一种近视风险确定方法、装置、存储介质及可穿戴设备制造方法及图纸

本申请涉及智能可穿戴设备技术领域，公开了一种近视风险确定方法、装置、存储介质、电子设备以及可穿戴设备。所述方法包括：确定目标用户在预设周期内满足第一预设条件的眯眼事件次数和满足第二预设条件的闭眼事件次数以及近视风险预警值；根据所述眯眼事件次数、所述闭眼事件次数以及所述近视风险预警值，通过训练好的近视风险预警模型确定所述目标用户是否存在近视风险。方便用户在日常生活中就能方便快捷的实现早期近视风险检测，从而有效帮助早期近视的筛查，有助于医师及早介入诊疗，对于遏制近视发展进程具有重要意义。对于遏制近视发展进程具有重要意义。对于遏制近视发展进程具有重要意义。

【技术实现步骤摘要】
一种近视风险确定方法、装置、存储介质及可穿戴设备


[0001]本申请涉及智能可穿戴设备
，特别地涉及一种近视风险确定方法、装置、存储介质、电子设备以及可穿戴设备。

技术介绍

[0002]随着电子产品的广泛普及与课业繁忙，我国近视患者已逐渐出现低龄化趋势，给公共医疗资源带来了严重的负担。同时，高度近视比例的增加也给患者的生活造成严重影响，甚至会带来致盲风险。
[0003]当近视发生后，为了更好看清物体，患者往往会主动眯眼来减少光线入射，增加景深，以获得更清楚的视野。同时，若近视患者存在长期用眼的情况，也会出现“干眼症”，需要通过频繁眨眼来滋润眼球。因此，识别眯眼、频繁眨眼的现象对于近视早期诊断具有重要意义。
[0004]目前，用于评价近视的金标准即为验光报告，需要在带有验光机的指定场所（如医院、眼镜店）开展验光实验，并不能于日常生活中实时开展近视风险评估、应用范围受限。应当注意，轻度近视对视力影响较小，患者易习惯于远处景象的模糊，且由于视近视野十分清晰，并不会过多影响日常学习与生活，故患者自身也难以在近视早期发现视力异常。
[0005]因此，如何在近视早期及时发现风险，进而开展有效的干预措施以减缓、甚至扭转近视趋势，是在当前严峻近视形势下亟需解决的问题。

