CN114788682B - 基于眼面部特征图像处理的便携智能眼健康管理系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于眼面部特征图像处理的便携智能眼健康管理系统，包括：便携采集终端以及图像处理终端；便携采集终端包括封闭式外壳、光源阵列、摄像装置；图像处理终端响应于用户输入的检测信息，控制光源阵列启动对应波段的光源以向检测窗口外投射探测光；在检测到被测者的眼部紧贴检测窗口后，控制摄像装置拍摄眼面部特征图像；再结合多模态数据确定被测者的屈光度。通过针对屈光度检测设计便携采集终端，能够克服现有的大型检测设备的不便，可以在多种眼健康现场检测，视力筛查，青少年近视防控领域使用，使得城市生活社区、各种类型的校园、边远及医疗条件不便的地区，以及多种场景下的检测更加方便快捷。

Description

基于眼面部特征图像处理的便携智能眼健康管理系统

技术领域

本申请属于图像处理技术领域，尤其涉及一种基于眼面部特征图像处理的便携智能眼健康管理系统。

背景技术

近视问题已经成为危害公众健康和社会发展的重要因素，对于近视的防控迫切需要精准高效的方法。目前的屈光度检测设备往往体积较大，无法携带或者移动，通常需要被测者到设备所在的检测室进行测试，难以在校园等场景下应用。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于眼面部特征图像处理的便携智能眼健康管理系统，旨在解决对现有技术对屈光度的检测难以在校园等场景下应用的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种基于眼面部特征图像处理的便携智能眼健康管理系统，包括：便携采集终端以及图像处理终端；

所述便携采集终端包括封闭式外壳、光源阵列、摄像装置；所述光源阵列中包含不同波段的光源；

所述封闭式外壳上设置有检测窗口；所述光源阵列、摄像装置设置在所述封闭式外壳内；

所述图像处理终端响应于用户输入的检测信息，用于根据所述检测信息控制所述光源阵列启动对应波段的光源以向检测窗口外投射探测光；

所述图像处理终端还用于在向所述检测窗口外投射探测光，且检测到被测者的眼部紧贴所述检测窗口后，控制所述摄像装置拍摄眼面部特征图像；

所述图像处理终端还用于根据预先获取的多模态数据以及所述眼面部特征图像确定被测者的屈光度；其中，所述多模态数据包括被测者个人属性数据、被测者家族属性数据、被测者社会学属性数据和被测者所在区域社会环境与自然环境数据。

在一些可能的实现方式中，所述封闭式外壳还包括夹片固定装置；所述夹片固定装置用于将预设形状的夹片固定在所述检测窗口的位置，以改变向检测窗口投射的探测光的形状。

在一些可能的实现方式中，所述光源为VCSEL光源，所述摄像装置的图像传感器前依次设置有微透镜阵列和滤光片。

在一些可能的实现方式中，所述眼面部特征图像包括下述至少一项：角膜形态图像、眼底图像、眼轴图像、面部图像；

所述被测者个人属性数据，含生物学数据，包括下述至少一项：姓名、性别、年龄、身体质量指数、近视发现年龄、每天用眼时长、户外活动时长、被测者职业；

所述被测者家族属性数据，含遗传学数据，包括父母及家族眼病、近视史；

所述被测者相关社会学属性数据包括下述至少一项：当年或历年近视发生率、当年或历年近视进展率、不同年龄/学龄段人群屈光度均值、从事不同职业的人群屈光度均值；

所述被测者所在区域社会环境与自然环境数据，含地理学数据，包括下述至少一项：当地气象数据、当地地理信息、绿化率。

在一些可能的实现方式中，所述用户输入的检测信息包含被测者的个人信息以及检测项目信息；

所述图像处理终端具体用于根据所述被测者的个人信息获取多模态数据，基于所述多模态数据以及检测项目信息确定所采用的所述光源阵列中的光源，并控制所述光源阵列启动对应波段的光源以向检测窗口外投射探测光。

