CN116687338B - 眼底相机状态检测方法、眼底相机与存储介质 - Google Patents
眼底相机状态检测方法、眼底相机与存储介质 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供一种眼底相机状态检测方法、眼底相机与存储介质,属于医疗器械技术领域,具体包括:通过眼底相机至少获取N张以上的用户的眼底图像,并根据用户的眼底图像进行所述用户的异常值的确定;通过眼底相机在最近的设定时间内不属于异常使用用户的异常用户的数量、异常值以及所有的眼底图像进行眼底相机的运行状态值的确定,通过眼底相机的运行状态值、累计使用人数和累计使用次数进行眼底相机的检测频率的确定,并根据检测频率对所述眼底相机进行检测,从而实现了对眼底相机的状态检测的及时性和准确性,提升了运行的安全性和可靠性。
Description
技术领域
本发明属于医疗器械技术领域,尤其涉及一种眼底相机状态检测方法、眼底相机与存储介质。
背景技术
为了实现对用户的眼底图像的获取,现有技术方案中往往通过眼底相机进行用户的眼底图像的获取,同时随着微型和便携型的眼底相机的出现,在提升用户的使用便利性的基础上,如何实现对眼底相机的使用状态的确定成为亟待解决的技术问题。
为了实现对眼底相机的使用状态的确定,在发明专利CN112190227B《眼底相机及其使用状态检测方法》中,通过定位组件、调焦组件和照明组件以及物体特征进行判断,来验证运动组件是否可以正常调整镜头的深度,由此自动确定眼底相机各个重要部件是否能够正常工作,但是却存在以下技术问题:
忽视了根据眼底相机的使用情况进行眼底相机的使用状态的确定,具体的,当眼底相机在进行用户的眼底图像获取时,若存在多个用户均存在眼底图像的图像质量不满足要求的情况下,此时若不能对眼底相机的状态进行评估,则有可能无法准确的实现对眼底相机的运行状态的准确判断。
忽视了根据用户的眼底图像的分析结果实现对异常使用用户的判断,具体的,在用户的眼底图像的获取过程中,可能由于用户的眼部或者面部移动过于频繁导致的用户的眼底图像由于离焦导致的图像质量不佳的问题,因此若不能对上述用户进行识别,则同样无法准确的实现对眼底相机的运行状态的准确判断。
在进行眼底相机的运行状态判断时,未考虑结合用户的使用情况以及眼底相机的使用情况进行检测频率的动态调整,若不能进行检测频率的动态调整,则同样无法高效实时的实现对眼底相机的运行状态的准确判断。
针对上述技术问题,本发明提供了一种眼底相机状态检测方法、眼底相机与存储介质。
发明内容
为实现本发明目的,本发明采用如下技术方案:
根据本发明的一个方面,提供了一种眼底相机状态检测方法。
一种眼底相机状态检测方法,其特征在于,具体包括:
S11通过眼底相机至少获取N张以上的用户的眼底图像,并根据所述用户的眼底图像中异常眼底图像的数量以及图像质量评估值、眼底图像的图像质量评估值进行所述用户的异常值的确定,并通过所述异常值确定用户属于异常用户时,进入下一步骤;
S12对所述用户的眼底图像进行分析得到所述用户的眼睛位置的变动次数以及变动量,并结合所述用户的面部位置的变动次数以及变动量进行所述用户的异常使用值的确定,并通过用户的异常使用值确定用户不属于异常使用用户时,进入下一步骤;
S13获取所述眼底相机在最近的设定时间内不属于异常使用用户的异常用户的数量、异常使用值以及异常值,并结合在最近的设定时间内的所有的用户的异常眼底图像的数量以及图像质量评估值进行所述眼底相机的运行状态值的确定,并通过所述眼底相机的运行状态值确定所述眼底相机是否存在异常,若是,则对眼底相机进行检测,若否,则进入下一步骤;
S14通过所述眼底相机的运行状态值、累计使用人数和累计使用次数进行所述眼底相机的检测频率的确定,并根据检测频率对所述眼底相机进行检测。
进一步的技术方案在于,所述N的取值范围在2或者2以上,具体的根据所述眼底相机的型号在出厂时进行设置,也可以由用户自行调节。
