一种基于机器视觉的眼屏距离提示预防近视系统

本发明涉及近视预防器技术领域，尤其是涉及一种基于机器视觉的眼屏距离提示预防近视系统。

背景技术：

当前，我国近视已经越来越普遍，并且趋于低龄化。视力保护主要是通过减少看电子屏幕的时间，在旁人的督促下矫正书写阅读姿势，滴眼药水，食用视力保护药物，以及做眼保健操等措施实现。

随着日常生活的网络化智能化，智能手机已经成为通信、教育、工作、休闲娱乐等日常生活中必不可少的一个环节，通过减少观看电子屏幕、旁人提醒、食用视力保护药物等措施避免智能手机屏幕造成的视力伤害显然不现实。虽然已有人提出利用摄像头测距的深度检测预防近视，但该方法需要配备较高的设备环境要求，对于日常应用并不便携，实现条件也十分不容易达到。

技术实现要素：

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于机器视觉的眼屏距离提示预防近视系统。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于机器视觉的眼屏距离提示预防近视系统，该系统基于智能手机实现，包括：

用户信息创建模块，对使用智能手机的用户创建对应的用户信息。

图像采集模块，目标用户通过智能手机的前置单目摄像头实时拍摄人脸照片并存入数据库。

人脸识别模块，采用智能手机的前置摄像头确定预防应用对象，确认对象身份，并在已创建的用户数据库中确定匹配的标准眼屏距离数据，对标准眼屏距离数据下及不同眼屏距离下的用户图像进行人脸识别处理，获取人脸识别图像。

图像处理模块，对图像采集模块采集的图像进行处理，获取实时眼屏距离数据，将实时眼屏距离数据与标准眼屏距离数据进行比较，判断是否需要进行预防近视警示。所述标准眼屏距离数据对应标准比例系数，该系数为目标用户人脸像素面积与拍摄照片的全像素面积的比值。

定时提示模块，控制前置摄像头定时采集人像，并对人脸识别模块无法识别的人像及单目相机测距模块测量的眼屏距离超过标准眼屏距离的情况进行提示。

具体地，所述图像采集模块具体执行以下操作：

用户创建信息后，首先调用智能手机的前置单目摄像头，在标准眼屏距离下根据对比度法确定标准焦距f标准后，采集人脸标准距离下的用户图像，将该图像发送至人脸识别模块；当用户的人脸在前置单目摄像头中移动至任意位置时，图像采集模块利用对比度法确定实时焦距fi后，采集不同眼屏距离下的用户图像，将该图像发送至人脸识别模块。

进一步地，所述图像处理模块包括：

图像透视校正单元，对通过智能手机的前置摄像头采集的人脸照片进行透视变换校正，将校正后的图像的所有坐标点映射至新图像；

单目相机测距单元，测算图像采集模块拍摄的照片中目标用户人脸的像素面积，获取实施比例系数，将实施比例系数与标准比例系数进行比较，判断是否需要进行预防近视警示。具体地，所述单目相机测距单元根据标准眼屏距离数据计算标准比例系数值，并将其存入数据库；对于接收的不同眼屏距离下的用户图像，根据不同情况下的人脸识别图像，计算出实时比例系数值，然后将该数据存入数据库，并对实时比例系数值与标准比例系数值进行比较。若实时比例系数值>标准比例系数值，则判断人脸距离智能手机过远，若实时比例系数值<标准比例系数值，则判断人脸距离智能手机过近，触发定时提示模块。

