一种眨眼数据的统计方法、装置、介质及电子设备与流程

技术特征：
1.一种眨眼数据的统计方法，其特征在于，包括：获取预设时间段内包含眼部运动的视频数据；识别所述视频数据的每帧图像，得到上眼睑和下眼睑之间的目标区域；计算所述目标区域对应的睑裂高度；根据所述睑裂高度，确定所述目标区域的开合状态；其中，所述开合状态包括睁眼状态、闭眼状态和半睁眼状态；以及根据所述视频数据中所有帧图像的所述目标区域的开合状态，统计得到所述预设时间段内的眨眼数据。2.根据权利要求1所述的眨眼数据的统计方法，其特征在于，所述识别所述视频数据的每帧图像，得到上眼睑和下眼睑之间的目标区域包括：将所述视频数据的每帧图像输入识别模型，得到所述上眼睑和所述下眼睑之间的所述目标区域；其中，所述识别模型包括神经网络模型。3.根据权利要求1所述的眨眼数据的统计方法，其特征在于，所述识别所述视频数据的每帧图像，得到上眼睑和下眼睑之间的目标区域包括：根据所述上眼睑和所述下眼睑之间区域的像素值，选取所述视频数据的每帧图像中封闭的种子区域；当存在所述种子区域时，以所述种子区域为中心向周围扩展以确定所述目标区域的边界线；以及对确定了所述目标区域的边界线的每帧图像进行二值化处理，得到包含所述目标区域的二值化图像。4.根据权利要求3所述的眨眼数据的统计方法，其特征在于，所述识别所述视频数据的每帧图像，得到上眼睑和下眼睑之间的目标区域包括：当不存在所述种子区域时，确定所述目标区域为闭眼状态。5.根据权利要求1所述的眨眼数据的统计方法，其特征在于，所述计算所述目标区域对应的睑裂高度包括：根据所述上眼睑的两端端点得到第一参考线；根据所述下眼睑的两端端点得到第二参考线；根据所述第一参考线和所述第二参考线，确定睑裂高度方向；以及选取所述睑裂高度方向上所述上眼睑和所述下眼睑之间的最大距离作为所述睑裂高度。6.根据权利要求1所述的眨眼数据的统计方法，其特征在于，所述根据所述睑裂高度，确定所述目标区域的开合状态包括：选取所述视频数据的所有睑裂高度中的最大值和最小值；计算所述睑裂高度与所述最大值之间的最大差异以及与所述最小值之间的最小差异；当所述最大差异小于或等于第一预设差异时，确定所述目标区域的开合状态为睁眼状态；当所述最小差异小于或等于第二预设差异时，确定所述目标区域的开合状态为闭眼状态；以及
当所述最大差异大于所述第一预设差异且所述最小差异大于所述第二预设差异时，确定所述目标区域的开合状态为半睁眼状态。7.根据权利要求1所述的眨眼数据的统计方法，其特征在于，所述根据所述视频数据中所有帧图像的所述目标区域的开合状态，统计得到所述预设时间段内的眨眼数据包括：根据所述视频数据中所有帧图像的所述目标区域的开合状态，获取所述视频数据中的完全眨眼次数和不完全眨眼次数；其中，单次完全眨眼表示所述目标区域的开合状态由睁眼状态变为闭眼状态后再次变为睁眼状态，单次不完全眨眼表示所述目标区域的开合状态由睁眼状态变为半睁眼状态后再次变为睁眼状态。8.一种眨眼数据的统计装置，其特征在于，包括：视频获取模块，用于获取预设时间段内包含眼部运动的视频数据；图像识别模块，用于识别所述视频数据的每帧图像，得到上眼睑和下眼睑之间的目标区域；高度计算模块，用于计算所述目标区域对应的睑裂高度；状态确定模块，用于根据所述睑裂高度，确定所述目标区域的开合状态；其中，所述开合状态包括睁眼状态、闭眼状态和半睁眼状态；以及数据统计模块，用于根据所述视频数据中所有帧图像的所述目标区域的开合状态，统计得到所述预设时间段内的眨眼数据。9.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述权利要求1
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7任一所述的眨眼数据的统计方法。10.一种电子设备，所述电子设备包括：处理器；以及用于存储所述处理器可执行指令的存储器；所述处理器用于执行上述权利要求1
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7任一所述的眨眼数据的统计方法。

技术总结
本申请公开了一种眨眼数据的统计方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备，通过获取预设时间段内包含眼部运动的视频数据，然后识别视频数据的每帧图像，得到上眼睑和下眼睑之间的目标区域，计算目标区域对应的睑裂高度，并且根据睑裂高度，确定目标区域的开合状态；最后根据视频数据中所有帧图像的目标区域的开合状态，统计得到预设时间段内的眨眼数据；即通过自动获取一段时间内的视频数据并对该视频数据中的每帧图像进行识别，以得到目标区域，并且根据睑裂高度来确定开合状态，从而统计眨眼数据，不仅降低了数据统计的难度，而且通过自动识别目标区域来计算睑裂高度，从而可以准确获知眨眼的数据，为后续的预判提供了准确的数据基础。确的数据基础。确的数据基础。


技术研发人员：郑钦象
受保护的技术使用者：温州医科大学附属眼视光医院
技术研发日：2021.08.10
技术公布日：2021/11/9