进一步的技术方案在于,所述异常眼底图像根据所述用户的眼底图像的图像质量评估值进行确定,具体的,当所述眼底图像的图像质量评估值不能满足要求时,则确定所述眼底图像为异常眼底图像。
进一步的技术方案在于,所述眼底相机的运行状态值的取值范围在0到1之间,其中所述眼底相机的运行状态值越小,则所述眼底相机的运行状态越差。
第二方面,本发明提供了一种眼底相机,采用上述的一种眼底相机状态检测方法,其特征在于,具体包括:
异常用户确定模块;检测模块;其中所述检测模块包括异常使用确认模块,异常评估模块,检测频率确定模块;
所述异常用户确定模块负责通过眼底相机至少获取N张以上的用户的眼底图像,并根据所述用户的眼底图像中异常眼底图像的数量以及图像质量评估值、眼底图像的图像质量评估值进行所述用户的异常值的确定;
所述异常使用确认模块负责对所述用户的眼底图像进行分析得到所述用户的眼睛位置的变动次数以及变动量,并结合所述用户的面部位置的变动次数以及变动量进行所述用户的异常使用值的确定;
所述异常评估模块负责获取所述眼底相机在最近的设定时间内不属于异常使用用户的异常用户的数量、异常使用值以及异常值,并结合在最近的设定时间内的所有的用户的异常眼底图像的数量以及图像质量评估值进行所述眼底相机的运行状态值的确定;
所述检测频率确定模块通过所述眼底相机的运行状态值、累计使用人数和累计使用次数进行所述眼底相机的检测频率的确定,并根据检测频率对所述眼底相机进行检测。
第三方面,本申请实施例中提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,当所述计算机程序在计算机中执行时,令计算机执行上述的一种眼底相机状态检测方法。
本发明的有益效果在于:
通过根据用户的眼底图像中异常眼底图像的数量以及图像质量评估值、眼底图像的图像质量评估值进行用户的异常值的确定,从而实现了从用户的眼底图像的图像质量以及异常图像的情况对用户的使用结果的准确评估,保证了对问题的眼底相机的及时评估和发现。
通过结合用户的眼睛位置的变动次数以及变动量,并结合所述用户的面部位置的变动次数以及变动量进行所述用户的异常使用值的确定,实现了从用户的脸部位置的变情况以及眼睛位置的变动情况对异常使用的用户的挖掘,避免了由于用户的使用不当导致的对眼底相机的错误评估的问题,进一步提升了眼底相机的问题的发现的及时性和可靠性。
通过结合一段时间内的异常用户的情况以及异常眼底图像的图像质量以及数量进行所述眼底相机的运行状态值的确定,既考虑到异常用户的使用情况,同时也考虑到实际的眼底图像的图像质量,实现了对问题的眼底相机的准确评估,提升了眼底相机的工作的稳定性。
通过眼底相机的运行状态值、累计使用人数和累计使用次数进行所述眼底相机的检测频率的确定,从而不仅仅考虑到眼底相机的使用情况,同时也与眼底相机的实际的运行状态结合在一起,从而实现了对不同的眼底相机的差异性的运行状态的评估。
其他特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施例,并配合所附附图,作详细说明如下。
附图说明
通过参照附图详细描述其示例实施方式,本发明的上述和其它特征及优点将变得更加明显;
图1是根据实施例1的一种眼底相机状态检测方法的流程图;
图2是根据实施例1的用户的异常值的确定的方法的流程图;
图3是根据实施例1的用户的异常使用值的确定的方法的流程图;
图4是根据实施例1的眼底相机的运行状态值的确定的方法的流程图;
图5是根据实施例1的眼底相机的检测频率的确定的方法的流程图;
图6是根据实施例2的一种眼底相机的框架图;
图7是根据实施例3的一种计算机可读存储介质的框架图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案,下面将结合本说明书实施例中的附图,对本说明书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说明书一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本说明书实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本说明书保护的范围。
