CN118151754A - 基于ar的周边离焦的防控近视方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及近视防控技术领域，具体为基于AR的周边离焦的防控近视方法系统，包括利用眼球追踪技术对用户眼球注视点方向进行追踪，以获取用户视野图像；对获取的所述用户视野图像进行处理，用于将用户眼球注视点的中心图像与四周边缘图像进行区分；将用户眼球注视点中心的图像成像在用户视网膜上，四周边缘的图像进行模糊处理，以减轻眼睛对于四周边缘的过度专注，以使得可控制用户眼轴的伸长而达到防控近视的目的，本发明采用眼球追踪技术，不受佩戴方式的影响，直接追踪到眼球的注视点方向，将注视点周边图像进行模糊处理；保留注视点中心的清晰区域，并采用多训练场景，可根据感兴趣的场景进行训练，改变了传统训练的场景局限性，场景单一性。
Description
技术领域
本发明涉及近视防控技术领域，具体为基于AR的周边离焦的防控近视方法系统。
背景技术
由于长时间不良的用眼习惯，如过度使用电子设备、学习压力大、户外活动不足等因素导致近视人群的逐渐增加。近视不仅影响正常生活，还会对眼睛造成不可逆的损害。
近视的症状主要包括视物模糊、眼睛疲劳、头痛、眼胀等。在近视初期，可能只是轻微的视力下降，但随着病情的发展，可能会逐渐出现各种各样的症状。因此，及时发现并采取有效的治疗措施是非常重要的。
近视的治疗主要包括配戴眼镜、角膜塑形镜和手术治疗等方法。其中，配戴眼镜是最常用的方法，可以有效改善视力。角膜塑形镜则可以在晚上佩戴，通过改变角膜形状来达到矫正视力的目的。手术治疗则包括激光手术和晶体植入手术等，适用于近视度数稳定、年龄适合的患者。然而传统的方法存在以下缺点。
戴镜方式：戴镜的方式受到佩戴方式的影响，佩戴不规范会不仅达不到预防控制效果，还会使得近视度数增加。
角膜塑形镜：虽然角膜塑形镜可以暂时性降低近视度数或减轻近视症状，但它并不能治愈近视。如果停止佩戴角膜塑形镜，近视度数可能会恢复到原来的水平。如果佩戴不正确，可能会引起眼部不适或感染。
手术：手术方式虽然能解决近视的问题的，但是手术的方式会对眼睛产生不可逆的伤害，并且手术存在一定的并发风险，产生斜视、散光等。
发明内容
(一)发明目的
本发明是为了解决现有检测技术的缺点和困难，从而提出了基于AR的周边离焦的防控近视方法。
(二)技术方案
为解决上述问题，本发明第一方面提供了基于AR的周边离焦的防控近视方法，包括如下步骤：
S100,利用眼球追踪技术对用户眼球注视点方向进行追踪，以获取用户视野图像；
S200,对获取的所述用户视野图像进行处理，用于将用户眼球注视点的中心图像与四周边缘图像进行区分；
S300,将用户眼球注视点中心的图像成像在用户视网膜上，四周边缘的图像进行模糊处理，以减轻眼睛对于四周边缘的过度专注，以使得可控制用户眼轴的伸长而达到防控近视的目的。
作为本发明的一个技术方案，所述步骤S200中，对获取的所述用户视野图像进行处理包括：
保留用户眼球注视点中心的图像，对四周边缘的图像进行模糊处理。
作为本发明的一个技术方案，所述对四周边缘的图像进行模糊处理，采用高斯模糊，包括公式：
其中，σ是标准差，x，y为当前位置到卷积核中心的整数距离；
对高斯核中的元素进行归一化处理。
作为本发明的一个技术方案，在所述步骤S100执行之前，还包括预设/实时更新至少两个训练场景，用户可根据兴趣喜好，自由选择训练场景。
作为本发明的一个技术方案，在所述步骤S100执行之前，还包括：
对用户基本信息的采集，其中，所述用户基本信息包括但不限于用户年龄、性别、近视数据；