进一步地，所述图像透视校正单元利用透视变换原理将用户成像投影规律进行变换，并对产生畸变的图像进行修复和校正。图像透视校正单元进行透视变换校正的具体内容为：

利用透视校正计算出智能手机的前置摄像头采集的人脸照片中四个角点坐标与标准图像的四个角点坐标的对应关系，并利用矩阵变换将校正后的图像的所有坐标点映射至新图像。

进一步地，所述人脸识别模块对标准眼屏距离数据下及不同眼屏距离下的用户图像利用dcnn检测人脸关键部位，进行人脸识别处理，获取人脸识别图像。

本发明基于机器视觉的眼屏距离提示预防近视系统执行眼屏距离提示预防近视过程的具体步骤包括：

s1：通过智能手机的前置摄像头在提示下采集用户标准眼屏人像照片，建立用户个人化信息数据库，并测算照片中目标用户人脸的像素面积，获取比例系数k；

s2：当目标用户允许通过前置摄像头采集自己的人脸图像时，首先进行人脸识别，确定在已创建用户数据库中相应匹配的标准眼屏距离数据；

s3：对通过前置摄像头实时采集的人脸照片进行透视变换校正，利用透视校正计算出人像的四个角点坐标与标准图像的四个角点坐标的对应关系，进而利用矩阵变换将变形图像的所有坐标点全部映射至新图像中；

s4：将后期定时获取的人像像素面积占比与标准眼屏距离对应的人像像素面积占比进行比较，若占比不一致，则控制智能手机对眼屏距离过近的情况进行提示。

与现有技术相比，本发明充分应用了机器视觉的单目相机测距功能，利用智能手机的前置摄像头，能够进行便携实时的眼屏距离测量提示，以尽可能减少电子屏幕对视力的伤害，实现条件简单，能够帮助人们在无法避免使用电子产品时候，矫正不良的持手机姿势，一定程度上降低其对视力的危害；相对于其他应用机器视觉的视力矫正产品而言，本发明系统的适用环境更广泛，无需额外的大型设备辅助，且便于操作，适用人群也更广泛。

附图说明

图1为实施例中基于机器视觉的眼屏距离提示预防近视系统的结构示意图；

图2为实施例中基于机器视觉的眼屏距离提示预防近视系统的原理流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。

实施例

机器视觉技术目前已相对成熟，而智能手机不断提高的计算能力以及装备在手机上的传感器的性能的不断改进提高使很多应用的开发成为可能，可以通过安装应用将智能手机变成一款距离测量工具。基于该思路，本发明涉及一种基于机器视觉的眼屏距离提示预防近视系统，用于测定手持智能手机的眼屏距离，及时矫正阅读电子屏幕的不当姿势，减少损害视力的可能性。

如图1所示，基于机器视觉的眼屏距离提示预防近视系统，包括：

1、用户信息创建模块，用于对使用智能手机的用户创建对应的用户信息。

2、数据库：用于存储创建的用户信息，根据人脸识别模块处理后的人脸数据建立用户个人化信息数据库，并存储标准眼屏距离数据。标准眼屏距离数据预先存储至数据库中。

3、图像采集模块：用户创建信息后，该模块首先调用智能手机单目摄像头，在标准眼屏距离下根据对比度法确定焦距f标准，并将其录入数据库中。然后采集人脸标准距离下的用户图像，将该图像发送至人脸识别模块。当用户的人脸在前置相机中挪到任意位置时，图像采集模块利用对比度法确定实时焦距fi，将所得的实时焦距fi录入数据库。采集不同眼屏距离下的用户图像，将该图像发送至人脸识别模块。

4、人脸识别模块：采用智能手机的前置摄像头确定预防应用对象，确认对象身份，对人脸标准距离下即不同眼屏距离下的用户图像利用dcnn检测人脸关键部位，获取人脸识别图像。

5、图像处理模块：该模块包含图像透视校正模块和单目相机测距两个功能模块，其中图像透视校正模块是利用透视变换原理将物体成像投影规律进行变换，即将物体重新投影到新的成像平面，对产生畸变的图像进行修复和校正。

单目相机测距模块：

在已创建用户数据库中确定匹配的标准眼屏距离数据，从而计算出标准k值(k＝目标用户人脸像素面积/照片全像素面积)，然后将标准k值存入数据库。此外，对于收到的不同眼屏距离下的用户图像，根据不同情况下的人脸识别图像，计算出实时ki值，然后将实时ki值存入数据库，并对实时ki值与标准k值进行比较。