实施例1
为解决上述问题,根据本发明的一个方面,如图1所示,提供了根据本发明的一个方面,提供了一种眼底相机状态检测方法,其特征在于,具体包括:
S11通过眼底相机至少获取N张以上的用户的眼底图像,并根据所述用户的眼底图像中异常眼底图像的数量以及图像质量评估值、眼底图像的图像质量评估值进行所述用户的异常值的确定,并通过所述异常值确定用户属于异常用户时,进入下一步骤;
需要说明的是,所述N的取值范围在2或者2以上,具体的根据所述眼底相机的型号在出厂时进行设置,也可以由用户自行调节。
一般来说,至少需要拍摄3张以上的用户的眼底图像,从而可以从其中获取得到最佳的眼底图像。
具体的,所述异常眼底图像根据所述用户的眼底图像的图像质量评估值进行确定,具体的,当所述眼底图像的图像质量评估值不能满足要求时,则确定所述眼底图像为异常眼底图像。
实际的操作过程中,可以通过图像的模糊度或者图像亮度等指标对眼底图像的图像质量进行评估,通过单一的例如图像梯度、灰度值或者多重因素综合起来实现对图像质量的准确评估。
具体的举例说明,如图2所示,所述用户的异常值的确定的方法为:
S21获取所述用户的眼底图像,并根据所述用户的眼底图像的模糊度和图像亮度进行所述眼底图像的图像质量评估值的确定,并根据所述用户的眼底图像的图像质量评估值进行异常眼底图像的筛选;
具体的,可以通过设定好的图像质量阈值实现对异常眼底图像的筛选,同时当任意一种的眼底图像的模糊度或者图像亮度不满足要求时,则确定此时的眼底图像为异常眼底图像。
需要说明的是,根据所述用户的眼底图像的模糊度和图像亮度进行所述眼底图像的图像质量评估值的确定,具体包括:
根据所述用户的眼底图像的峰值信噪比、变换域中的高频频谱特征以及所述用户的眼底图像的边缘梯度特征以及信息熵进行所述用户的眼底图像的模糊度的确定,并根据所述用户的眼底图像的模糊度进行所述用户的眼底图像的图像模糊度评价值的确定;
将所述用户的眼底图像转换为灰度图,并根据所述灰度图的灰度值的大小以及分布情况进行所述用户的眼底图像的图像亮度的确定,并根据所述用户的眼底图像的图像亮度进行所述用户的眼底图像的图像亮度评价值的确定;
通过所述眼底图像的图像模糊度评价值以及所述眼底图像的图像亮度评价值进行所述眼底图像的图像质量评估值的确定。
S22通过所述用户的眼底图像中的异常眼底图像的比例确定所述用户是否为异常用户,若是,则进入下一步骤,若否,则进入步骤S24;
具体的,当眼底图像中的异常眼底图像的比例超过三分之二时,则说明用户为异常用户,因此可以通过综合的图像质量的确定以实现对异常用户的确认。
S23根据所述异常眼底图像的数量以及比例,所述异常眼底图像的图像质量评估值的均值以及图像质量评估值的最小值进行所述用户的异常眼底图像的综合图像质量评估值的确定,并根据所述用户的异常眼底图像的综合图像质量评估值确定所述用户是否为异常用户,若是,则确定所述用户为异常用户,并根据所述用户的异常眼底图像的综合图像质量评估值进行所述用户的异常值的确定,若否,则进入下一步骤;
S24获取所述用户的眼底图像的数量,并将所述用户除去所述异常眼底图像的眼底图像作为正常眼底图像,并根据所述正常眼底图像的数量以及比例、图像质量评估值进行所述用户的正常眼底图像的综合图像质量评估值的确定,并根据所述用户的正常眼底图像的综合图像质量评估值确定所述用户是否不属于异常用户,若是,则确定所述用户不属于异常用户,若否,则进入下一步骤;
S25通过所述用户的异常眼底图像的综合图像质量评估值以及所述用户的正常眼底综合图像质量评估值进行所述用户的异常值的确定。
在本实施例中,通过根据用户的眼底图像中异常眼底图像的数量以及图像质量评估值、眼底图像的图像质量评估值进行用户的异常值的确定,从而实现了从用户的眼底图像的图像质量以及异常图像的情况对用户的使用结果的准确评估,保证了对问题的眼底相机的及时评估和发现。