技术实现思路

[0006]针对上述问题，本申请提出一种近视风险确定方法、装置、存储介质、电子设备及可穿戴设备，至少解决了现有技术不能在日常生活中及时有效的发现近视早期风险的问题。
[0007]本申请的第一个方面，提供了一种近视风险确定方法，所述方法包括：确定目标用户在预设周期内满足第一预设条件的眯眼事件次数和满足第二预设条件的闭眼事件次数以及近视风险预警值；根据所述眯眼事件次数、所述闭眼事件次数以及所述近视风险预警值，通过训练好的近视风险预警模型确定所述目标用户是否存在近视风险。
[0008]在一些实施例中，确定是否满足所述第一预设条件的步骤，包括：获取所述目标用户当前所处环境的光照强度，以及所述目标用户在所述当前所处环境下的眼睑间距；在所述光照强度不大于预设光照强度、所述眼睑间距不大于预设眼睑间距以及所述目标用户保持所述眼睑间距并持续第一预设时长的情况下，确定满足所述第一预设条件。
[0009]在一些实施例中，确定是否满足所述第二预设条件的步骤，包括：在所述目标用户处于静止状态的情况下，统计在第二预设时长内所述目标用户出
现眼睑间距异常的次数和出现瞳孔异常的次数，其中，所述眼睑间距异常包括所述目标用户的眼睑间距为预设眼睑间距，所述瞳孔异常包括所述目标用户的瞳孔的转动幅度达到预设幅度；在所述眼睑间距异常的次数不小于第一预设异常次数且所述瞳孔异常的次数不小于第二预设异常次数的情况下，确定满足所述第二预设条件。
[0010]在一些实施例中，确定所述近视风险预警值的步骤，包括：获取所述目标用户手腕部位的加速度信息和旋转角速度信息；根据所述加速度信息和所述旋转角速度信息确定所述目标用户的运动幅度；根据所述运动幅度确定所述目标用户的运动时长；获取所述目标用户的血氧信息和心率信息；根据所述血氧信息和心率信息确定所述目标用户的睡眠信息；根据所述运动幅度、所述运动时长以及所述睡眠信息，确定所述近视风险预警值。
[0011]在一些实施例中，在所述通过训练好的近视风险预警模型确定所述目标用户是否存在近视风险之前，还包括：获取多条历史数据，其中每条历史数据均包括在预设周期内满足第一预设条件的眯眼事件次数、满足第二预设条件的闭眼事件次数和近视风险预警值；分别根据每条历史数据确定对应的近视风险评估值；分别根据每条历史数据和对应的近视风险评估值对机器学习模型进行训练，得到所述训练好的近视风险预警模型。
[0012]在一些实施例中，所述根据所述眯眼事件次数、所述闭眼事件次数以及所述近视风险预警值，通过训练好的近视风险预警模型确定所述目标用户是否存在近视风险，包括：根据所述眯眼事件次数、所述闭眼事件次数以及所述近视风险预警值，通过所述训练好的近视风险预警模型分别获得眯眼事件的第一权重值、闭眼事件的第二权重值以及生活习惯近视风险的第三权重值；根据所述眯眼事件次数、所述第一权重值、所述闭眼事件次数、所述第二权重值、所述近视风险预警值以及所述第三权重值，确定所述目标用户是否存在近视风险。
[0013]在一些实施例中，所述根据所述眯眼事件次数、所述第一权重值、所述闭眼事件次数、所述第二权重值、所述近视风险预警值以及所述第三权重值，确定所述目标用户是否存在近视风险，包括：获取所述眯眼事件次数和所述第一权重值的第一乘积；获取所述闭眼事件次数和所述第二权重值的第二乘积；获取所述近视风险预警值和所述第三权重值的第三乘积；将所述第一乘积、所述第二乘积以及所述第三乘积之和作为近视风险预测结果值；在所述近视风险预测结果值不小于预设风险阈值的情况下，确定所述目标用户存在近视风险。
[0014]本申请的第二个方面，提供了一种近视风险确定装置，所述装置包括：第一确定模块，用于确定目标用户在预设周期内满足第一预设条件的眯眼事件次数和满足第二预设条件的闭眼事件次数以及近视风险预警值；
第二确定模块，用于根据所述眯眼事件次数、所述闭眼事件次数以及所述近视风险预警值，通过训练好的近视风险预警模型确定所述目标用户是否存在近视风险。
[0015]本申请的第三个方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储的计算机程序，可被一个或多个处理器执行，用以实现如上所述的方法。
[0016]本申请的第四个方面，提供了一种电子设备，包括存储器和一个或多个处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述存储器和所述一个或多个处理器之间互相通信连接，该计算机程序被所述一个或多个处理器执行时，实现如上所述的方法。
[0017]本申请的第五个方面，提供了一种可穿戴设备，包括：如上所述的电子设备；第一装置，穿戴于用户的手腕部位，用于获取所述用户的运动特征信息和身体特征信息，以及所述用户所处位置的环境信息；其中，所述运动特征信息包括加速度信息和旋转角速度信息；所述身体特征信息包括血氧信息和心率信息；所述环境信息包括光照强度信息；第二装置，穿戴于所述用户的眼部，用于获取所述用户的眼部特征信息，以确定所述用户的眯眼事件、闭眼事件、眼睑间距和瞳孔的转动幅度。
[0018]在一些实施例中，所述第一装置包括：加速度计，用于检测用户手腕部位的加速度信息；陀螺仪，用于检测用户手腕部位的旋转角速度信息；环境光计，用于检测用户当前所处环境的光照强度信息；PPG传感器，用于获取用户的血氧信息和/或心率信息。
[0019]在一些实施例中，所述第二装置包括：具备眼部追踪功能的摄像头。
[0020]与现有技术相比，本申请的技术方案具有以下优点或有益效果：相比于传统的金标准设备验光机，本申请所提供的技术方案方便了用户在日常生活中就能快捷的实现早期近视风险检测，从而有效帮助早期近视的筛查，有助于医师及早介入诊疗，对于遏制近视发展进程具有重要意义本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种近视风险确定方法，其特征在于，所述方法包括：确定目标用户在预设周期内满足第一预设条件的眯眼事件次数和满足第二预设条件的闭眼事件次数以及近视风险预警值；根据所述眯眼事件次数、所述闭眼事件次数以及所述近视风险预警值，通过训练好的近视风险预警模型确定所述目标用户是否存在近视风险。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定是否满足所述第一预设条件的步骤，包括：获取所述目标用户当前所处环境的光照强度，以及所述目标用户在所述当前所处环境下的眼睑间距；在所述光照强度不大于预设光照强度、所述眼睑间距不大于预设眼睑间距以及所述目标用户保持所述眼睑间距并持续第一预设时长的情况下，确定满足所述第一预设条件。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定是否满足所述第二预设条件的步骤，包括：在所述目标用户处于静止状态的情况下，统计在第二预设时长内所述目标用户出现眼睑间距异常的次数和出现瞳孔异常的次数，其中，所述眼睑间距异常包括所述目标用户的眼睑间距为预设眼睑间距，所述瞳孔异常包括所述目标用户的瞳孔的转动幅度达到预设幅度；在所述眼睑间距异常的次数不小于第一预设异常次数且所述瞳孔异常的次数不小于第二预设异常次数的情况下，确定满足所述第二预设条件。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述近视风险预警值的步骤，包括：获取所述目标用户手腕部位的加速度信息和旋转角速度信息；根据所述加速度信息和所述旋转角速度信息确定所述目标用户的运动幅度；根据所述运动幅度确定所述目标用户的运动时长；获取所述目标用户的血氧信息和心率信息；根据所述血氧信息和心率信息确定所述目标用户的睡眠信息；根据所述运动幅度、所述运动时长以及所述睡眠信息，确定所述近视风险预警值。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述通过训练好的近视风险预警模型确定所述目标用户是否存在近视风险之前，还包括：获取多条历史数据，其中每条历史数据均包括在预设周期内满足第一预设条件的眯眼事件次数、满足第二预设条件的闭眼事件次数和近视风险预警值；分别根据每条历史数据确定对应的近视风险评估值；分别根据每条历史数据和对应的近视风险评估值对机器学习模型进行训练，得到所述训练好的近视风险预警模型。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述眯眼事件次数、所述闭眼事件次数以及所述近视风险预警值，通过训练好的近视风险预警模型确定所述目标用户是否存在近视风险，包括：根据所述眯眼事件次数、所述闭眼事件次数以及所述近视风险预警值，通过所述训练好的近视风险预警模型分别获得眯眼事件的第一权重值、闭眼事件的第二...

【专利技术属性】
技术研发人员：王宁利，陈君亮，齐越，许文隽，张弛，赵子贺，刘勇，王嘉琪，高硕，李仕明，康梦田，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：