在一些可能的实现方式中，其特征在于，所述图像处理终端具体用于：

根据预先获取的多模态数据输入至屈光度检测模型中确定被测者屈光不正确的概率；

根据所述屈光不正确的概率选择对应的屈光度检测模型，并将所述眼面部特征图像输入至所述对应的屈光度检测模型中，得到或优化被测者的屈光度指标。

在一些可能的实现方式中，所述图像处理终端还用于：

基于主成分分析法确定所述多模态数据以及所述眼面部特征图像中各个指标的第一权重；

基于推理机或知识图谱确定所述多模态数据以及所述眼面部特征图像中各个指标的第二权重；

根据所述第一权重和所述第二权重确定所述多模态数据以及所述眼面部特征图像中各个指标的融合权重；

相应的，所述图像处理终端具体用于：

根据所述多模态数据以及所述眼面部特征图像中各个指标的融合权重、所述多模态数据以及所述眼面部特征图像中各个指标的值确定被测者的屈光度；

其中，所述第一权重、所述第二权重、所述融合权重均用于描述所述多模态数据以及所述眼面部特征图像中各个指标对屈光度的影响程度。

在一些可能的实现方式中，所述便携采集终端还包括肌电信号传感器；所述肌电信号传感器设置在所述检测窗口上；所述肌电信号传感器用于检测被测者的眼部肌肉是否放松并将检测结果发送给所述图像处理终端。

在一些可能的实现方式中，所述便携采集终端还包括位置检测装置；所述位置检测装置设置在所述封闭式外壳内；

所述位置检测装置用于检测被测者的眼部是否紧贴所述检测窗口并将检测结果发送给所述图像处理终端。

在一些可能的实现方式中，所述封闭式外壳上设置有支撑架；所述支撑架用于调整所述封闭式外壳与其所放置平面的角度。

本发明实施例提供的基于眼面部特征图像处理的便携智能眼健康管理系统，包括：便携采集终端以及图像处理终端；便携采集终端包括封闭式外壳、光源阵列、摄像装置；光源阵列中包含不同波段的光源；封闭式外壳上设置有检测窗口；光源阵列、摄像装置设置在封闭式外壳内；图像处理终端响应于用户输入的检测信息，用于根据检测信息控制光源阵列启动对应波段的光源以向检测窗口外投射探测光；图像处理终端还用于在向检测窗口外投射探测光，且检测到被测者的眼部紧贴检测窗口后，控制摄像装置拍摄眼面部特征图像；图像处理终端还用于根据预先获取的多模态数据以及眼面部特征图像确定被测者的屈光度；其中，多模态数据包括被测者个人属性数据、被测者家族属性数据、被测者社会学属性数据和被测者所在区域社会环境与自然环境数据（含地理学数据）。通过针对屈光度检测设计相应的便携采集终端，能够克服现有的大型检测设备的不便，使校园等多人场景下的检测更加方便快捷。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的基于眼面部特征图像处理的便携智能眼健康管理系统的结构示意图；

图2是本发明实施例提供的封闭式外壳的结构示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。

图1是本发明实施例提供的基于眼面部特征图像处理的便携智能眼健康管理系统的结构示意图。如图1所示，在该实施例中，基于眼面部特征图像处理的便携智能眼健康管理系统，包括：便携采集终端1以及图像处理终端2。

便携采集终端1包括封闭式外壳11、光源阵列12、摄像装置13；光源阵列12中包含不同波段的光源；

封闭式外壳11上设置有检测窗口111；光源阵列12、摄像装置13设置在封闭式外壳11内；

图像处理终端2响应于用户输入的检测信息，用于根据检测信息控制光源阵列12启动对应波段的光源以向检测窗口外投射探测光；

图像处理终端2还用于在向检测窗口外投射探测光，且检测到被测者的眼部紧贴检测窗口后，控制摄像装置13拍摄眼面部特征图像；

图像处理终端2还用于根据预先获取的多模态数据以及眼面部特征图像确定被测者的屈光度；其中，多模态数据包括被测者个人属性数据、被测者家族属性数据、被测者社会学属性数据和被测者所在区域社会环境与自然环境数据（含地理学数据）。

本实施例中，封闭式外壳11是不透明的，在被测者的眼部贴近检测窗口之后，完全隔绝了外部光，避免对检测过程造成干扰。光源阵列12可以发出多种角度、多种波段的光。每次测量过程中，光源阵列12发出的光源的角度和波长是可以调整的，即便携式采集终端的检测模式可以是可控的，能够针对不同的人群实现不同模式的检测。可选的，光源阵列12发出的光源可以为近红外光源、红外光源、可见光源中的任意一种。摄像装置13可以是光场相机、光谱感知器件等，也可以是多个光场相机或光谱感知器件组成的阵列，图1中所示的摄像装置13的形式仅仅是一种示例，并不作为限定。摄像装置13用于拍摄多种类型的眼面部特征图像，例如角膜形态图像、眼底图像、眼轴图像、面部图像等并发送给图像处理终端2。图像处理终端2可以根据屈光学理论以及相应的图像处理方法提取眼部特征数据。

