[发明专利]近视防控方法、装置、系统、存储介质和设备

说明书

本公开涉及近视防控方法、装置、系统、存储介质和设备，上述方法包括第一传感器模块将采集的第一姿态信息和第二传感器模块将采集的第二姿态信息传输到第一控制模块；第一控制模块将第一姿态信息和第二姿态信息输入到预设的特征提取网络模型进行特征提取，确定第一特征，其中，并将第一特征输入到注意力模型进行编码，确定注意力特征；将注意力特征进行特征融合，确定第二特征；根据第二特征，确定分类结果，将分类结果传输至评估模块；评估模块根据分类结果，判断人体坐姿是否合格，当人体坐姿不合格时，提醒用户纠正坐姿。本公开可以随时监控并评估用户的坐姿姿态和身体情况，保证用户的身体健康。

技术领域

本公开涉及机电一体化技术领域，尤其涉及近视防控方法、装置、系统、存储介质和设备。

背景技术

现有技术的用眼监控系统，能够利用可穿戴设备采集信息、用户的输入的信息，以向用户提供用眼建议，但仅通过只能眼睛本身采集数据，并且对采集的数据采用单一阈值进行判断，判定方法简单粗糙，且手动输入数据对用户来说太过繁琐，且无法实时观察用户的整体坐姿状态，从而给出比较全面的评价。

发明内容

为了解决上述提出的至少一个技术问题，本公开提出了近视防控方法、监控终端、近视防控系统、存储介质和电子设备。

根据本公开的一方面，提供了一种近视防控方法，应用于近视防控系统，所述近视防控系统包括监控终端和可穿戴设备，所述监控终端包括第一传感器模块、第一控制模块和评估模块，所述可穿戴设备包括第二传感器模块，包括：

所述第一传感器模块将采集的第一姿态信息传输到所述第一控制模块，所述第二传感器模块将采集的第二姿态信息传输到所述第一控制模块，所述第一姿态信息包括人体坐姿图像、课桌距离、生理参数值，所述第二姿态信息包括视线距离、头部姿态信息和阅读时间；

所述第一控制模块将所述第一姿态信息和所述第二姿态信息输入到预设的特征提取网络模型进行特征提取，确定第一特征，其中，所述第一特征包括空间特征和微动信息特征，并将所述第一特征输入到注意力模型进行编码，确定注意力特征；将所述注意力特征进行特征融合，确定第二特征；根据所述第二特征，确定分类结果，将所述分类结果传输至所述评估模块；

所述评估模块根据所述分类结果，判断人体坐姿是否合格，若所述人体坐姿不合格，则提醒用户纠正坐姿。

在一些可能的实施方式中，所述预设的特征提取网络模型包括第一特征提取网络模型和第二特征提取网络模型，所述第一控制模块将所述第一姿态信息和第二姿态信息输入到预设的特征提取网络模型进行特征提取，确定第三特征，包括：

所述第一控制模块将所述第一姿态信息和所述第二姿态信息输入到所述第一特征提取网络模型，确定所述空间特征；

所述第一控制模块将所述第一姿态信息和所述第二姿态信息输入到所述第二特征提取网络模型，确定所述微动信息特征。

在一些可能的实施方式中，所述方法还包括：

所述第一控制模块获取所述阅读时间，判断所述阅读时间是否大于预设时间，若大于预设时间，通过语音提示单元提醒用户。

根据本公开的第二方面，提供一种近视防控装置，应用于近视防控系统，所述近视防控系统包括监控终端和可穿戴设备，所述监控终端包括第一传感器模块、第一控制模块和评估模块，所述可穿戴设备包括第二传感器模块，包括：

信息获取模块，用于所述第一传感器模块将采集的第一姿态信息传输到所述第一控制模块，所述第二传感器模块将采集的第二姿态信息传输到所述第一控制模块，所述第一姿态信息包括人体坐姿图像、课桌距离、生理参数值，所述第二姿态信息包括视线距离、头部姿态信息和阅读时间；