[发明专利]一种干眼症检测方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种干眼症检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待处理视频，其中，所述待处理视频为拍摄的眼角膜视频；

利用预先训练得到的二分类网络模型对所述待处理视频逐帧进行瞬目检测；

根据检测结果筛选出泪膜破裂检测视频段；

将所述泪膜破裂检测视频段逐帧输入至泪膜破裂检测模型中进行检测，输出每个视频帧对应的泪膜破裂位置；

确定出泪膜破裂时间；

基于输出的每个视频帧对应的泪膜破裂位置，确定出每个视频帧对应的泪膜破裂面积。

2.根据权利要求1所述的一种干眼症检测方法，其特征在于，所述利用预先训练得到的二分类网络模型对所述待处理视频逐帧进行瞬目检测，包括：

将所述待处理视频逐帧输入到所述二分类网络模型中，所述二分类网络模型对每一帧进行检测识别，并打上标记，其中，睁眼的视频帧标记为第一标记，闭眼的视频帧标记为第二标记。

3.根据权利要求2所述的一种干眼症检测方法，其特征在于，所述泪膜破裂检测视频段始于检测出的第二次瞬目，止于检测出的第三次瞬目或连续不瞬目时间达到预设时长。

4.根据权利要求1所述的一种干眼症检测方法，其特征在于，在根据检测结果筛选出泪膜破裂检测视频段之后，以及将所述泪膜破裂检测视频段逐帧输入至泪膜破裂检测模型中进行检测之前，还包括：

对所述泪膜破裂检测视频段的每个视频帧进行裁剪，得到仅保留有普拉西多环的部分的视频帧，组成裁剪后的视频段；

其中，所述将所述泪膜破裂检测视频段逐帧输入至泪膜破裂检测模型中进行检测，包括：将所述裁剪后的视频段逐帧输入至泪膜破裂检测模型中进行检测。

5.根据权利要求1所述的一种干眼症检测方法，其特征在于，当输出的一个视频帧对应的泪膜破裂位置不存在时，该视频帧对应泪膜未破裂；所述确定出泪膜破裂时间，包括：

统计泪膜破裂检测视频段中，所有的对应泪膜未破裂的视频帧的数量；

获取视频帧的拍摄频率，利用所述拍摄频率计算相邻两个视频帧之间的时间间隔；

利用统计的视频帧的数量和所述时间间隔计算得到泪膜破裂时间。

6.根据权利要求1所述的一种干眼症检测方法，其特征在于，所述将所述泪膜破裂检测视频段逐帧输入至泪膜破裂检测模型中进行检测，输出每个视频帧对应的泪膜破裂位置，包括：

提取任一视频帧的泪膜破裂位置的特征；

利用提取到的任一视频帧的泪膜破裂位置的特征对任一视频帧进行检测，得到检测结果；

对所述检测结果进行解码，输出与所述任一视频帧对应的泪膜破裂的位置。

7.根据权利要求6所述的一种干眼症检测方法，其特征在于，在将所述泪膜破裂检测视频段逐帧输入至泪膜破裂检测模型中进行检测，输出每个视频帧对应的泪膜破裂位置之前，还包括：

建立深度学习神经网络；

利用预先标注的泪膜破裂视频样本对所述深度学习网络进行训练，得到所述泪膜破裂检测模型。

8.一种干眼症检测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待处理视频，其中，所述待处理视频为拍摄的眼角膜视频；

检测模块，用于利用预先训练得到的二分类网络模型对所述待处理视频逐帧进行瞬目检测；

筛选模块，用于根据检测结果筛选出泪膜破裂检测视频段；

输出模块，用于将所述泪膜破裂检测视频段逐帧输入至泪膜破裂检测模型中进行检测，输出每个视频帧对应的泪膜破裂位置；

时间确定模块，用于确定出泪膜破裂时间；

面积确定模块，用于基于输出的每个视频帧对应的泪膜破裂位置，确定出每个视频帧对应的泪膜破裂面积。

9.一种计算机设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而实现如权利要求1-7中任一项所述的干眼症检测方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的干眼症检测方法。