摘要
本发明公开了一种基于AR技术的眼部理疗与训练方法,包括:获取包含瞳孔边缘轮廓特征及瞳孔大小时间序列的眼部图像数据;对图像进行预处理包括标准化、Min‑Max归一化及Canny边缘检测处理;构建混合神经网络模型,模型由GRU单元与LVT通过并联架构集成;根据模型输出的瞳孔识别结果,完成实时眼部瞳孔和瞳孔大小的识别与分类;本发明利用边缘检测来识别眼部瞳孔,根据对样本上采样,形成平滑连续的瞳孔大小时间序列作为输入GRU与Lite‑ViT混合网络可以完成对眼部瞳孔识别,瞳孔大小分类。
技术关键词
混合神经网络模型
边缘检测
边缘轮廓
反馈控制模块
空洞
图像
序列
上下文特征
双线性插值
多尺度
混合网络
数据处理模块
训练系统
数据采集模块
时序特征
注意力机制
滑动窗口
处理器
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养殖面积
大型海藻
计量方法
像素点
海洋水产养殖
不动产权证书
识别录入方法
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火炮击针
像素点
量测量方法
轮廓边缘
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执行傅里叶变换
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三维结构
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