【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理的领域，尤其是涉及一种基于大数据的青少年假性近视防控的ai智能矫正方法。
技术介绍
1、在当下，随着电子设备的逐渐普及化，因用眼过度以及较差的用眼习惯，导致越来越多的人们受到近视问题的困扰；并且，近视人群已经由青年人群逐渐向青少年人群蔓延，越来越多的家长开始重视孩子的用眼问题。
2、而近视通常分为假近视和真近视，假近视通常是由于阶段性的用眼过度或者是不健康的用眼习惯造成的；假近视的患者经过合理的用眼习惯纠正，其视力是可以在一定程度上恢复的。
3、因此，如何更准确的为假近视的患者制定矫正方案并监督矫正方案的执行效果，是一个亟需解决的问题。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本申请提供一种基于大数据的青少年假性近视防控的ai智能矫正方法。
2、第一方面，本申请提供一种基于大数据的青少年假性近视防控的ai智能矫正方法，采用如下的技术方案：
3、一种基于大数据的青少年假性近视防控的ai智能矫正方法，由服务器执行，所述方法包括：获取目标用户的视力信息和初始的身体信息，所述视力信息包括评价视力的各项指标，所述初始的身体信息为未执行过矫正方案的身体信息，所述身体信息包括运动数据和用眼数据；
4、基于所预设的方案推荐模型对所述视力信息和所述初始的身体信息进行处理，得到矫正方案，所述矫正方案包括运动方案和用眼方案；
5、在每个单位周期内，采集的目标用户的实时的身体信息和病情信息；
6、基于所述病情
7、通过采用上述技术方案，能够通过收集目标用户的视力信息和身体信息，利用预设的方案推荐模型，基于多个矫正用户的历史数据进行训练，能够科学评估不同运动类型和用眼习惯对矫正效果的正向贡献，确保矫正方案的准确性和有效性；进而能够针对目标用户的具体情况，生成个性化的矫正方案，包括运动方案和用眼方案，以提高矫正效果；并且进一步地，在每个单位周期内，通过监测设备实时采集目标用户的身体信息和病情信息，并与矫正方案进行比对，能够及时发现并提醒用户是否按照矫正方案执行，提高了矫正方案的执行效果；同时，考虑到用户可能存在的疾病情况，通过用户输入的病情信息，灵活调整矫正方案中的运动时长等要求，增加了矫正方案的灵活性和便利性；通过生成第一提示信息，及时提醒用户注意用眼姿势、控制用眼时长等，帮助用户养成良好的用眼习惯和运动习惯。
8、在一种可能实现的方式中，所述运动数据包括运动类型和运动时长，所述用眼数据包括用眼姿势和用眼时长，所述在每个单位周期内，采集的目标用户的实时的身体信息和病情信息，包括：
9、在每个单位周期内，获取第一监测设备采集的运动数据，所述第一监测设备用于监测目标用户的运动状态，所述运动数据包括运动类型和运动时长；
10、在每个单位周期内，获取第二监测设备采集的监测图像，并基于所述监测图像确定用眼数据，用眼姿势和用眼时长，所述第二监测设备用于监测目标用户的用眼状态的图像；
11、在每个单位周期内，获取目标用户输入的病情信息。
12、在一种可能实现的方式中，所述基于所述病情信息，对所述实时的身体信息与所述矫正方案进行比对，并基于比对结果确定是否生成第一提示信息，包括：
13、若所述病情信息表征所述目标用户存在预设类型的疾病，则将所述用眼数据与所述用眼方案比对，确定是否生成第一提示信息；
14、若所述病情信息表征所述目标用户不存在预设类型的疾病，则将所述用眼数据与所述用眼方案进行比对，且将所述运动数据与所述运动方案进行比对，确定是否生成第一提示信息。
15、在一种可能实现的方式中，所述方法还包括：
16、获取任一监测设备发送的故障信息，并确定所述任一监测设备为故障设备；
17、确定所述故障设备对应的备用设备的设备编号，并基于所述设备编号向所述备用设备发送唤醒指令；
18、基于所述设备编号向正常设备发送第二提示信息，所述第二提示信息用于提示目标用户切换为所述备用设备，所述正常设备为未故障的监测设备。
19、在一种可能实现的方式中，所述方法还包括：
20、在每个单位周期结束时，基于各个监测设备和/或故障设备采集的目标用户的身体信息，生成反馈记录；将所述反馈记录发送至指定设备，所述指定设备为教练端设备或家长端设备；
21、在接收到目标用户的所述指定设备反馈的针对所述反馈记录的接收信息之后，每隔预设时间段，向所述指定设备发送一次调查问卷。
22、在一种可能实现的方式中，所述方案推荐模型的训练步骤包括：
