一种快速瞳孔追踪控制方法技术

本申请公开了一种快速瞳孔追踪控制方法，用于定位瞳孔、为眼科检查设备提供瞳孔位置信息，包括以下步骤：步骤一：实时获取视频图像；步骤二：基于深度卷积网络的粗定位模型，同时输出睁眼闭眼分类结果和瞳孔中心粗定位结果；步骤三：基于深度卷积网络的细定位模型，输出瞳孔的中心及上下左右五个点的细定位结果；步骤四：根据瞳孔的上下左右四个点裁切感兴趣区域，在该区域内做阈值二值化分割，得到更精确的瞳孔中心；步骤五：眼科检查设备根据瞳孔中心位置驱动采集设备移动保持正对眼睛以获得较高质量的采集结果。较高质量的采集结果。

【技术实现步骤摘要】
一种快速瞳孔追踪控制方法


[0001]本申请涉及一种快速瞳孔追踪控制方法，属于眼科医疗器械控制


技术介绍

[0002]瞳孔定位追踪控制技术在眼科自动化检查领域起着关键作用。通过该技术可以实时控制检查设备跟踪瞳孔，进而眼底图像拍摄、屈光度检查、眼轴生物测量等应用。
[0003]目前基于传统图像处理的瞳孔定位方法主要有霍夫变换法、边缘检测法、主动轮廓线法。但是这些方法不能很好地处理复杂背景下的目标检测以及目标存在形变、视角变化和遮挡等问题。此外，当前基于深度卷积神经网络的瞳孔检测方法虽然取得了较高的精度，在复杂光照环境、姿态变化和遮挡情况下也能达到较好定位分割效果，但是由于其计算量十分巨大，很难达到实时性的要求，又或者对硬件处理器性能要求很高，才能达到实时效果，无疑增加了硬件成本。

技术实现思路

[0004]本申请要解决的技术问题是现有瞳孔定位方法计算量较大、对硬件处理器性能要求很高，导致需要增加硬件成本才能达到实时性要求的问题。
[0005]为了解决上述技术问题，本申请的技术方案是提供了一种快速瞳孔追踪控本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种快速瞳孔追踪控制方法，用于定位瞳孔、为眼科检查设备提供瞳孔位置信息，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：实时获取视频图像；步骤二：基于深度卷积网络的粗定位模型，同时输出睁眼闭眼分类结果和瞳孔中心粗定位结果；步骤三：基于深度卷积网络的细定位模型，输出瞳孔的中心及上下左右五个点的细定位结果；步骤四：根据瞳孔的上下左右四个点裁切感兴趣区域，在该区域内做阈值二值化分割，得到更精确的瞳孔中心；步骤五：眼科检查设备根据瞳孔中心位置驱动采集设备移动保持正对眼睛。2.如权利要求1所述的一种快速瞳孔追踪控制方法，其特征在于，所述步骤二中的基于深度卷积网络的粗定位模型以MobileNetV3为主干网络，输出设有两个分支，一个分支是分类任务，输出两个概率值，用来识别睁眼闭眼，另外一个分支是回归任务，输出瞳孔中心点x,y坐标2个数值；然后以瞳孔中心点为中心，上下左右扩70个像素，裁剪出眼部区域图像；睁眼的标签为1，闭眼的标签为0。瞳孔中心点的标签是该坐标相对原图的归一化值，数值范围为0到1，如果是闭眼图像则坐标标签值均设为0；每个图像同时拥有睁眼闭眼标签和瞳孔中心点标签。3.如权利要求2所述的一种快速瞳孔追踪控制方法，其特征在于，所述基于深度卷积网络的粗定位模型的模型训练为：输入图像做灰度化处理，并保留三通道；数据扩增采用旋转、平移、缩放、灰度拉伸、随机模糊预处理；分类分支的损失函数采用二分类的交叉熵函数，回归分支的损失函数采用均方误差函数；用MobileNetV3在IMAGENET数据集上的训练权值作为初始权值，然后做微调训练；将数据集按比例4：1分成训练集和验证集，迭代训练60轮，初始学习率0.01，在20轮，40轮分别降低学习率10倍；最终选取训练集和验证集loss值相差最小的训练权值作为训练结果。4.如权利要求1所述的一种快速瞳孔追踪控制方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：王崇阳，魏悦，
申请(专利权)人：上海美沃精密仪器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：