[发明专利]一种测量眼震信号时长的方法

权利要求书

1.一种测量眼震信号时长的方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)从视频样本中提取瞳孔运动轨迹：使用目标检测模型对眼部视频中的瞳孔进行轨迹追踪，将视频数据转化为时间序列数据；

2)滚动切分时间序列样本：将步骤1)所得的时间序列数据按照固定长度和间隔，滚动切分为多个子样本；

3)眼震信号预测：搭建一维卷积神经网络模型，用以预测各个子样本眼震是否为阳性；

4)计算视频眼震时长：定义最长的连续阳性子样本长度即为眼震时长，从而完成眼震信号预测和眼震时长预测的同步进行。

2.如权利要求1所述的测量眼震信号时长的方法，其特征在于：步骤1)中，搭建一个目标检测的深度学习模型，将眼部视频输入模型中，模型对视频内每一帧的瞳孔参数进行预测，瞳孔参数为：瞳孔坐标以及瞳孔半径，最终对于每个视频样本，均生成一份瞳孔运动轨迹的时间序列数据。

3.如权利要求2所述的测量眼震信号时长的方法，其特征在于：步骤2)中，选择400帧长度，将视频每间隔100帧滚动切分为多个子样本，并将包含眼震信号的片段标注为1，其余标注为0。

4.如权利要求3所述的测量眼震信号时长的方法，其特征在于：步骤3)中，搭建基于一维卷积神经网络结构的眼震分类模型，利用该模型对长度标准为400帧的片段进行眼震信号预测，并给出是否为阳性的二分类预测结果。

5.如权利要求4所述的测量眼震信号时长的方法，其特征在于，步骤4)中，眼震时长的计算公式为：

眼震时长(帧)＝400+(连续子样本片段数-1)*100

式中，400代表切分的子样本长度，100代表相邻两个子样本片段位移的帧数，连续子样本片段数为最大连续阳性子样本片段数。

6.如权利要求5所述的测量眼震信号时长的方法，其特征在于：步骤4)中，根据眼震时长(帧)以及视频FPS，即可计算出对应的眼震时长(秒)：眼震时长(秒)＝眼震时长(帧)/视频FPS。