S12对所述用户的眼底图像进行分析得到所述用户的眼睛位置的变动次数以及变动量,并结合所述用户的面部位置的变动次数以及变动量进行所述用户的异常使用值的确定,并通过用户的异常使用值确定用户不属于异常使用用户时,进入下一步骤;
具体的举例说明,如图3所示,所述用户的异常使用值的确定的方法为:
S31根据所述眼底相机的面贴组件的压力变动情况进行所述用户的面部位置的变动次数的确定,并判断所述用户的面部位置的变动次数是否大于预设次数,若是,则进入步骤S33,若否,则进入步骤S32;
需要说明的是,当面部位置的变动次数较多时,则此时用户为异常使用用户的可能性较大,因此必须综合考虑多重因素实现异常使用用户的判断。
S32根据所述眼底相机的面贴组件的压力变动情况进行所述用户的面部位置在不同的变动次数时的变动量的确定,并将所述用户的面部位置的变动量不满足要求的变动次数作为异常变动次数,并判断所述用户的异常变动次数是否大于设定异常次数阈值,若是,则进入步骤S33,若否,则确定所述用户不属于异常使用用户,并通过所述用户的异常变动次数以及所述用户的拍摄时长进行所述用户的异常使用值的确定;
需要说明的是,除了单一的采用异常变动次数或者变动次数实现对不是异常使用用户的筛选,还可以综合考虑上述两种因素实现对正常使用用户的筛选,具体的如表1所示;
表1 正常使用用户的筛选条件
S33获取所述用户的变动次数以及不同的变动次数的变动量、异常变动次数以及不同的异常变动次数的变动量,并结合所述用户的拍摄时长进行所述用户的面部变动评估量的确定,并根据所述用户的面部变动评估量确定所述用户是否为异常用户,若是,则确定所述用户为异常用户,并通过所述用户的面部变动评估量进行所述用户的异常使用值的确定,若否,则进入下一步骤;
S34通过所述用户的眼底图像进行所述眼睛位置的变动次数以及变动量的确定,并根据所述用户的眼睛位置的变动量不满足要求地变动次数作为异常眼睛变动次数,并根据所述用户的异常眼睛变动次数以及所述用户的面部变动评估量确定所述用户是否为异常使用用户,若否,则进入下一步骤,若是,则确定所述用户属于异常使用用户,并根据所述用户的异常眼睛变动次数以及所述用户的面部变动评估量进行所述用户的异常使用值的确定;
需要说明的是,根据所述用户的异常眼睛变动次数以及所述用户的面部变动评估量确定所述用户是否为异常使用用户,具体包括:
获取所述用户的异常眼睛变动次数,并判断所述用户的异常眼睛变动次数是否大于眼睛变动设定次数,若是,则确定所述用户为异常使用用户,若否,则进入下一步骤;
通过所述用户的异常眼睛变动次数进行所述用户的异常眼睛变动评估量的确定,并根据所述用户的异常眼睛变动评估量以及所述用户的面部变动评估量进行所述用户的综合变动评估量的确定,并根据所述综合变动评估量确定所述用户是否为异常使用用户。
S35通过所述用户的眼睛位置的变动次数以及变动量,异常眼睛变动次数以及变动量,用户的拍摄时长进行所述用户的眼睛变动评估量的确定,并根据所述用户的眼睛变动评估量以及所述用户的面部变动评估量进行所述用户的异常使用值的确定。
具体的,通过用户的异常使用值确定用户不属于异常使用用户,具体包括:
判断所述用户的异常使用值是否满足要求,若是,则进入下一步骤,若否,则确定所述用户为异常使用用户;
判断所述用户的眼睛变动评估量是否满足要求,若是,则进入下一步骤,若否,则确定所述用户为异常使用用户;
判断所述用户的面部变动评估量是否满足要求,若是,则确定所述用户不属于异常使用用户,若否,则确定所述用户为异常使用用户。
在本实施例中,通过结合用户的眼睛位置的变动次数以及变动量,并结合所述用户的面部位置的变动次数以及变动量进行所述用户的异常使用值的确定,实现了从用户的脸部位置的变情况以及眼睛位置的变动情况对异常使用的用户的挖掘,避免了由于用户的使用不当导致的对眼底相机的错误评估的问题,进一步提升了眼底相机的问题的发现的及时性和可靠性。