本实施例中，被测者个人属性数据可以是个人身份信息数据、与近视相关的身体素质数据、个人习惯数据等，在此不做限定。被测者家族属性数据可以是家族眼病数据。被测者相关社会属性数据可以是人群近视统计数据。被测者所在区域社会环境与自然环境数据可以是与近视相关的环境数据。

近视的形成往往是多种因素共同影响的结果，因此仅靠提取出的提取眼面部特征数据无法准确的确定被测者的屈光度，因此需要结合一定的个人、遗传、社会、地理等多方面的数据进行考虑，以实现屈光度的精准测量。

本实施例中，基于眼面部特征图像处理的便携智能眼健康管理系统，包括：便携采集终端以及图像处理终端；便携采集终端包括封闭式外壳、光源阵列、摄像装置；光源阵列中包含不同波段的光源；封闭式外壳上设置有检测窗口；光源阵列、摄像装置设置在封闭式外壳内；图像处理终端响应于用户输入的检测信息，用于根据检测信息控制光源阵列启动对应波段的光源以向检测窗口外投射探测光；图像处理终端还用于在向检测窗口外投射探测光，且检测到被测者的眼部紧贴检测窗口后，控制摄像装置拍摄眼面部特征图像；图像处理终端还用于根据预先获取的多模态数据以及眼面部特征图像确定被测者的屈光度；其中，多模态数据包括测者的个人生物数据、被测者家族属性数据、被测者社会学属性数据和被测者所在区域社会环境与自然环境数据（含地理学数据）。通过针对屈光度检测设计相应的便携采集终端，能够克服现有的大型检测设备的不便，使校园等多人场景下的检测更加方便快捷。

本发明所提供的基于眼面部特征图像处理的便携智能眼健康管理系统能够适用各种视力筛查场景，包括但不限于：社区、学校、边远地区。

在一些实施示例中，封闭式外壳11还包括夹片固定装置；夹片固定装置用于将预设形状的夹片固定在检测窗口111的位置，以改变向检测窗口111投射的探测光的形状。

本实施例中，夹片固定装置可以安装多种类型的夹片，以使封闭式外壳11可以适配多类检测项目，例如，placido环的检测，相应的预设形状的夹片为placido环夹片。在夹片固定装置上固定placido环夹片后，光源阵列12中其中一种/个光源可以投射placido环到角膜，从而捕获角膜placido环信息、角膜其他信息、晶状体前表面的信息（曲率等）。

现有的屈光度检测设备，特别是Placido环设备往往体积较大，不便于测试，本实施例中，大型的Placido环设备改为投影原理实现，从而有效减小检测设备的体积，实现便携功能。

在一些实施示例中，光源为VCSEL(vertical cavity surface emitting laser，垂直腔面发射激光器)光源，摄像装置13的图像传感器前依次设置有微透镜阵列和滤光片。

微透镜阵列是由通光孔径及浮雕深度为微米级的透镜组成的阵列。它和传统透镜一样，最小功能单元也可以是球面镜、非球面镜、柱镜、棱镜等，同样能在微光学角度实现聚焦、成像，光束变换等功能，而且因为单元尺寸小、集成度高，使得它能构成许多新型的光学系统，完成传统光学元件无法完成的功能。微透镜阵列用于配合VCSEL实现光源的投射。滤光片用于滤除背景光，以防止背景光对检测的干扰。

本实施例中，通过VCSEL技术对封闭式的视觉影像进行了增强，精度更高。

在一些实施示例中，眼面部特征图像包括下述至少一项：角膜形态图像、眼底图像、眼轴图像、面部图像。

本实施例中，采用一台设备（分两次）的将眼前照片和眼底照片进行快速的和低用户影响的进行了采集。

本实施例中，上述图像可以通过光谱数据的形式体现为具体的数据，也即可获取NIR(近红外光谱分析，near infrared)数据进而解析。例如，角膜形态图像解析得出的数据可以是角膜曲率、角膜厚度等。眼轴图像可以解析得出眼轴长度。另外还可以提取被测者的晶体厚度、玻璃体腔长度、前房深度、眼压等数据，在此不做限定。具有眼病问题的人群通常会因为眼病问题习惯性改变面部肌肉动作，从而可以通过眼面部特征对眼病进行检测。因此通过封闭式设备对眼面部进行影像采集（上述几项都是眼睛，不含面部），能够发现更多种类的眼科疾病，比如翳状胬肉、角膜、结膜疾病、睑板腺等。

