一种基于移动终端设备拍摄跟踪对比的视力健康监测方法

本发明涉及计算机视觉技术领域，具体地说，涉及一种基于移动终端设备拍摄跟踪对比的视力健康监测方法。包括：分别采集大量青少年的左眼、右眼及双眼照片，使用最新的目标检测网络yolov10结合opencv进行眼部裁剪并进行预处理，并对图像统一resize；采用传统卷积神经网络CNN和Vision Transformers卷积神经网络，提取预处理后图像中的眼部特征，使用二分类的监督学习，帮助区分近视眼和正常眼；使用交叉验证的方法对模型进行训练；多种设备筛查应用。本发明设计通过开发一个准确度高的计算机视觉算法，能够根据眼部图像判断眼睛是否近视及近视度数；实现算法的移动端部署，使其能够在智能手机等移动设备上进行实时检测。