S13获取所述眼底相机在最近的设定时间内不属于异常使用用户的异常用户的数量、异常使用值以及异常值,并结合在最近的设定时间内的所有的用户的异常眼底图像的数量以及图像质量评估值进行所述眼底相机的运行状态值的确定,并通过所述眼底相机的运行状态值确定所述眼底相机是否存在异常,若是,则对眼底相机进行检测,若否,则进入下一步骤;
具体的,如图4所示,所述眼底相机的运行状态值的确定的方法为:
S41获取所述眼底相机在最近的设定时间内的异常用户的数量,并通过所述异常用户的数量确定所述眼底相机是否存在异常,若是,则进入下一步骤,若否,则确定所述眼底不存在异常,并通过在最近的设定时间内不属于异常使用用户的异常用户的数量进行所述眼底相机的运行状态值的确定;
S42将所述眼底相机在最近的设定时间内不属于异常使用用户的异常用户作为筛选异常用户,并通过所述筛选异常用户的数量确定所述眼底是否存在异常,若是,则进入下一步骤,若否,则确定所述眼底不存在异常,并通过在最近的设定时间内不属于异常使用用户的异常用户的数量进行所述眼底相机的运行状态值的确定;
S43通过所述眼底相机在最近的设定时间内的筛选异常用户的数量、异常使用值以及异常值,并结合所述筛选异常用户的异常眼底图像的数量进行所述眼底相机的异常筛选用户的状态评估值的确定;
S44根据所述眼底相机在最近的设定时间内的异常使用用户的数量以及异常值,并结合所述异常使用用户的异常眼底图像的数量进行所述眼底相机的异常使用用户的状态评估值的确定,通过所述眼底相机的异常使用用户的状态评估值、异常筛选用户的状态评估、在最近的设定时间内的所有的用户的异常眼底图像的数量以及图像质量评估值进行所述眼底相机的运行状态值的确定。
具体的,所述眼底相机的运行状态值的取值范围在0到1之间,其中所述眼底相机的运行状态值越小,则所述眼底相机的运行状态越差。
在本实施例中,通过结合一段时间内的异常用户的情况以及异常眼底图像的图像质量以及数量进行所述眼底相机的运行状态值的确定,既考虑到异常用户的使用情况,同时也考虑到实际的眼底图像的图像质量,实现了对问题的眼底相机的准确评估,提升了眼底相机的工作的稳定性。
S14通过所述眼底相机的运行状态值、累计使用人数和累计使用次数进行所述眼底相机的检测频率的确定,并根据检测频率对所述眼底相机进行检测。
需要说明的是,如图5所示,所述眼底相机的检测频率的确定的方法为:
S51根据所述眼底相机的累计使用人数以及累计使用次数进行所述眼底相机的设定检测频率的确定,并通过所述眼底相机的运行状态值对所述眼底相机的设定检测频率进行修正得到修正检测频率;
S52根据所述眼底相机的历史的运行状态值进行所述眼底相机被认定为异常的次数,并将所述眼底相机被认定为异常的次数作为历史异常次数,并根据所述眼底相机的历史异常次数确定所述眼底相机的修正检测频率是否满足要求,若是,则进入下一步骤,若否,则通过所述眼底相机的修正检测频率进行所述眼底相机的检测频率的确定;
S53通过所述眼底相机的历史异常次数、近一年内的月均的历史异常次数以及运行状态值的均值对所述眼底相机的修正检测频率进行修正得到所述眼底相机的检测频率。
在本实施例中,通过眼底相机的运行状态值、累计使用人数和累计使用次数进行所述眼底相机的检测频率的确定,从而不仅仅考虑到眼底相机的使用情况,同时也与眼底相机的实际的运行状态结合在一起,从而实现了对不同的眼底相机的差异性的运行状态的评估。
实施例2
另一方面,如图6所示,本发明提供了一种眼底相机,采用上述的一种眼底相机状态检测方法,其特征在于,具体包括:
异常用户确定模块;检测模块;其中所述检测模块包括异常使用确认模块,异常评估模块,检测频率确定模块;
所述异常用户确定模块负责通过眼底相机至少获取N张以上的用户的眼底图像,并根据所述用户的眼底图像中异常眼底图像的数量以及图像质量评估值、眼底图像的图像质量评估值进行所述用户的异常值的确定;
所述异常使用确认模块负责对所述用户的眼底图像进行分析得到所述用户的眼睛位置的变动次数以及变动量,并结合所述用户的面部位置的变动次数以及变动量进行所述用户的异常使用值的确定;