本实施例中，通过系统开放数据接口，结合通过眼底影像数据推出青少年屈光度的功能，避免了青少年产生散瞳潜在风险。这种外部数据的获取能力，以及眼科多模态数据的充分融合，均对屈光不正检测与监测提供了有效的方法与技术能力。并对屈光度有效测量的精确度进行提升。

在一些实施例中，被测者个人属性数据包括下述至少一项：姓名、性别、年龄、身体质量指数、近视发现年龄、每天用眼时长、户外活动时长、被测者职业。

被测者家族属性数据包括父母及家族眼病、近视史。

被测者相关社会属性数据包括下述至少一项：当年或历年近视发生率、当年或历年近视进展率、不同年龄/学龄段人群屈光度均值、从事不同职业的人群屈光度均值。

被测者所在区域社会环境与自然环境数据包括下述至少一项：当地气象数据、当地地理信息、绿化率。

对于处于不同阶段的人来说，屈光度往往呈现不同的特点，特别是处于生长发育的青少年儿童时期，屈光度是一个动态变化的状态，有遗传的生理特点，有受环境因素影响。本实施例中，通过对被测者相关社会属性数据和被测者所在区域社会环境与自然环境数据的考虑，能够有效提高屈光度的检测精度。

本实施例中，性别的差异会对屈光度的检测造成一定的影响，例如男性眼轴明显长于女性，而眼轴长度是影响屈光度检测的因素之一。被测者的年龄/学龄可以和其对应的年龄/学龄段人群屈光度均值、当年或历年近视发生率、当年或历年近视进展率进行对比，以确定是否正常。过瘦或肥胖均会导致近视发生率增加。

研究发现体重指数(BMI)【BMI=体重(kg)/身高平方(m²)】，BMI正常范围为18.5～22.9kg/m；小于18.5为体重过低；23～25为超重；大于25为肥胖。实验表明BMI过高或过低组视力低下率均高于BMI正常组，即营养不良的过瘦或肥胖均对视力产生影响，导致近视的发病率也相应增加。

由于近视是一种渐进、累加、不可逆的过程，因此近视发现年龄的考虑能够有效提高屈光度检测精度。生活习惯往往对屈光度变化具有很大的影响，每天用眼时长多，户外活动时长少是导致近视群体的发生年龄低龄化的主要因素。

在一些实施例中，被测者个人属性数据还可以包括饮食中微量元素摄入量。微量元素摄入量对屈光度变化具有一定的影响。例如营养过剩的儿童易使体内糖量过多，糖代谢增加，会使血钙减少和消耗大量的维生素B，促使近视的发生和发展，从而导致眼轴变长。某种微量元素缺乏，例如缺锌会减少眼组织的抗氧化能力，引起视网膜病变，视神经萎缩。铬的含量下降会引起晶体和房水的渗透压的改变，使晶体变凸及屈光度增加。铬缺乏导致血糖渗透压上升，屈光度增加。这些都会导致近视的发生和眼轴的增长，从而影响屈光度的变化。

在一些实施示例中，用户输入的检测信息包含被测者的个人信息以及检测项目信息；

图像处理终端2具体用于根据被测者的个人信息获取多模态数据，基于多模态数据以及检测项目信息确定所采用的光源阵列12中的光源，并控制光源阵列12启动对应波段的光源以向检测窗口111外投射探测光。

本实施例中，个人信息可以是被测者个人属性数据的一个子集（例如被测者个人属性数据中的身份信息），也就是图像处理终端2可以通过个人信息从数据库中匹配获取被测者对应的多模态数据。