根据采集的用户基本信息，向用户推荐训练场景；
根据用户在某一训练场景下的训练结果，可实时调整训练场景的参数，并对用户训练数据进行存储。
作为本发明的一个技术方案，所述方法还包括：
对用户的训练数据进行存储分析，获取用户在训练过程中的眼球数据；
根据所述眼球数据，调整用户训练场景参数，并反馈至终端。
作为本发明的一个技术方案，所述眼球数据至少包括眼球注视点移动轨迹；
根据所述注视点移动轨迹判断用户对当前训练场景的兴趣程度；
将所述兴趣程度数值化处理，对训练场景元素内容根据所述兴趣程度进行对应的实时更新，以使得可对用户眼轴的伸长进行引导。
本发明第二方面提出了基于AR的周边离焦的防控近视系统，包括：
获取单元，利用眼球追踪技术对用户眼球注视点方向进行追踪，以获取用户视野图像；
图像处理单元，用于对获取的所述用户视野图像进行处理，用于将用户眼球注视点的中心图像与四周边缘图像进行区分；
成像单元,用于将用户眼球注视点中心的图像成像在用户视网膜上，四周边缘的图像进行模糊处理，以减轻眼睛对于四周边缘的过度专注，以使得可控制用户眼轴的伸长而达到防控近视的目的。
作为本发明的一个技术方案，所述系统还包括场景单元，用于预设/实时更新至少两个训练场景，用户可根据兴趣喜好，自由选择训练场景。
作为本发明的一个技术方案，所述系统还包括用户单元，用于对用户基本信息的采集，其中，所述用户基本信息包括但不限于用户年龄、性别、近视数据；
根据采集的用户基本信息，向用户推荐训练场景；
根据用户在某一训练场景下的训练结果，可实时调整训练场景的参数，并对用户训练数据进行存储。
本发明的上述技术方案具有如下有益的技术效果：
本发明可精准捕捉用户注视区域，采用眼球追踪技术，不受佩戴方式的影响，直接追踪到眼球的注视点方向，将注视点周边图像进行模糊处理。保留注视点中心的清晰区域，并采用多训练场景，可根据感兴趣的场景进行训练，改变了传统训练的场景局限性，场景单一性，只需要佩戴一个AR眼镜，便可进入丰富的训练场场景，实时监控存储训练数据，根据数据分析需要调整的参数进行实时训练监控。
附图说明
图1为本发明方法流程图；
图2为本发明方法一实施例流程图；
图3为本发明系统框图；
图4为本发明一实施例示意图；
图5为本发明又一实施例示意图；
图6为本发明另一实施例示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。
参考图1-3，本发明第一方面提供的基于AR的周边离焦的防控近视方法，包括步骤S100,利用眼球追踪技术对用户眼球注视点方向进行追踪，以获取用户视野图像，S200,对获取的所述用户视野图像进行处理，用于将用户眼球注视点的中心图像与四周边缘图像进行区分，在一个实施例中，具体的，保留用户眼球注视点中心的图像，对四周边缘的图像进行模糊处理，S300,将用户眼球注视点中心的图像成像在用户视网膜上，四周边缘的图像进行模糊处理，以减轻眼睛对于四周边缘的过度专注，以使得可控制用户眼轴的伸长而达到防控近视的目的。
在一个具体的实施方案中，所述对四周边缘的图像进行模糊处理，采用高斯模糊，为了更好的理解本发明，下面对高斯模糊在本发明中的应用做简单介绍：高斯模糊使用了卷积计算，他使用的卷积核为高斯核，高斯核是一个正方形大小的滤波，每个元素的计算都是基于下面的高斯方程：
其中，σ是标准差，一般取值为1，x，y为当前位置到卷积核中心的整数距离；我们只需要计算高斯核中各个位置对应的高斯值。为了保证模糊处理后的图像不会变暗，我们需要对高斯核中的元素进行归一化，即将所有元素都除以它们的权值和，从而保证归一化后的权值和为1。因此，高斯函数中e前面的系数不会对高斯核产生任何影响，在计算高斯核的过程中可以省去。
