儿童视力评估方法、系统及计算机存储介质技术方案

本发明专利技术提供了一种儿童视力评估方法、系统及计算机存储介质，涉及视力评估的技术领域，包括步骤：获取待检测儿童的视力检查视频，所述视力检查视频包括时间上连续的儿童面部图像及视敏卡图像，所述儿童面部图像及视敏卡图像时间同步；根据所述连续的儿童面部图像，确定注意力方向时间序列；根据所述连续的视敏卡图像，确定视敏卡上的黑白条纹方向时间序列以及确定黑白条纹对应的视力等级；比对所述注意力方向时间序列和黑白条纹方向时间序列，将待检测儿童注意力方向与黑白条纹方向相同时的最大视力等级作为待检测儿童的视力等级。本视力评估方法对儿童眼部动作与视敏卡展板上的黑白条纹比对更加标注化、科学化，极大提升了视力评估准确率。

Method, System and Computer Storage Medium for Evaluating Children's Visual acuity

【技术实现步骤摘要】
儿童视力评估方法、系统及计算机存储介质
本专利技术涉及视力评估
，尤其是涉及一种儿童视力评估方法、系统及计算机存储介质。
技术介绍
儿童阶段的视力发育是人视力发育的重要阶段，对儿童视力的常规检查非常重要。现有的儿童视力检查常见方法包括Teller视敏卡检查方法(Telleracuitycards，泰勒视敏度卡)，医生向儿童展示不同视力水平所对应的视敏卡展板，如果儿童能够注意到视敏卡上的黑白条纹图案，则更换带有更细黑白条纹图案的视敏卡，直至该儿童的视力水平被确认。常规的Teller视敏卡检查方法只能作为单次视力检查的方法，检查结果对儿童视力水平的评价标准单一，评估准确率不够，检查结果不可解释，而且无法追溯和回顾，因此，现有的常规Teller视敏卡检查方法还需要进一步改进和完善。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种儿童视力评估方法，以缓解现有技术Teller视敏卡检查方法评价标准单一、评估准确率不够等技术问题。本专利技术提供的一种儿童视力评估方法，包括如下步骤：获取待检测儿童的视力检查视频，所述视力检查视频包括时间上连续的儿童面部图像及视敏卡图像，所述儿童面部图像及视敏卡图像时间同步；根据所述连续的儿童面部图像，确定注意力方向时间序列；根据所述连续的视敏卡图像，确定视敏卡上的黑白条纹方向时间序列以及确定黑白条纹对应的视力等级；比对所述注意力方向时间序列和黑白条纹方向时间序列，将待检测儿童注意力方向与黑白条纹方向相同时的最大视力等级作为待检测儿童的视力等级。进一步的，所述获取待检测儿童的视力检查视频的步骤包括：所述视力检查视频为远程检测终端发送的录像视频。进一步的，所述远程检测终端为Teller电子视力检查平台。进一步的，所述根据所述连续的儿童面部图像，确定注意力方向时间序列的步骤包括：将所述连续的儿童面部图像作为预训练目标检测模型的录入数据，所述预训练目标检测模型的输出数据包括：检测窗口图像、儿童头部图像、儿童眼部图像及儿童角膜虹膜区图像的位置信息。进一步的，所述根据所述连续的视敏卡图像，确定视敏卡上的黑白条纹方向时间序列的步骤包括：将所述连续的视敏卡图像作为预训练目标检测模型的录入数据，所述预训练目标检测模型的输出数据包括：视敏卡图像、视敏卡上黑白条纹图像的位置信息。进一步的，所述预训练目标检测模型为Faster-RCNN模型。R-CNN，Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation是FasterR-CNN的启发版本。R-CNN是采用SelectiveSearch算法来提取(propose)可能的RoIs(regionsofinterest)区域，然后对每个提取区域采用标准CNN进行分类。出现于2015年早期的FastR-CNN是R-CNN的改进，其采用兴趣区域池化(RegionofInterestPooling，RoIPooling)来共享计算量较大的部分，提高模型的效率。进一步的，所述根据所述连续的视敏卡图像，确定黑白条纹对应的视力等级的步骤包括：将所述连续的视敏卡图像作为预训练图像识别模型的录入数据，所述预训练图像识别模型的输出数据为：视敏卡展板上出现的黑白条纹对应的视力等级。进一步的，所述比对所述注意力方向时间序列和黑白条纹方向时间序列，将待检测儿童注意力方向与黑白条纹方向相同时的最大视力等级作为待检测儿童的视力等级的步骤包括：通过比对所述注意力方向时间序列和黑白条纹方向时间序列，确定该待检测儿童未注意到视敏卡展板上的黑白条纹出现的次数；通过比对所述注意力方向时间序列和黑白条纹方向时间序列，确定该待检测儿童表露出一只眼睛、两只眼睛、无眼睛的次数；通过比对所述注意力方向时间序列和黑白条纹方向时间序列，确定该待检测儿童未出现头部的次数；通过比对所述注意力方向时间序列和黑白条纹方向时间序列，确定该待检测儿童未出现角膜虹膜区的次数；通过比对所述注意力方向时间序列和黑白条纹方向时间序列，确定该待检测儿童出现对眼的次数；通过比对所述注意力方向时间序列和黑白条纹方向时间序列，确定该待检测儿童注意到视敏卡展板上的黑白条纹出现的次数。本专利技术还提供一种儿童视力评估系统，包括：视频获取模块，用于获取待检测儿童的视力检查视频，所述视力检查视频包括时间上连续的儿童面部图像及视敏卡图像，所述儿童面部图像及视敏卡图像时间同步；儿童面部图像处理模块，用于根据所述连续的儿童面部图像，确定注意力方向时间序列；视敏卡图像处理模块，用于根据所述连续的视敏卡图像，确定视敏卡上的黑白条纹方向时间序列以及确定黑白条纹对应的视力等级；比对模块，用于比对所述注意力方向时间序列和黑白条纹方向时间序列，将待检测儿童注意力方向与黑白条纹方向相同时的最大视力等级作为待检测儿童的视力等级。本专利技术还提供一种计算机介质，所述计算机介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时上述的儿童视力评估方法。本专利技术提供的儿童视力评估方法，通过分析待检测儿童的视力检查视频获取该儿童的注意力方向时间序列及视敏卡上的黑白条纹方向时间序列以及确定黑白条纹对应的视力等级，通过比对所述注意力方向时间序列和黑白条纹方向时间序列，将待检测儿童注意力方向与黑白条纹方向相同时的最大视力等级作为待检测儿童的视力等级。与常规的现场的Teller视敏卡检查方法相比，本视力评估方法对儿童眼部动作的捕捉更准确，对儿童眼部动作与视敏卡展板上的黑白条纹比对更加标注化、科学化，极大提升了视力评估准确率。此外，由于通过视频评估，避免了现有Teller视敏卡检查方法对应用场景及检测人员的限制，可实现儿童视力评估的远程化及自动化。附图说明为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，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为本专利技术实施例提供的儿童视力评估方法的流程图；图2为本专利技术另一实施例提供的儿童视力评估方法的流程图；图3为本专利技术另一实施例提供的儿童视力评估方法的流程图；图4为本专利技术实施例提供的儿童视力评估系统的结构框图；图5为本专利技术实施例提供计算机设备的结构示意图。具体实施方式下面将结合实施例对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，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，都属于本专利技术保护的范围。实施例一如图1所示，一种儿童视力评估方法，包括如下步骤：S110：获取待检测儿童的视力检查视频，所述视力检查视频包括时间上连续的儿童面部图像及视敏卡图像，所述儿童面部图像及视敏卡图像时间同步；S120：根据所述连续的儿童面部图像，确定注意力方向时间序列；S130：根据所述连续的视敏卡图像，确定视敏卡上的黑白条纹方向时间序列以及确定黑白条纹对应的视力等级；S140：比对所述注意力方向时间序列和黑白条纹方向时间序列，将待检测儿童注意力方向与黑白条纹方向相同时的最大视力等级作为待检测儿童的视力等级。通过分析待检测儿童本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种儿童视力评估方法，其特征在于，包括如下步骤：获取待检测儿童的视力检查视频，所述视力检查视频包括时间上连续的儿童面部图像及视敏卡图像，所述儿童面部图像及视敏卡图像时间同步；根据所述连续的儿童面部图像，确定注意力方向时间序列；根据所述连续的视敏卡图像，确定视敏卡上的黑白条纹方向时间序列以及确定黑白条纹对应的视力等级；比对所述注意力方向时间序列和黑白条纹方向时间序列，将待检测儿童注意力方向与黑白条纹方向相同时的最大视力等级作为待检测儿童的视力等级。

