所述光源用于提供自然光，

所述静态测量装置配置有瞳孔测量策略，所述瞳孔测量策略包括静态图像获取步骤和瞳径输出步骤，

所述静态图像获取步骤，获取所述微型摄像机在所述光源照射下拍摄的视频得到待截取静态视频，以相同时间间隔从多个所述待截取静态视频中截取得到多帧待拼接静态图片，采用所述图像拼接算法分别将在同一时间点截取得到的所述待拼接静态图片进行拼接得到多个完整眼部静态图像信息；

所述瞳径输出步骤，获取多个所述完整眼部静态图像信息作为待分割眼部图像信息，采用区域分割算法通过对眼珠边缘进行识别将多个所述待分割眼部图像信息分别进行分割得到多个待分割眼珠静态图像信息，采用所述区域分割算法通过对瞳孔边缘进行识别分别将多个待分割眼珠静态图像信息进行分割得到多个瞳孔静态图像信息，瞳径测量算法分别对多个所述待测量瞳径静态图像信息进行测量，得到多个静态瞳径值，多个所述静态瞳径值进行平均得到瞳径值。

4.根据权利要求2所述的一种利于学生视力的防控筛查系统，其特征在于，防控筛查系统还配置有偏移预测策略，所述偏移预测策略包括所述动态显示控制步骤、所述动态区域获取步骤、所述瞳孔区域获取步骤、训练数据获取步骤和系数修正步骤，

所述训练数据获取步骤，依次通过所述动态显示控制步骤、所述动态区域获取步骤和所述瞳孔区域获取步骤获取多个所述瞳孔动态图像信息作为瞳孔图像训练信息，所述瞳径测量算法分别对多个所述瞳孔图像训练信息进行测量，得到多个动态训练瞳径值，所述双层过滤的瞳孔中心和角膜反射光斑中心的定位算法对多个所述瞳孔图像训练信息进行识别得到多个瞳孔-角膜反射向量训练坐标，对应的所述动态训练瞳径值与所述瞳孔-角膜反射向量训练坐标从同一个所述瞳孔图像训练信息中获得且组成一组训练数据，多个所述动态训练瞳径值与多个所述瞳孔-角膜反射向量训练坐标组成多组训练数据；

所述系数修正步骤，所述系数修正步骤中包括预测算法，所述预测算法包括预测参数并设定有模拟基准值，获得多组所述训练数据，在预测算法中输入所述动态训练瞳径值，计算得到瞳孔-角膜反射向量训练预测坐标。

5.根据权利要求4所述的一种利于学生视力的防控筛查系统，其特征在于，所述系数修正步骤还包括训练算法，所述训练算法计算所述瞳孔-角膜反射向量训练预测坐标和与所述动态训练瞳径值同组的所述瞳孔-角膜反射向量训练坐标之间的差值得到预测偏差值，当所述预测偏差值大于所述模拟基准值，修正所述预测参数，当所述预测偏差值小于所述模拟基准值，所述训练算法停止运行，输出所述预测参数。

6.根据权利要求2所述的一种利于学生视力的防控筛查系统，其特征在于，所述动态区域获取步骤中从多个所述待截取动态视频中截取多帧待拼接动态图片的时间间隔为20～60ms。

7.根据权利要求2所述的一种利于学生视力的防控筛查系统，其特征在于，所述上传步骤，获取所述编号信息、所述瞳径值、所述虹应时间、所述瞳应时间、所述瞳孔-角膜反射向量坐标和所述治疗矫正建议信息，将所述编号信息、所述瞳径值、所述虹应时间、所述瞳应时间、所述瞳孔-角膜反射向量坐标和所述治疗矫正建议信息上传到所述后台服务器中的大数据库中，所述大数据库中的所述检索单元以所述编号信息为索引，检索得到对应的所述个人数据库，将所述瞳径值、所述虹应时间、所述瞳应时间、所述瞳孔-角膜反射向量坐标和所述治疗矫正建议信息输入到对应所述编号信息的所述个人数据库中。

8.根据权利要求2所述的一种利于学生视力的防控筛查系统，其特征在于，所述区域分割算法包括图像预处理算法，所述图像预处理算法获得所述完整眼部动态图像信息作为待处理图像信息，然后进行图像灰度化、图像滤波化处理。

9.根据权利要求2所述的一种利于学生视力的防控筛查系统，其特征在于，所述区域分割算法中包括17个卷积层、17个池化层和2个残差块，2个所述残差块采用shortcut连接。

10.根据权利要求2所述的一种利于学生视力的防控筛查系统，其特征在于，所述显示屏输出不同位置的图案的相邻时间段之间设有休息时间。

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