[发明专利]用眼习惯的预警方法、用户设备、存储介质及装置

权利要求书

1.一种用眼习惯的预警方法，其特征在于，所述用眼习惯的预警方法包括以下步骤：

按照预设周期对预设区域进行图像拍摄，以获得待分析图像；

根据所述待分析图像确定与各预设用户分别对应的用户坐姿信息，所述预设用户处于所述预设区域的空间范围内；

将所述用户坐姿信息与预设坐姿姿态进行匹配；

在所述用户坐姿信息与所述预设坐姿姿态不匹配时，生成第一用眼预警信息，以通过所述第一用眼预警信息进行不良用眼习惯的预警；

其中，所述根据所述待分析图像确定与各预设用户分别对应的用户坐姿信息，包括：

从第三预设用户信息数据库中读取预设用户的预设人脸图像；

在所述待分析图像中识别与所述预设人脸图像对应的预设用户；

根据所述预设人脸图像对所述待分析图像进行分割，以获得与所述预设用户对应的待分析姿态图像；

将所述待分析姿态图像输入预设训练卷积神经网络，以获得所述预设训练卷积神经网络输出的与所述预设用户对应的用户坐姿信息。

2.如权利要求1所述的用眼习惯的预警方法，其特征在于，所述按照预设周期对预设区域进行图像拍摄，以获得待分析图像之后，所述用眼习惯的预警方法还包括：

从第一预设用户信息数据库中读取预设用户群体，并确定所述预设用户群体内的各预设用户。

3.如权利要求1所述的用眼习惯的预警方法，其特征在于，所述根据所述待分析图像确定与各预设用户分别对应的用户坐姿信息之后，所述用眼习惯的预警方法还包括：

根据所述用户坐姿信息中的坐姿变更时刻确定对应的连续用眼时长；

将所述连续用眼时长与预设用眼时长范围进行比对；

在所述连续用眼时长不处于所述预设用眼时长范围内时，生成第二用眼预警信息，以通过所述第二用眼预警信息进行不良用眼习惯的预警。

4.如权利要求3所述的用眼习惯的预警方法，其特征在于，所述在所述连续用眼时长不处于所述预设用眼时长范围内时，生成第二用眼预警信息，以通过所述第二用眼预警信息进行不良用眼习惯的预警之后，所述用眼习惯的预警方法还包括：

从第二预设用户信息数据库中读取预设用户的用户个人信息；

根据所述用户个人信息、所述用户坐姿信息、所述用户坐姿信息与所述预设坐姿姿态进行匹配的匹配结果、所述连续用眼时长以及所述连续用眼时长与所述预设用眼时长范围进行比对的比对结果生成用眼统计报告。

5.如权利要求1所述的用眼习惯的预警方法，其特征在于，所述按照预设周期对预设区域进行图像拍摄，以获得待分析图像之前，所述用眼习惯的预警方法还包括：

对预设区域进行图像拍摄，以获得样本图像；

在所述样本图像中识别预设用户的预设人脸图像；

根据所述预设用户的预设人脸图像对所述样本图像进行分割，以获得与所述预设用户对应的样本姿态图像；

通过所述样本姿态图像对预设初始卷积神经网络进行训练，以获得训练后的预设初始卷积神经网络，并将训练后的预设初始卷积神经网络认定为预设训练卷积神经网络。

6.如权利要求5所述的用眼习惯的预警方法，其特征在于，所述根据所述预设用户的预设人脸图像对所述样本图像进行分割，以获得与所述预设用户对应的样本姿态图像之后，所述用眼习惯的预警方法还包括：

获取标签信息；

通过所述标签信息将所述样本姿态图像标记为预设初始卷积神经网络中的标准姿态图像；

所述通过所述样本姿态图像对预设初始卷积神经网络进行训练，以获得训练后的预设初始卷积神经网络，并将训练后的预设初始卷积神经网络认定为预设训练卷积神经网络，包括：

通过所述标准姿态图像对预设初始卷积神经网络进行训练，以获得训练后的预设初始卷积神经网络，并将训练后的预设初始卷积神经网络认定为预设训练卷积神经网络。

7.一种用户设备，其特征在于，所述用户设备包括：摄像头、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行用眼习惯的预警程序，所述用眼习惯的预警程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的用眼习惯的预警方法的步骤。