当人脸在前置相机中挪到任意位置时，就可以根据像素面积估算对应的眼屏距离。具体地：当人脸远离单目相机时，所得的图像中人脸像素面积会变小，相应地当人脸靠近单目相机时，所得的图像中人脸像素面积会变大。本模块将获得的最新实时图像的比例系数ki值与系统库中存储的标准眼屏人像照片的标准k值进行对比，若ki>k，则人脸距离智能手机过远，计算焦距差δf＝|fi-f标准|，根据焦距差，按照针型模型矩阵运算反解得到眼屏距离。若ki<k，则人脸距离智能手机过近，触发定时提示模块。通过ki值与k值的关系对应获得焦距关系反解获取眼屏距离。即本发明利用的是三维物体通过图像变成二维成像，二者之间的转换可采用针孔模型，即基于图像物理距离和像素距离的线性关系，利用矩阵运算得出，且该矩阵与智能手机自带的摄像头设定的内置参数有关。而若智能手机不同，内置参数不同，相应的矩阵也会不同。上述运算方法为现有技术，在此不过多赘述。

本发明利用比例系数判断眼屏距离具有误差小的优势：首先，利用像素点计算出来的比例系数值是精确值；其次，用户使用智能手机的姿势其实相对固定，将录入数据库的标准k值作为基准进行比较，并不会产生较大的误差，相比于智能手机自带的测距工具测得的距离更准确；另外，此处估算的意思表明可给定一些误差裕度。

6、定时提示模块：经过用户允许，前置摄像头定时采集人像，当因为人脸太靠近手机屏幕而导致无法进行人脸识别时，手机发出提示音或者提示短信。或者，经过单目相机测距结果显示眼屏距离太近，手机也会发出提示音或者提示短信。该模块设有定时控制器，该定时控制器连接智能手机自带的扬声器。

本发明系统的实际操作流程如下：

i.创建用户信息，调用智能手机的前置单目摄像头，在标准眼屏距离下根据对比度法确定标准焦距f标准，并采集人脸图像(例如：国家卫健委规定，儿童青少年观看电视距离不小于屏幕对角线距离的4倍，电脑的水平观看距离不小于50厘米，手机的观看距离不小于40厘米，在标准距离下拍摄人脸图像，再根据k值的计算公式计算得到标准比例系数k)；根据对比度法确定焦距是一种常见的软件控制单目相机自动确定焦距的方法，准确性较高。

ii.对上一步骤的人脸图像，利用dcnn检测人脸关键部位，从而测算照片中目标用户人脸的像素面积，得到一个标准系数k。将数据(f标准、标准系数k)以及该情况下检测后的人脸图像建立用户个人化信息数据库。

iii.当人脸在前置相机中挪到任意位置时，利用对比度法确定实时焦距fi，并根据不同焦距采集不同眼屏距离下的人脸图像，并利用dcnn检测人脸关键部位，计算出实时ki值，将数据(实时焦距fi、实时ki值)存入数据库。

vi.执行判断步骤，若ki>k，计算焦距差δf＝|fi-f标准|，根据焦距差，按照针型模型矩阵运算反解得到眼屏距离，若小于阈值则触发定时提示模块。

上述步骤中，虽然手持智能手机和用户人脸几乎相对水平且不会发生眼屏距离过远的情况，但是人脸和手机屏幕之间的角度会影响摄像头所采集的照片，从而影响眼屏距离的测定精度。所以，需要对通过前置摄像头采集的人脸照片进行透视变换校正。利用透视校正计算出人像的四个角点坐标与标准图像的四个角点坐标的对应关系，进而利用矩阵变换将变形图像的所有坐标点都映射到新图像中。透视校正是常见的一种机器视觉校正技术，广泛应用于智能手机和相机图像的校正，它分为水平和垂直校正，通过透视校正，图片的畸变将得到改善，由此计算出的眼屏距离也更加可信。

本发明充分应用了机器视觉的单目相机测距功能，利用智能手机的前置摄像头，进行便携实时的眼屏距离测量提示，以尽可能减少电子屏幕对视力的伤害。由于智能手机具有便携性和普遍性并且已经成为日常生活中不可缺少的重要工具，人们阅读手机的时间也越来越长，所以此发明能够帮助人们在无法避免使用电子产品时候，矫正不良的持手机姿势，一定程度上降低其对视力的危害。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的工作人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。