【技术实现步骤摘要】
本申请涉及验光仪，尤其涉及一种自动验光辅助操控方法、设备及介质。
技术介绍
1、在眼科医学与视力矫正领域，电脑验光仪作为一种重要的诊断工具，其准确性和便捷性直接关系到患者屈光状态的准确评估以及个性化视力矫正方案的制定。然而，传统的电脑验光仪在使用过程中存在一些显著的不足。
2、首先，传统电脑验光仪在进行验光时高度依赖于验光师的手动操作，验光师通过上下左右移动操纵杆来精确调整角膜反光点光标至瞳孔中心。这一过程不仅繁琐，而且对验光师的技术熟练程度和专业能力有较高的要求。这意味着，为了获得准确的验光结果，医疗机构需要投入大量的人才成本来培训和雇佣经验丰富的验光师。
3、其次，由于验光过程的高度手动化，检查结果往往带有操作者的主观偏向。不同的验光师可能会因为个人经验、技术水平或判断标准的不同，而对同一患者的屈光状态得出不同的结论。这种主观性不仅降低了验光结果的稳定性，还可能影响后续视力矫正方案的有效性和安全性。
4、此外，传统电脑验光仪的验光过程相对耗时且效率低下。在患者数量不断增加的背景下，医疗机构面临着巨大的诊疗压力。传统的验光方式不仅无法满足日益增长的诊疗需求，还可能因为长时间的等待而降低患者的就医体验和满意度。
5、基于此，亟需一种能够高效、准确且低成本地自动辅助完成验光过程中瞳孔对焦相关操控的技术方案。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种自动验光辅助操控方法、设备及介质，用于解决目前验光过程中瞳孔对焦过度依赖人工，验光过程不够
2、一方面，本申请实施例提供了一种自动验光辅助操控方法，该方法包括：
3、当接收到来自验光感应传感器的验光预备信号之后，实时获取来自图像采集设备的第一图像；其中，所述第一图像至少包括验光对象的面部；
4、将所述第一图像输入预先训练的面部特征识别模型，以确定所述验光对象的面部特征信息；
5、基于所述面部特征信息及预设眼球区域提取规则，确定所述验光对象对应的眼球区域位置信息，以根据所述眼球区域位置信息生成电机控制指令，以使电机根据所述电机控制指令驱动验光镜头组件移动至眼球区域匹配位置；
6、将第二图像输入预先训练的眼部特征提取模型，以确定所述验光对象的眼部特征信息；其中，所述第二图像为基于所述眼球区域位置信息对图像裁剪处理得到；
7、基于预置随机森林模型及所述眼部特征信息，确定所述验光对象对应的瞳孔对焦结果，以将所述瞳孔对焦结果发送至下游验光任务。
8、在本申请的一种实现方式中，在将所述第一图像输入预先训练的面部特征识别模型，以确定所述验光对象的面部特征信息之前，所述方法还包括：
9、获取若干图像训练样本并进行归一化处理；其中，所述图像训练样本预先标注有畸变标签并包括相应的无畸变参考图像；所述畸变标签对应所述图像训练样本中畸变图像与其对应的所述无畸变参考图像的畸变对照参数组；所述图像训练样本为与所述图像采集设备同一类型的设备采集得到；所述图像采集设备为广角摄像头；
10、将归一化处理后的各所述图像训练样本输入待训练第一识别子模型，直至所述待训练第一识别子模型对应的测试评估指标满足预设第一训练结束条件，得到训练完成的第一识别子模型，以与第二识别子模型构建所述面部特征识别模型；所述第一识别子模型包括编码器、解码器。
11、在本申请的一种实现方式中，将所述第一图像输入预先训练的面部特征识别模型，以确定所述验光对象的面部特征信息，具体包括：
12、将所述第一识别子模型完成畸变矫正处理后的第三图像，输入所述第二识别子模型；
13、通过所述第二识别子模型，将预设滑动窗口在归一化处理后的所述第三图像按照预设顺序移动，并通过卷积层提取每次移动覆盖区域中的像素特征，以确定所述移动覆盖区域是否存在面部像素信息；所述面部像素信息基于提取特征对应的边缘信息、纹理信息得到；
14、基于各所述面部像素信息，确定面部边界框，以根据所述面部边界框在所述第三图像中的位置信息，确定所述验光对象的所述面部特征信息。
15、在本申请的一种实现方式中，基于所述面部特征信息及预设眼球区域提取规则，确定所述验光对象对应的眼球区域位置信息，具体包括：
16、根据所述面部特征信息，确定五官区域特征信息；其中，所述五官区域特征信息至少包括以下部位的位置信息：眼球、鼻子、嘴巴、耳朵、眉毛；
17、筛选所述五官区域特征信息中任意多个部位，并生成多个部位集合；各所述部位集合中至少包括一个区别于其他所述部位集合的部位；
18、基于聚类分析处理若干预设标准五官图像样本得到的部位关联列表，匹配各所述部位集合分别对应的眼球区域相对位置信息；其中，所述部位关联列表包括不同部位组合下的部位位置向量及相应的部位组合可信度；所述眼球区域相对位置信息为在预先构建的面部坐标系中，眼球区域相对于其他部位的部位位置向量；
19、根据各所述部位集合在所述部位关联列表中的所述部位组合可信度及所述部位位置向量对应的加权向量和，确定眼球区域聚类位置向量，并根据所述眼球区域聚类位置向量及预设位置对照表提取得到眼球区域聚类位置信息；
