1.一种基于视觉定位技术评价阅读能力的方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待阅读文章的语义结构；

对待评价者的瞳孔进行精准定位；

获取所述待评价者的瞳孔在所述待阅读文章上的实时阅读轨迹；

基于所述实时阅读轨迹和所述待阅读文章的语义结构评价待评价者的阅读能力，并可视化显示；

对待评价者的瞳孔进行精准定位包括以下步骤：确定所述待评价者的眼球图片；

对所述眼球图片进行形状筛选，获取具有完整瞳孔的图片；

对所述具有完整瞳孔的图片进行中心点获取处理得到瞳孔中心位置；

将所述瞳孔中心位置与所述待评价者的实时瞳孔图像相匹配，获取实时瞳孔中心的精准定位；

所述可视化显示的内容包括：

待评价者阅读所述待阅读文章时，对未阅读的内容进行后台高亮显示；

待评价者阅读所述待阅读文章时，实时阅读时间；

待评价者阅读所述待阅读文章时，阅读固定段落文章所使用的时间；

待评价者阅读所述待阅读文章时，待评价者眼球位移速率；

待评价者阅读所述待阅读文章时，重复阅读的内容；

待评价者阅读所述待阅读文章时，无意阅读时间和状态；

所述无意阅读时间和状态的获取步骤：获取所述待评价者的瞳孔阅读时的实时摇摆频率；

基于时间对所述实时摇摆频率进行采样，获取平均摇摆频率；

获取所述瞳孔实时阅读轨迹，当检测到所述瞳孔实时阅读轨迹停止变化，且所述实时摇摆频率低于所述平均摇摆频率，则无意阅读时间开始计算，此时待评价者处于无意阅读状态；

其中，获取瞳孔中心位置包括以下步骤：通过多个全局阈值分割所述具有完整瞳孔的图片，获得多个第一阈值分割图像；

根据所述第一阈值分割图像获取虹膜连通域；

基于所述虹膜连通域确定所瞳孔的最小外接矩形，包括：对所述第一阈值分割图像进行灰度处理，获取所述虹膜连通域内边缘曲线图片；以虹膜连通域边缘内曲线为基准，建立内切矩形；所述内切矩形为所述瞳孔的最小外接矩形；

根据椭圆拟合算法对所述最小外接矩形处理，获得精准瞳孔图片；

对所述精准瞳孔图片内瞳孔形状进行数学处理得到所述瞳孔中心位置。

2.根据权利要求1所述的一种基于视觉定位技术评价阅读能力的方法，其特征在于，获取待阅读文章的语义结构包括以下步骤：对样本文章进行分词预处理，得到分词结果；

基于文法表达方式对所述分词结果进行句子成分划分，得到划分结果；

遍历分词结果，并与所述划分结果相结合构建文本词典；

基于所述文本词典和采样方法获取样本文章语义结构；

构建基于神经网络的语义结构提取模型，以所述样本文章语义结构作为训练样本集对所述语义结构提取模型进行训练，直至所述语义结构提取模型的提取准确率满足评价需求；

将所述待阅读文章输入所述语义结构提取模型，获取所述待阅读文章的语义结构。