所述异常评估模块负责获取所述眼底相机在最近的设定时间内不属于异常使用用户的异常用户的数量、异常使用值以及异常值,并结合在最近的设定时间内的所有的用户的异常眼底图像的数量以及图像质量评估值进行所述眼底相机的运行状态值的确定;
所述检测频率确定模块通过所述眼底相机的运行状态值、累计使用人数和累计使用次数进行所述眼底相机的检测频率的确定,并根据检测频率对所述眼底相机进行检测。
实施例3
另一方面,如图7所示,本申请实施例中提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,当所述计算机程序在计算机中执行时,令计算机执行上述的一种眼底相机状态检测方法。
上述的一种眼底相机状态检测方法,具体包括:
通过眼底相机至少获取N张以上的用户的眼底图像,获取所述用户的眼底图像,并根据所述用户的眼底图像的模糊度和图像亮度进行所述眼底图像的图像质量评估值的确定,并根据所述用户的眼底图像的图像质量评估值进行异常眼底图像的筛选;
根据所述异常眼底图像的数量以及比例,所述异常眼底图像的图像质量评估值的均值以及图像质量评估值的最小值进行所述用户的异常眼底图像的综合图像质量评估值的确定;
获取所述用户的眼底图像的数量,并将所述用户除去所述异常眼底图像的眼底图像作为正常眼底图像,并根据所述正常眼底图像的数量以及比例、图像质量评估值进行所述用户的正常眼底图像的综合图像质量评估值的确定;
通过所述用户的异常眼底图像的综合图像质量评估值以及所述用户的正常眼底综合图像质量评估值进行所述用户的异常值的确定,并通过所述异常值确定用户属于异常用户时,进入下一步骤;
具体的,当不属于异常用户时,则继续进行用户的眼底图像的获取,直至获得满足要求的眼底图像。
对所述用户的眼底图像进行分析得到所述用户的眼睛位置的变动次数以及变动量,并结合所述用户的面部位置的变动次数以及变动量进行所述用户的异常使用值的确定,并通过用户的异常使用值确定用户不属于异常使用用户时,进入下一步骤;
具体的,当属于异常用户时,则继续进行用户的眼底图像的获取,并输出异常使用的提醒,直至获得满足要求的眼底图像。
获取所述眼底相机在最近的设定时间内不属于异常使用用户的异常用户的数量、异常使用值以及异常值,并结合在最近的设定时间内的所有的用户的异常眼底图像的数量以及图像质量评估值进行所述眼底相机的运行状态值的确定,并通过所述眼底相机的运行状态值确定所述眼底相机是否存在异常,若是,则对眼底相机进行检测,若否,则进入下一步骤;
通过所述眼底相机的运行状态值、累计使用人数和累计使用次数进行所述眼底相机的检测频率的确定,并根据检测频率对所述眼底相机进行检测。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其,对于装置、设备、非易失性计算机存储介质实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下,在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外,在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中,多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
以上所述仅为本说明书的一个或多个实施例而已,并不用于限制本说明书。对于本领域技术人员来说,本说明书的一个或多个实施例可以有各种更改和变化。凡在本说明书的一个或多个实施例的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本说明书的权利要求范围之内。
Claims (10)
1.一种眼底相机状态检测方法,其特征在于,具体包括:
通过眼底相机至少获取N张以上的用户的眼底图像,并根据所述用户的眼底图像中异常眼底图像的数量以及图像质量评估值、眼底图像的图像质量评估值进行所述用户的异常值的确定,并通过所述异常值确定用户属于异常用户时,进入下一步骤;
所述N的取值范围在2或者2以上,具体的根据所述眼底相机的型号在出厂时进行设置,也可以由用户自行调节;
