[发明专利]一种用于头晕/眩晕辅诊的眼部视频处理方法及系统

权利要求书

1.一种用于头晕/眩晕辅诊的眼部视频处理方法，其特征在于，包括：

从红外视频眼罩中的存储装置中获取用户眼部视频，提取所述眼部视频中所有帧的图像数据；

通过眼震识别模型根据所有帧的图像数据识别所有帧中包括眼震图像的至少一帧；

根据所述包括眼震图像的至少一帧的图像数据形成眼震视频以用于辅诊；

所述根据所述包括眼震图像的至少一帧的图像数据形成眼震视频以用于辅诊具体包括：

生成一个新的视频文件；

将包括眼震图像的所有帧的图像数据按照时间顺序依次写入所述新的视频文件以形成眼震视频；

所述眼震识别模型包括输入层、多个卷积层和池化层、全连接层以及输出层；

所述输入层用于获取每一帧的图像数据；

所述多个卷积层和池化层用于对所述图像数据进行特征提取得到特征图像；

所述全连接层用于对所述特征图像进行特征汇总得到汇总信息；

所述输出层用于根据所述汇总信息确定所述图像数据是否包括眼震图像的标签；

所述眼震识别模型进一步包括设于每个池化层和所述全连接层后的过拟合缓解层；

所述方法进一步包括在获取用户眼部视频之前建立所述眼震识别模型的步骤；

所述建立所述眼震识别模型的步骤具体包括：

构建输入层、多个卷积层和池化层、全连接层以及输出层；

构建用于根据所述输出层输出的标签得到图像数据分类概率值的归一化层；

将带有标签的多帧图像数据作为训练样本依次输入所述多个卷积层和池化层，根据所述归一化层输出的概率值与对应的图像数据的标签得到眼震识别模型的损失函数值；

若所述损失函数值大于等于预设阈值，则重新构建多个卷积层和池化层直至所述损失函数值小于预设阈值；

所述方法进一步包括：

每当重新构建多个卷积层和池化层的次数达到预设次数时，通过自适应矩估计模型降低所述预设阈值。

2.一种用于头晕/眩晕辅诊的眼部视频处理系统，其特征在于，包括：

图像数据获取单元，用于从红外视频眼罩中的存储装置中获取用户眼部视频，提取所述眼部视频中所有帧的图像数据；

眼震图像识别单元，用于通过眼震识别模型根据所有帧的图像数据识别所有帧中包括眼震图像的至少一帧；

眼震视频生成单元，用于根据所述包括眼震图像的至少一帧的图像数据形成眼震视频以用于辅诊；

所述根据所述包括眼震图像的至少一帧的图像数据形成眼震视频以用于辅诊具体包括：

生成一个新的视频文件；

将包括眼震图像的所有帧的图像数据按照时间顺序依次写入所述新的视频文件以形成眼震视频；

所述眼震识别模型包括输入层、多个卷积层和池化层、全连接层以及输出层；

所述输入层用于获取每一帧的图像数据；

所述多个卷积层和池化层用于对所述图像数据进行特征提取得到特征图像；

所述全连接层用于对所述特征图像进行特征汇总得到汇总信息；

所述输出层用于根据所述汇总信息确定所述图像数据是否包括眼震图像的标签；

所述眼震识别模型进一步包括设于每个池化层和所述全连接层后的过拟合缓解层；

进一步包括模型建立单元，用于构建输入层、多个卷积层和池化层、全连接层以及输出层；构建用于根据所述输出层输出的标签得到图像数据分类概率值的归一化层；将带有标签的多帧图像数据作为训练样本依次输入所述多个卷积层和池化层，根据所述归一化层输出的概率值与对应的图像数据的标签得到眼震识别模型的损失函数值；若所述损失函数值大于等于预设阈值，则重新构建多个卷积层和池化层直至所述损失函数值小于预设阈值；

所述模型建立单元进一步用于每当重新构建多个卷积层和池化层的次数达到预设次数时，通过自适应矩估计模型降低所述预设阈值。

3.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1所述方法。

4.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1所述方法。