一种基于神经网络模型的近视预防方法

本申请涉及人工智能的技术领域，公开一种基于神经网络模型的近视预防方法包括：实时获取目标人员的用眼行为数据；用眼行为数据包括行为类型和动作数据以及环境光数据；从多标签分类模块调取目标人员的眼底图像标签分类结果预先关联匹配的关联系数；以用眼行为数据和关联系数为依据，采用预设近视风险评估方法对目标人员的近视风险进行评估，获得相应的近视风险值；将近视风险值与指定风险阈值进行比较后，发出相应的提醒信号；通过综合考虑目标人员不同状态下所产生的动作数据差异和对环境光数据需求的不同，以及能够反映目标人员眼部条件情况的标签分类结果，能够在不同的用眼场景，根据眼部实际条件，提供更为合理且准确的近视风险预警提醒。