高斯方程很好的模拟了邻域每个像素的影响程度，距离越近，影响程度越大，高斯核的维数越高越模糊。
表1
由于上表1高斯核中包含了很多重复的权重，这里只需要用到3个权重即可{0.4026，0.2442，0.0545}，该数据仅做示例。
| 0.0545 | 0.2442 | 0.4026 | 0.2442 | 0.0545 | …… |
为了方便本领域技术人员更好的理解本发明，本发明下面提供该部分实现代码：
C#算法实现。
Shader算法实现。
在所述步骤S100执行之前，还包括预设/实时更新至少两个训练场景，用户可根据兴趣喜好，自由选择训练场景。
设计不同的训练场景，如观影，游戏，学习等多种场景，更加丰富的训练场景、更多的刺激元素、远近、近景，丰富的场景组合训练，可根据感兴趣的场景进行训练，改变了传统训练的场景局限性，场景单一性。
在所述步骤S100执行之前，还包括：对用户基本信息的采集，其中，所述用户基本信息包括但不限于用户年龄、性别、近视数据；根据采集的用户基本信息，向用户推荐训练场景；根据用户在某一训练场景下的训练结果，可实时调整训练场景的参数，并对用户训练数据进行存储。
在一个实施例中，还包括：对用户的训练数据进行存储分析，获取用户在训练过程中的眼球数据；根据所述眼球数据，调整用户训练场景参数，并反馈至终端。所述眼球数据至少包括眼球注视点移动轨迹；根据所述注视点移动轨迹判断用户对当前训练场景的兴趣程度；将所述兴趣程度数值化处理，对训练场景元素内容根据所述兴趣程度进行对应的实时更新，以使得可对用户眼轴的伸长进行引导。
在一个实施例中，例如游戏场景下，可以将用户的兴趣程度值转化为游戏场景中的激励值，通过增设不限于游戏奖励的方式进一步来提高用户参与训练防控近视的目的，在这个过程中可通过参数调整来进行配合。
参考图4，本发明中对获取的所述用户视野图像进行处理，用于将用户眼球注视点的中心图像与四周边缘图像进行区分，保留用户眼球注视点中心的图像，对四周边缘的图像进行模糊处理。
参考图5，在一个实施例中，观影场景，通过AR空间锚定技术。在真实的环境中放置一个虚拟电视，可以选择自己喜欢的影片进行观看。
参考图6，抓蝴蝶场景，在Un ity里面导入蝴蝶的FBX模型，再通过脚本控制蝴蝶的飞行和抓取行为。训练场景的制作无法穷尽，在此不做赘述。
本发明第二方面提供的基于AR的周边离焦的防控近视系统，包括：
获取单元，利用眼球追踪技术对用户眼球注视点方向进行追踪，以获取用户视野图像；图像处理单元，用于对获取的所述用户视野图像进行处理，用于将用户眼球注视点的中心图像与四周边缘图像进行区分；成像单元,用于将用户眼球注视点中心的图像成像在用户视网膜上，四周边缘的图像进行模糊处理，以减轻眼睛对于四周边缘的过度专注，以使得可控制用户眼轴的伸长而达到防控近视的目的。还包括场景单元，用于预设/实时更新至少两个训练场景，用户可根据兴趣喜好，自由选择训练场景。还包括用户单元，用于对用户基本信息的采集，其中，所述用户基本信息包括但不限于用户年龄、性别、近视数据；根据采集的用户基本信息，向用户推荐训练场景；根据用户在某一训练场景下的训练结果，可实时调整训练场景的参数，并对用户训练数据进行存储。
综上所述，本发明通过精准捕捉用户注视区域，结合眼球追踪技术，因此不受佩戴方式的影响，根据用户眼球的注视点方向，对用户眼球注视点周边图像进行模糊处理，保留注视点中心的清晰区域。通过AR眼镜的佩戴结合多训练场景的植入，来达到防控近视的目的。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的仅为本发明的优选例，并不用来限制本发明，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (10)