对所述用户的眼底图像进行分析得到所述用户的眼睛位置的变动次数以及变动量,并结合所述用户的面部位置的变动次数以及变动量进行所述用户的异常使用值的确定,并通过用户的异常使用值确定用户不属于异常使用用户时,进入下一步骤;
获取所述眼底相机在最近的设定时间内不属于异常使用用户的异常用户的数量、异常使用值以及异常值,并结合在最近的设定时间内的所有的用户的异常眼底图像的数量以及图像质量评估值进行所述眼底相机的运行状态值的确定,并通过所述眼底相机的运行状态值确定所述眼底相机是否存在异常,若是,则对眼底相机进行检测,若否,则进入下一步骤;
通过所述眼底相机的运行状态值、累计使用人数和累计使用次数进行所述眼底相机的检测频率的确定,并根据检测频率对所述眼底相机进行检测。
2.如权利要求1所述的一种眼底相机状态检测方法,其特征在于,所述异常眼底图像根据所述用户的眼底图像的图像质量评估值进行确定,具体的,当所述眼底图像的图像质量评估值不能满足要求时,则确定所述眼底图像为异常眼底图像。
3.如权利要求1所述的一种眼底相机状态检测方法,其特征在于,所述用户的异常值的确定的方法为:
S21获取所述用户的眼底图像,并根据所述用户的眼底图像的模糊度和图像亮度进行所述眼底图像的图像质量评估值的确定,并根据所述用户的眼底图像的图像质量评估值进行异常眼底图像的筛选;
S22通过所述用户的眼底图像中的异常眼底图像的比例确定所述用户是否为异常用户,若是,则进入下一步骤,若否,则进入步骤S24;
S23根据所述异常眼底图像的数量以及比例,所述异常眼底图像的图像质量评估值的均值以及图像质量评估值的最小值进行所述用户的异常眼底图像的综合图像质量评估值的确定,并根据所述用户的异常眼底图像的综合图像质量评估值确定所述用户是否为异常用户,若是,则确定所述用户为异常用户,并根据所述用户的异常眼底图像的综合图像质量评估值进行所述用户的异常值的确定,若否,则进入下一步骤;
S24获取所述用户的眼底图像的数量,并将所述用户除去所述异常眼底图像的眼底图像作为正常眼底图像,并根据所述正常眼底图像的数量以及比例、图像质量评估值进行所述用户的正常眼底图像的综合图像质量评估值的确定,并根据所述用户的正常眼底图像的综合图像质量评估值确定所述用户是否不属于异常用户,若是,则确定所述用户不属于异常用户,若否,则进入下一步骤;
S25通过所述用户的异常眼底图像的综合图像质量评估值以及所述用户的正常眼底综合图像质量评估值进行所述用户的异常值的确定。
4.如权利要求3所述的一种眼底相机状态检测方法,其特征在于,根据所述用户的眼底图像的模糊度和图像亮度进行所述眼底图像的图像质量评估值的确定,具体包括:
根据所述用户的眼底图像的峰值信噪比、变换域中的高频频谱特征以及所述用户的眼底图像的边缘梯度特征以及信息熵进行所述用户的眼底图像的模糊度的确定,并根据所述用户的眼底图像的模糊度进行所述用户的眼底图像的图像模糊度评价值的确定;
将所述用户的眼底图像转换为灰度图,并根据所述灰度图的灰度值的大小以及分布情况进行所述用户的眼底图像的图像亮度的确定,并根据所述用户的眼底图像的图像亮度进行所述用户的眼底图像的图像亮度评价值的确定;
通过所述眼底图像的图像模糊度评价值以及所述眼底图像的图像亮度评价值进行所述眼底图像的图像质量评估值的确定。
5.如权利要求1所述的一种眼底相机状态检测方法,其特征在于,所述用户的异常使用值的确定的方法为:
S31根据所述眼底相机的面贴组件的压力变动情况进行所述用户的面部位置的变动次数的确定,并判断所述用户的面部位置的变动次数是否大于预设次数,若是,则进入步骤S33,若否,则进入步骤S32;
S32根据所述眼底相机的面贴组件的压力变动情况进行所述用户的面部位置在不同的变动次数时的变动量的确定,并将所述用户的面部位置的变动量不满足要求的变动次数作为异常变动次数,并判断所述用户的异常变动次数是否大于设定异常次数阈值,若是,则进入步骤S33,若否,则确定所述用户不属于异常使用用户,并通过所述用户的异常变动次数以及所述用户的拍摄时长进行所述用户的异常使用值的确定;
