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申请/专利权人：广州视域光学科技股份有限公司

摘要：本发明提供基于AI学习的近视防控系统及方法，其中，系统包括：第一获取子系统，用于确定需要进行近视防控的防控人员，获取防控人员的人员属性信息；智能学习子系统，用于基于AI学习技术，根据人员属性信息，训练近视防控模型；第二获取子系统，用于获取防控人员的实时监测信息；防控结果确定子系统，用于基于近视防控模型，根据实时监测信息，实时进行近视防控，获得防控结果。本发明的基于AI学习的近视防控系统及方法，引入需要进行近视防控的防控人员的人员属性信息，基于AI学习技术，根据人员属性信息，训练近视防控模型，根据近视防控模型和实时监测信息，确定防控结果，提高了防控的精准性，进一步降低了近视概率。

主权项：1.基于AI学习的近视防控系统，其特征在于，包括：第一获取子系统，用于确定需要进行近视防控的防控人员，获取防控人员的人员属性信息；智能学习子系统，用于基于AI学习技术，根据人员属性信息，训练近视防控模型；第二获取子系统，用于获取防控人员的实时监测信息；实时监测信息基于眼动追踪技术或摄像头获取；防控结果确定子系统，用于基于近视防控模型，根据实时监测信息，实时进行近视防控，获得防控结果；防控结果确定子系统，包括：信息分拣器获取模块，用于获取预设于近视防控模型前端的信息分拣器；比较结果确定模块，用于将实时监测信息输入信息分拣器，确定信息分拣器的分拣单元对应预设的比较器的比较结果；特征信息确定模块，用于若比较结果存在匹配不符合，获取输出的比较结果为匹配不符合的分拣单元的特征信息；近视防控模块，用于根据特征信息，进行近视防控；近视防控模块，包括：特征信息解析子模块，用于解析特征信息，获取第一防控目标和第一防控类型；防控策略确定子模块，用于根据第一防控类型，确定防控策略；策略类型获取子模块，用于获取防控策略的策略类型；所述策略类型包括：即时策略和后续策略；即时防控子模块，用于当策略类型为即时策略时，确定第一防控目标的目标位置，根据目标位置，即时调度防控机器人进行相应防控；后续防控子模块，用于当策略类型为后续策略时，基于问卷提醒规则，对第一防控目标进行相应防控；即时防控子模块，包括：目标地图获取单元，用于获取第一防控目标所在的目标地图；点位确定单元，用于确定目标位置对应于目标地图的第一点位，同时，确定空闲的防控机器人对应于目标地图的第二点位；第一防控目标遍历单元，用于依次遍历第一防控目标，将当前正在遍历的第一防控目标作为第二防控目标，确定第二防控目标对应的第一点位，并作为第三点位；关联防控机器人确定单元，用于根据第二点位、第三点位和目标地图，确定第二防控目标对应的关联防控机器人；第四点位确定单元，用于确定关联防控机器人的第四点位；第二防控类型确定单元，用于根据第三点位、第四点位和目标地图，控制关联防控机器人基于目标线路前往关联防控机器对应的第二防控目标的目标位置处，当关联防控机器人到达对应的第二防控目标的目标位置处后，获取第二防控目标的第一防控类型，并作为第二防控类型；防控提醒单元，用于获取第二防控类型对应预设的防控提醒规则，根据防控提醒规则提醒相应第二防控目标；关联防控机器人确定单元，包括：地图线路获取子单元，用于根据目标地图，获取第二点位和第三点位之间的地图线路；地图线路特征获取子单元，用于获取地图线路特征；消耗时间确定子单元，用于根据地图线路特征和预设的线路特征-消耗时间库，确定地图线路特征对应的消耗时间；关联防控机器人确定子单元，用于对消耗时间进行求和计算，获得时间成本，将时间成本最小的地图线路对应的第二点位作为第一目标点位，将第一目标点位所在的地图线路对应的第三点位作为第二目标点位，将第一目标点位对应的防控机器人作为第二目标点位对应的第二防控目标的关联防控机器人；后续防控子模块，包括：第三防控目标确定单元，用于当策略类型为后续策略时，将相应第一防控目标作为第三防控目标；调查时刻获取单元，用于获取后续调查的调查时刻；第一用眼习惯问卷获取单元，用于获取第三防控目标在调查时刻之前预设的时间长度的第一用眼习惯问卷；用眼习惯改进速率确定单元，用于根据第一用眼习惯问卷，获取用眼习惯改进速率；当前用眼习惯确定单元，用于获取第三防控目标在调查时刻之前且距离调查时刻最近一次的第二用眼习惯问卷，确定当前用眼习惯；差异值获取单元，用于获取当前用眼习惯和推荐用眼习惯的差异值；第一问卷周期确定单元，用于根据差异值，确定第一问卷周期；第二问卷周期确定单元，用于根据第一问卷周期和用眼习惯改进速率，确定第二问卷周期；问卷提醒确定单元，用于根据第二问卷周期，对第三防控目标进行问卷提醒。

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