在一些实施示例中，图像处理终端2具体用于：

根据预先获取的多模态数据输入至屈光度检测模型中确定被测者屈光不正确的概率；

根据屈光不正确的概率选择对应的屈光度检测模型，并将眼面部特征图像输入至对应的屈光度检测模型中，得到或优化被测者的屈光度指标。

本实施例中，为了进一步提高屈光度检测的精度，可以先根据多模态数据确定被测者的屈光度不正确概率，从而选取相应的屈光度检测模型，（即相当于对被测者的所属人群进行划分，例如受被测者家族属性数据或被测者相关社会属性数据影响较小的人群屈光度不正确概率较低，可以划分为一个人群，选取该人群对应的屈光度检测模型）。

本实施例中，在屈光度检测模型的训练过程中，屈光度检测对应的基础数据样本量可能不够充足，导致样本可靠性不够好，此时在训练屈光度检测模型时是不是可考虑首先获取一部分可靠样本，利用可靠样本对即将使用的样本进行筛选（分类器实现），得到可靠性较高的样本参与训练等。

在一些实施示例中，图像处理终端2还用于：

基于主成分分析法确定多模态数据以及眼面部特征图像中各个指标的第一权重；

基于推理机或知识图谱确定多模态数据以及眼面部特征图像中各个指标的第二权重；

根据第一权重和第二权重确定多模态数据以及眼面部特征图像中各个指标的融合权重；

相应的，图像处理终端2具体用于：

根据多模态数据以及眼面部特征图像中各个指标的融合权重、多模态数据以及眼面部特征图像中各个指标的值确定被测者的屈光度；

其中，第一权重、第二权重、融合权重均用于描述多模态数据以及眼面部特征图像中各个指标对屈光度的影响程度。

在一些实施示例中，多模态数据的获取方式可以是用户输入的，也可以是从便携采集终端1中获取的，还可以是从网络、文献中查询或预先存储的，在此不做限定。

在一些实施例中，对获取的多模态数据进行预处理，以筛选出对眼睛屈光度影响超过预设阈值的数据指标。

由于用眼习惯的差异，对于不同的人群，对屈光度存在影响的因素很多，所有因素均考虑会影响屈光度计算的速度，造成计算资源的浪费，由于各个因素对于屈光度的影响程度不同，本实施例中，筛选出对眼睛屈光度影响超过预设阈值的数据指标，从而仅根据筛选出的数据指标进行屈光度计算，能够在不影响屈光度计算精度的前提下提高计算速度。

在一些实施例中，便携采集终端1还包括肌电信号传感器；肌电信号传感器设置在检测窗口111上；肌电信号传感器用于检测被测者的眼部肌肉是否放松并将检测结果发送给图像处理终端2。

本实施例中，在检测过程中，被测者的眼部肌肉需要放松，以获得准确的眼部数据。肌电信号传感器可以设置在检测窗口中，当被测者贴近检测窗口进行检测时肌电信号传感器可以接触到被测者的眼部，实现对眼部肌肉的检测。

在一些实施例中，图像处理终端2中预先存储有多种青少年眼保健操指导与辅助方案，可以根据肌电信号传感器的检测结果为被测者选取相应的方案，以部分或全部替代眼保健操。

在一些实施例中，便携采集终端1还包括位置检测装置；位置检测装置设置在封闭式外壳11内；

位置检测装置用于检测被测者的眼部是否紧贴检测窗口并将检测结果发送给图像处理终端2。

图2是本发明实施例提供的封闭式外壳11的结构示意图。如图2所示，在一些实施例中，封闭式外壳11上设置有支撑架112；支撑架112用于调整封闭式外壳11与其所放置平面的角度。

本实施例中，便携采集终端1在采集被测者图像的时候，是放置桌面等平面上的，在校园等采集场景中，需要对多个被测者进行采集，不同的被测者身高不同，因此设置支撑架112整封闭式外壳11与其所放置平面的角度，以方便检测。图2所示的封闭式外壳11的结构仅是本发明的示例结构，并不作为限定。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件，或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端实施例仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于眼面部特征图像处理的便携智能眼健康管理系统，其特征在于，包括：便携采集终端以及图像处理终端；

所述便携采集终端包括封闭式外壳、光源阵列、摄像装置；所述光源阵列中包含不同波段的光源；

所述封闭式外壳上设置有检测窗口；所述光源阵列、摄像装置设置在所述封闭式外壳内；

所述图像处理终端响应于用户输入的检测信息，用于根据所述检测信息控制所述光源阵列启动对应波段的光源以向检测窗口外投射探测光；

所述图像处理终端还用于在向所述检测窗口外投射探测光，且检测到被测者的眼部紧贴所述检测窗口后，控制所述摄像装置拍摄眼面部特征图像；

所述图像处理终端还用于根据预先获取的多模态数据以及所述眼面部特征图像确定被测者的屈光度；其中，所述多模态数据包括被测者个人属性数据、被测者家族属性数据、被测者社会学属性数据和被测者所在区域社会环境与自然环境数据；