【技术特征摘要】
1.一种儿童视力评估方法，其特征在于，包括如下步骤：获取待检测儿童的视力检查视频，所述视力检查视频包括时间上连续的儿童面部图像及视敏卡图像，所述儿童面部图像及视敏卡图像时间同步；根据所述连续的儿童面部图像，确定注意力方向时间序列；根据所述连续的视敏卡图像，确定视敏卡上的黑白条纹方向时间序列以及确定黑白条纹对应的视力等级；比对所述注意力方向时间序列和黑白条纹方向时间序列，将待检测儿童注意力方向与黑白条纹方向相同时的最大视力等级作为待检测儿童的视力等级。2.根据权利要求1所述的儿童视力评估方法，其特征在于，所述获取待检测儿童的视力检查视频的步骤包括：所述视力检查视频为远程检测终端发送的录像视频。3.根据权利要求2所述的儿童视力评估方法，其特征在于，所述远程检测终端为Teller电子视力检查平台。4.根据权利要求1所述的儿童视力评估方法，其特征在于，所述根据所述连续的儿童面部图像，确定注意力方向时间序列的步骤包括：将所述连续的儿童面部图像作为预训练目标检测模型的录入数据，所述预训练目标检测模型的输出数据包括：检测窗口图像、儿童头部图像、儿童眼部图像及儿童角膜虹膜区图像的位置信息。5.根据权利要求1所述的儿童视力评估方法，其特征在于，所述根据所述连续的视敏卡图像，确定视敏卡上的黑白条纹方向时间序列的步骤包括：将所述连续的视敏卡图像作为预训练目标检测模型的录入数据，所述预训练目标检测模型的输出数据包括：视敏卡图像、视敏卡上黑白条纹图像的位置信息。6.根据权利要求4或5所述的儿童视力评估方法，其特征在于，所述预训练目标检测模型为Faster-RCNN模型。7.根据权利要求1所述的儿童视力评估方法，其特征在于，所述根据所述连续的视敏卡图像，确定黑白条纹对应的视力等级的步骤包括：将所述连续的视敏卡图像作为预训练图像识别模型的录入数据，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：林浩添，张凯，李晓颜，何林，董舟，
申请(专利权)人：中山大学中山眼科中心，
类型：发明
国别省市：广东,44