S33获取所述用户的变动次数以及不同的变动次数的变动量、异常变动次数以及不同的异常变动次数的变动量,并结合所述用户的拍摄时长进行所述用户的面部变动评估量的确定,并根据所述用户的面部变动评估量确定所述用户是否为异常使用用户,若是,则确定所述用户为异常使用用户,并通过所述用户的面部变动评估量进行所述用户的异常使用值的确定,若否,则进入下一步骤;
S34通过所述用户的眼底图像进行所述眼睛位置的变动次数以及变动量的确定,并根据所述用户的眼睛位置的变动量不满足要求地变动次数作为异常眼睛变动次数,并根据所述用户的异常眼睛变动次数以及所述用户的面部变动评估量确定所述用户是否为异常使用用户,若否,则进入下一步骤,若是,则确定所述用户属于异常使用用户,并根据所述用户的异常眼睛变动次数以及所述用户的面部变动评估量进行所述用户的异常使用值的确定;
S35通过所述用户的眼睛位置的变动次数以及变动量,异常眼睛变动次数以及变动量,用户的拍摄时长进行所述用户的眼睛变动评估量的确定,并根据所述用户的眼睛变动评估量以及所述用户的面部变动评估量进行所述用户的异常使用值的确定。
6.如权利要求5所述的一种眼底相机状态检测方法,其特征在于,通过用户的异常使用值确定用户不属于异常使用用户,具体包括:
判断所述用户的异常使用值是否满足要求,若是,则进入下一步骤,若否,则确定所述用户为异常使用用户;
判断所述用户的眼睛变动评估量是否满足要求,若是,则进入下一步骤,若否,则确定所述用户为异常使用用户;
判断所述用户的面部变动评估量是否满足要求,若是,则确定所述用户不属于异常使用用户,若否,则确定所述用户为异常使用用户。
7.如权利要求5所述的一种眼底相机状态检测方法,其特征在于,根据所述用户的异常眼睛变动次数以及所述用户的面部变动评估量确定所述用户是否为异常使用用户,具体包括:
获取所述用户的异常眼睛变动次数,并判断所述用户的异常眼睛变动次数是否大于眼睛变动设定次数,若是,则确定所述用户为异常使用用户,若否,则进入下一步骤;
通过所述用户的异常眼睛变动次数进行所述用户的异常眼睛变动评估量的确定,并根据所述用户的异常眼睛变动评估量以及所述用户的面部变动评估量进行所述用户的综合变动评估量的确定,并根据所述综合变动评估量确定所述用户是否为异常使用用户。
8.如权利要求1所述的一种眼底相机状态检测方法,其特征在于,所述眼底相机的运行状态值的取值范围在0到1之间,其中所述眼底相机的运行状态值越小,则所述眼底相机的运行状态越差。
9.一种眼底相机,采用权利要求1-8任一项所述的一种眼底相机状态检测方法,其特征在于,具体包括:
异常用户确定模块;检测模块;其中所述检测模块包括异常使用确认模块,异常评估模块,检测频率确定模块;
所述异常用户确定模块负责通过眼底相机至少获取N张以上的用户的眼底图像,并根据所述用户的眼底图像中异常眼底图像的数量以及图像质量评估值、眼底图像的图像质量评估值进行所述用户的异常值的确定;
所述异常使用确认模块负责对所述用户的眼底图像进行分析得到所述用户的眼睛位置的变动次数以及变动量,并结合所述用户的面部位置的变动次数以及变动量进行所述用户的异常使用值的确定;
所述异常评估模块负责获取所述眼底相机在最近的设定时间内不属于异常使用用户的异常用户的数量、异常使用值以及异常值,并结合在最近的设定时间内的所有的用户的异常眼底图像的数量以及图像质量评估值进行所述眼底相机的运行状态值的确定;
所述检测频率确定模块通过所述眼底相机的运行状态值、累计使用人数和累计使用次数进行所述眼底相机的检测频率的确定,并根据检测频率对所述眼底相机进行检测。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,当所述计算机程序在计算机中执行时,令计算机执行权利要求1-8任一项所述的一种眼底相机状态检测方法。
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