1.基于AR的周边离焦的防控近视方法，其特征在于，包括如下步骤：
S100,利用眼球追踪技术对用户眼球注视点方向进行追踪，以获取用户视野图像；
S200,对获取的所述用户视野图像进行处理，用于将用户眼球注视点的中心图像与四周边缘图像进行区分；
S300,将用户眼球注视点中心的图像成像在用户视网膜上，四周边缘的图像进行模糊处理，以减轻眼睛对于四周边缘的过度专注，以使得可控制用户眼轴的伸长而达到防控近视的目的。
2.根据权利要求1所述的基于AR的周边离焦的防控近视方法，其特征在于，所述步骤S200中，对获取的所述用户视野图像进行处理包括：
保留用户眼球注视点中心的图像，对四周边缘的图像进行模糊处理。
3.根据权利要求2所述的基于AR的周边离焦的防控近视方法，其特征在于，所述对四周边缘的图像进行模糊处理，采用高斯模糊，包括公式：
其中，σ是标准差，x，y为当前位置到卷积核中心的整数距离；
对高斯核中的元素进行归一化处理。
4.根据权利要求1所述的基于AR的周边离焦的防控近视方法，其特征在于，在所述步骤S100执行之前，还包括预设/实时更新至少两个训练场景，用户可根据兴趣喜好，自由选择训练场景。
5.根据权利要求4所述的基于AR的周边离焦的防控近视方法，其特征在于，在所述步骤S100执行之前，还包括：
对用户基本信息的采集，其中，所述用户基本信息包括但不限于用户年龄、性别、近视数据；
根据采集的用户基本信息，向用户推荐训练场景；
根据用户在某一训练场景下的训练结果，可实时调整训练场景的参数，并对用户训练数据进行存储。
6.根据权利要求1所述的基于AR的周边离焦的防控近视方法，其特征在于，还包括：
对用户的训练数据进行存储分析，获取用户在训练过程中的眼球数据；
根据所述眼球数据，调整用户训练场景参数，并反馈至终端。
7.根据权利要求6所述的基于AR的周边离焦的防控近视方法，其特征在于，所述眼球数据至少包括眼球注视点移动轨迹；
根据所述注视点移动轨迹判断用户对当前训练场景的兴趣程度；
将所述兴趣程度数值化处理，对训练场景元素内容根据所述兴趣程度进行对应的实时更新，以使得可对用户眼轴的伸长进行引导。
8.基于AR的周边离焦的防控近视系统，其特征在于，包括：
获取单元，利用眼球追踪技术对用户眼球注视点方向进行追踪，以获取用户视野图像；
图像处理单元，用于对获取的所述用户视野图像进行处理，用于将用户眼球注视点的中心图像与四周边缘图像进行区分；
成像单元,用于将用户眼球注视点中心的图像成像在用户视网膜上，四周边缘的图像进行模糊处理，以减轻眼睛对于四周边缘的过度专注，以使得可控制用户眼轴的伸长而达到防控近视的目的。
9.根据权利要求8所述的基于AR的周边离焦的防控近视系统，其特征在于，还包括场景单元，用于预设/实时更新至少两个训练场景，用户可根据兴趣喜好，自由选择训练场景。
10.根据权利要求8所述的基于AR的周边离焦的防控近视系统，其特征在于，还包括用户单元，用于对用户基本信息的采集，其中，所述用户基本信息包括但不限于用户年龄、性别、近视数据；
根据采集的用户基本信息，向用户推荐训练场景；
根据用户在某一训练场景下的训练结果，可实时调整训练场景的参数，并对用户训练数据进行存储。
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