基于深度学习的视力保护系统
2021-11-15李子意于洋郭椿可李泽萱邢世琦
现代计算机 2021年27期
李子意,于洋,郭椿可,李泽萱,邢世琦
(天津师范大学计算机与信息工程学院,天津 300387)
0 引言
根据2018年青少年近视率与用眼习惯报告显示,我国现有盲人500多万人,低视力者有上千万,尤其是儿童及青少年,近视率高[1-2]。更令人震惊的是,有份调查报告称,国内因高度近视致盲者已达30多万人。实际上,我国青少年的整体视力情况不容乐观,有数据显示,目前中国近视患者人数多达6亿,几乎占到中国总人口的50%。青少年近视率已经居世界第一[1-2]。因此,保护视力,刻不容缓!相关研究报告指出,错误的用眼习惯、不正确的坐姿、阅读环境光线强度的不适宜都是导致近视的主要原因。若能纠正用户的错误用眼习惯,形成正确的阅读姿势,调整适宜的光线强度,将会大大降低近视率。
1 视力保护系统原理
系统从近视的成因出发,针对光线太弱(太强)、阅读时间太长、阅读距离太近等不良眼习惯,设计了一套可在用户办公或学习过程中使用的系统。全自动护眼系统,实时检测用户表情,分析用户阅读状态,提醒用户坐姿,并能自动调整最佳阅读距离。
2 系统方案设计
视力保护系统硬件主要由光敏电阻模块、压力传感器、红外测距模块、蜂鸣器报警模块、摄像头、STM32F103ZET6单片机和测控电路组成[3]。在软件方面,用C语言编写上位机的硬件程序,用Python语言编写深度学习模型和算法。使用Android Studio设计一个设计良好的交互界面。
2 硬件系统设计
2.1 单片机数据测控电路
系统以STM32F103ZET6单片机为核心,通过连接多个传感器模块,实现了数据采集和判断。……
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