20、将所述眼球区域聚类位置信息与所述五官区域特征信息比对，以根据比对结果确定所述面部特征识别模型是否需要更新。
21、在本申请的一种实现方式中，将第二图像输入预先训练的眼部特征提取模型，以确定所述验光对象的眼部特征信息，具体包括：
22、根据所述眼球区域位置信息对图像进行裁剪处理，得到所述第二图像；
23、将所述第二图像输入预先训练的所述眼部特征提取模型，确定所述第二图像中的预设数量个目标特征点；所述预设数量个目标特征点构成所述验光对象的眼部轮廓信息；所述眼部轮廓信息至少包括眼球的多个同色区域边界；
24、基于以眼角为原点建立的预设平面直角坐标系，确定各所述目标特征点的特征点坐标；
25、将各所述特征点坐标作为所述眼部特征信息。
26、在本申请的一种实现方式中，在基于预置随机森林模型及所述眼部特征信息，确定所述验光对象对应的瞳孔对焦结果，以将所述瞳孔对焦结果发送至下游验光任务之前，所述方法还包括：
27、将若干眼部图像样本输入预先训练的所述眼部特征提取模型，以确定各眼部样本特征信息；
28、基于用户的标注操作，确定各所述眼部图像对应的瞳孔中心点信息；
29、将各所述眼部样本特征信息作为回归特征，将与各所述眼部样本特征信息分别对应的所述瞳孔中心点信息作为回归目标，通过待训练随机森林模型进行回归预测，并确定回归预测对应的均方误差和拟合优度，以基于所述均方误差和所述拟合优度对所述待训练随机森林模型进行参数调优，直至所述均方误差和所述拟合优度满足预设第二训练结束条件，得到训练完成的所述预置随机森林模型。
30、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种自动验光辅助操控方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种自动验光辅助操控方法，其特征在于，在将所述第一图像输入预先训练的面部特征识别模型，以确定所述验光对象的面部特征信息之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的一种自动验光辅助操控方法，其特征在于，将所述第一图像输入预先训练的面部特征识别模型，以确定所述验光对象的面部特征信息，具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种自动验光辅助操控方法，其特征在于，基于所述面部特征信息及预设眼球区域提取规则，确定所述验光对象对应的眼球区域位置信息，具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种自动验光辅助操控方法，其特征在于，将第二图像输入预先训练的眼部特征提取模型，以确定所述验光对象的眼部特征信息，具体包括：
6.根据权利要求1所述的一种自动验光辅助操控方法，其特征在于，在基于预置随机森林模型及所述眼部特征信息，确定所述验光对象对应的瞳孔对焦结果，以将所述瞳孔对焦结果发送至下游验光任务之前，所述方法还包括：
7.根据权利要求2所述的一种自动验
8.根据权利要求1所述的一种自动验光辅助操控方法，其特征在于，在接收到来自验光感应传感器的验光预备信号之前，所述方法还包括：
9.一种自动验光辅助操控设备，其特征在于，所述设备包括：
10.一种非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，其特征在于，所述计算机可执行指令能够执行如上述权利要求1-8任一项所述的一种自动验光辅助操控方法。
...【技术特征摘要】
1.一种自动验光辅助操控方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种自动验光辅助操控方法，其特征在于，在将所述第一图像输入预先训练的面部特征识别模型，以确定所述验光对象的面部特征信息之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的一种自动验光辅助操控方法，其特征在于，将所述第一图像输入预先训练的面部特征识别模型，以确定所述验光对象的面部特征信息，具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种自动验光辅助操控方法，其特征在于，基于所述面部特征信息及预设眼球区域提取规则，确定所述验光对象对应的眼球区域位置信息，具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种自动验光辅助操控方法，其特征在于，将第二图像输入预先训练的眼部特征提取模型，以确定所述验光对象的眼部特征信息，具体包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：毕宏生，毛力，宋继科，李东，郭俊国，严轩，刘欣欣，赵维威，
申请(专利权)人：毕宏生，
类型：发明
国别省市：
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