[发明专利]一种基于人工智能的近视风险评估方法、装置及系统

权利要求书

1.一种基于人工智能的近视风险评估方法，其特征在于，包括：

实时感知预设区域内目标对象的状态，包括：对视频数据进行实时采集和存储；对视频进行序列建模，通过视频结构化算法，对视频内目标对象进行身份识别、眼部状态识别、动作特征识别，生成结构化数据及非结构化数据；

进行各类信息数据的汇聚、清洗和管理，包括：根据所述结构化数据、非结构化数据，以及目标对象的个人数据和基本数据进行汇聚、清洗及管理；

基于所述结构化数据及非结构化数据，对目标对象在预设场景下的近视风险进行分析和评价，包括：基于实时计算数据和历史计算数据，构建近视风险评价指标模型，基于所述近视风险评价指标模型对目标对象在预设场景下的近视风险进行分析和评价。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的近视风险评估方法，其特征在于，还包括：

基于身份识别结果，对所述预设区域内各目标对象分别生成包含时间信息的结构化数据文件。

3.根据权利要求1所述的基于人工智能的近视风险评估方法，其特征在于，还包括：

同步保存所述结构化数据及非结构化数据。

4.根据权利要求1所述的基于人工智能的近视风险评估方法，其特征在于，所述近视风险评价指标模型包括：基于实时数据的近视风险计算模型、以及基于全量数据的近视风险评价模型。

5.根据权利要求1所述的基于人工智能的近视风险评估方法，其特征在于，还包括：

周期性地将基于所述近视风险评价指标模型的分析和评价结果发送至用户终端进行展示。

6.一种基于人工智能的近视风险评估装置，其特征在于，包括：

状态感知模块，用于实时感知预设区域内目标对象的状态，包括：对视频数据进行实时采集和存储；对视频进行序列建模，通过视频结构化算法，对视频内目标对象进行身份识别、眼部状态识别、动作特征识别，生成结构化数据及非结构化数据；

数据分析模块，用于进行各类信息数据的汇聚、清洗和管理，包括：根据所述结构化数据、非结构化数据，以及目标对象的个人数据和基本数据进行汇聚、清洗及管理；

分析评价模块，用于基于所述结构化数据及非结构化数据，对目标对象在预设场景下的近视风险进行分析和评价，包括：基于实时计算数据和历史计算数据，构建近视风险评价指标模型，基于所述近视风险评价指标模型对目标对象在预设场景下的近视风险进行分析和评价。

7.根据权利要求6所述的基于人工智能的近视风险评估装置，其特征在于，还包括：

结构化数据文件生成模块，用于基于身份识别结果，对所述预设区域内各目标对象分别生成包含时间信息的结构化数据文件。

8.根据权利要求6所述的基于人工智能的近视风险评估装置，其特征在于，还包括：

数据保存模块，用于同步保存所述结构化数据及非结构化数据。

9.根据权利要求6所述的基于人工智能的近视风险评估装置，其特征在于，所述近视风险评价指标模型包括：基于实时数据的近视风险计算模型、以及基于全量数据的近视风险评价模型。

10.根据权利要求6所述的基于人工智能的近视风险评估装置，其特征在于，还包括：

结果展示模块，用于周期性地将基于所述近视风险评价指标模型的分析和评价结果发送至用户终端进行展示。