23、构建训练集，所述训练集中包括多个训练样本，每一所述训练样本包括历史矫正方案和历史视力指标以及矫正评分，其中，矫正评分表征采用历史矫正方案之后视力指标的变化情况；
24、构建正样本组和负样本组，其中所述正样本组包括两个不同的正样本，所述负样本组包括两个不相同的负样本；
25、基于每个所述正样本组和每个所述负样本组初始特征提取模型进行训练，得到特征提取模型，并基于所述特征提取模型对每个所述正样本和每个所述负样本进行特征提取，得到每个所述正样本对应的正向矫正特征和负向矫正特征；
26、基于所述正向矫正特征和所述负向矫正特征对初始网络模型进行训练，得到方案推荐模型。
27、在一种可能实现的方式中，所述构建正样本组和负样本组，包括以下任一项：
28、将历史视力指标相匹配的两个正样本构建为一个正样本组，将历史指标相匹配的两个负样本构建为一个负样本组；
29、将矫正评分相匹配的两个正样本构建为一个正样本组，将矫正评分相匹配的两个负样本构建为一个负样本组。
30、在一种可能实现的方式中，所述方法还包括：
31、在每次接收到用户输入的补充信息时，记录接收时刻，所述补充信息包括睡眠信息以及营养摄入信息；
32、基于所述接收时刻，将各次接收到的所述补充信息生成按照时间线分布的统计表格；
33、建立每次接收到的补充信息与采集到的目标用户的实时的身体信息和病情信息之间的映射关系。
34、第二方面，本申请提供一种基于大数据的青少年假性近视防控的ai智能矫正装置，采用如下的技术方案：
35、一种基于大数据的青少年假性近视防控的ai智能矫正装置，包括：
36、第一信息获取模块，用于获取目标用户的视力信息和初始的身体信息，所述视力信息包括评价视力的各项指标，所述初始的身体信息为未执行过矫正方案的身体信息，所述身体信息包括运动数据和用眼数据；
37、矫正方案确定模块，用于基于所预设的方案推荐模型对所述视力信息和所述初始的身体信息进行处理，得到矫正方案，所述矫本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的青少年假性近视防控的AI智能矫正方法，其特征在于，由服务器执行，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运动数据包括运动类型和运动时长，所述用眼数据包括用眼姿势和用眼时长，所述在每个单位周期内，采集的目标用户的实时的身体信息和病情信息，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述病情信息，对所述实时的身体信息与所述矫正方案进行比对，并基于比对结果确定是否生成第一提示信息，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方案推荐模型的训练步骤包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述构建正样本组和负样本组，包括以下任一项：
8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
9.一种基于大数据的青少年假性近视防控的AI智能矫正系统，其特征在于，所述系统包括监测设备、服务器、提
10.一种基于大数据的青少年假性近视防控的AI智能矫正装置，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的青少年假性近视防控的ai智能矫正方法，其特征在于，由服务器执行，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运动数据包括运动类型和运动时长，所述用眼数据包括用眼姿势和用眼时长，所述在每个单位周期内，采集的目标用户的实时的身体信息和病情信息，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述病情信息，对所述实时的身体信息与所述矫正方案进行比对，并基于比对结果确定是否生成第一提示信息，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱孟军，卢合珠，
申请(专利权)人：宁波浙鼎数智科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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