所述眼面部特征图像包括下述至少一项：角膜形态图像、眼底图像、眼轴图像、面部图像；

所述被测者个人属性数据，含生物学数据，包括下述至少一项：姓名、性别、年龄、身体质量指数、近视发现年龄、每天用眼时长、户外活动时长、被测者职业；

所述被测者家族属性数据，含遗传学数据，包括父母及家族眼病、近视史；

所述被测者相关社会学属性数据包括下述至少一项：当年或历年近视发生率、当年或历年近视进展率、不同年龄/学龄段人群屈光度均值、从事不同职业的人群屈光度均值；

所述被测者所在区域社会环境与自然环境数据，含地理学数据，包括下述至少一项：当地气象数据、当地地理信息、绿化率；

所述图像处理终端具体用于：

根据所述多模态数据以及所述眼面部特征图像中各个指标的融合权重、所述多模态数据以及所述眼面部特征图像中各个指标的值确定被测者的屈光度；

其中，所述融合权重用于描述所述多模态数据以及所述眼面部特征图像中各个指标对屈光度的影响程度。

2.根据权利要求1所述的基于眼面部特征图像处理的便携智能眼健康管理系统，其特征在于，所述封闭式外壳还包括夹片固定装置；所述夹片固定装置用于将预设形状的夹片固定在所述检测窗口的位置，以改变向检测窗口投射的探测光的形状。

3.根据权利要求1所述的基于眼面部特征图像处理的便携智能眼健康管理系统，其特征在于，所述光源为VCSEL光源，所述摄像装置的图像传感器前依次设置有微透镜阵列和滤光片。

4.根据权利要求1所述的基于眼面部特征图像处理的便携智能眼健康管理系统，其特征在于，所述用户输入的检测信息包含被测者的个人信息以及检测项目信息；

所述图像处理终端具体用于根据所述被测者的个人信息获取多模态数据，基于所述多模态数据以及检测项目信息确定所采用的所述光源阵列中的光源，并控制所述光源阵列启动对应波段的光源以向检测窗口外投射探测光。

5.根据权利要求1所述的基于眼面部特征图像处理的便携智能眼健康管理系统，其特征在于，所述图像处理终端具体用于：

根据预先获取的多模态数据输入至屈光度检测模型中确定被测者屈光不正确的概率；

根据所述屈光不正确的概率选择对应的屈光度检测模型，并将所述眼面部特征图像输入至所述对应的屈光度检测模型中，得到或优化被测者的屈光度指标。

6.根据权利要求1所述的基于眼面部特征图像处理的便携智能眼健康管理系统，其特征在于，所述图像处理终端还用于：

基于主成分分析法确定所述多模态数据以及所述眼面部特征图像中各个指标的第一权重；

基于推理机或知识图谱确定所述多模态数据以及所述眼面部特征图像中各个指标的第二权重；

根据所述第一权重和所述第二权重确定所述多模态数据以及所述眼面部特征图像中各个指标的融合权重；

其中，所述第一权重、所述第二权重均用于描述所述多模态数据以及所述眼面部特征图像中各个指标对屈光度的影响程度。

7.根据权利要求1所述的基于眼面部特征图像处理的便携智能眼健康管理系统，其特征在于，所述便携采集终端还包括肌电信号传感器；所述肌电信号传感器设置在所述检测窗口上；所述肌电信号传感器用于检测被测者的眼部肌肉是否放松并将检测结果发送给所述图像处理终端。

8.根据权利要求1-7任一项所述的基于眼面部特征图像处理的便携智能眼健康管理系统，其特征在于，所述便携采集终端还包括位置检测装置；所述位置检测装置设置在所述封闭式外壳内；

所述位置检测装置用于检测被测者的眼部是否紧贴所述检测窗口并将检测结果发送给所述图像处理终端。

9.根据权利要求1-7任一项所述的基于眼面部特征图像处理的便携智能眼健康管理系统，其特征在于，所述封闭式外壳上设置有支撑架；所述支撑架用于调整所述封闭式外壳与其所放置平面的角度。

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