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摘要：本申请涉及人工智能的技术领域，公开一种基于神经网络模型的近视预防方法包括：实时获取目标人员的用眼行为数据；用眼行为数据包括行为类型和动作数据以及环境光数据；从多标签分类模块调取目标人员的眼底图像标签分类结果预先关联匹配的关联系数；以用眼行为数据和关联系数为依据，采用预设近视风险评估方法对目标人员的近视风险进行评估，获得相应的近视风险值；将近视风险值与指定风险阈值进行比较后，发出相应的提醒信号；通过综合考虑目标人员不同状态下所产生的动作数据差异和对环境光数据需求的不同，以及能够反映目标人员眼部条件情况的标签分类结果，能够在不同的用眼场景，根据眼部实际条件，提供更为合理且准确的近视风险预警提醒。
主权项：1.一种基于神经网络模型的近视预防方法，其特征在于，包括：实时获取所述目标人员的用眼行为数据；所述用眼行为数据包括行为类型和动作数据以及环境光数据；从多标签分类模块调取目标人员的眼底图像标签分类结果预先关联匹配的关联系数；所述多标签分类模块包括基于神经网络模型进行训练获取的多标签分类模型和转换单元；以所述用眼行为数据和所述关联系数为依据，采用预设近视风险评估方法对所述目标人员的近视风险进行评估，获得相应的近视风险值；将所述近视风险值与指定风险阈值进行比较后，发出相应的提醒信号；其中，所述预设近视风险评估方法根据所述行为类型和所述动作数据以及所述环境光数据确定所述近视风险值；所述行为类型包括游戏状态和阅读状态；所述动作数据包括揉眼动作频次、单次揉眼动作持续时长、单次眨眼时间周期、眨眼频率值、单位时间内的闭眼持续时间、眼部距离目视物的距离；所述环境光数据包括与所述行为类型相关的灯光色温、灯光亮度和灯光均匀度。
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百度查询： 杭州市临平区中西医结合医院 一种基于神经网络模型的近视预防方法
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