基于图片识别的人机交互方法、装置、计算机设备及介质制造方法及图纸

本申请提出一种基于图片识别的人机交互方法、装置、计算机设备及介质，其中，该方法包括：对获取的图片进行识别，以确定所述图片对应的第一皮肤体征集；根据所述第一皮肤体征集，确定待返回的第一询问消息及所述第一询问消息的询问模式；将所述第一询问消息以所述询问模式的形式返回，以获取用户返回的第一应答消息；根据所述第一应答消息及所述第一皮肤体征集，生成待向所述用户返回的诊疗建议。由此，通过利用用户提交的图片，即可对用户进行引导诊断，从而为用户提供准确的诊疗建议，简化了交互过程，提高了诊断效率，并且适用性较强。

【技术实现步骤摘要】
基于图片识别的人机交互方法、装置、计算机设备及介质
本申请涉及计算机
，特别涉及一种基于图片识别的人机交互方法、装置、计算机设备及介质。
技术介绍
随着通信技术的发展，用户在出现身体不适时，通常会通过网络进行疾病信息查询，以自行诊断所患疾病。相关技术中，用户在通过网络自行诊断所患疾病时，多是通过人机交互的方式，不断的将自身的各种症状信息发送给服务器，然后服务器根据用户多次提交的文字表述，进行疾病诊断。然而，通过这种方式进行疾病诊断时，若用户无法准确表述其症状，会导致诊断结果错误，因此这种疾病诊断方式，对用户的文字描述水平要求较高，适用性较差，诊断结果的准确性差，且交互过程复杂，诊断效率低。
技术实现思路
本申请实施例提出一种基于图片识别的人机交互方法、装置、计算机设备及介质，用于解决相关技术中，疾病诊断方式对用户的文字描述水平要求较高，适用性较差，诊断结果的准确性差，且交互过程复杂，诊断效率低的技术问题。为此，本申请一方面实施例提出一种基于图片识别的人机交互方法，该方法包括：对获取的图片进行识别，以确定所述图片对应的第一皮肤体征集；根据所述第一皮肤体征集，确定待返回的第一询问消息及所述第一询问消息的询问模式；将所述第一询问消息以所述询问模式的形式返回，以获取用户返回的第一应答消息；根据所述第一应答消息及所述第一皮肤体征集，生成待向所述用户返回的诊疗建议。本申请另一方面实施例提出了一种基于图片识别的人机交互装置，该装置包括：识别模块，用于对获取的图片进行识别，以确定所述图片对应的第一皮肤体征集；确定模块，用于根据所述第一皮肤体征集，确定待返回的第一询问消息及所述第一询问消息的询问模式；第一发送模块，用于将所述第一询问消息以所述询问模式的形式返回，以获取用户返回的第一应答消息；生成模块，用于根据所述第一应答消息及所述第一皮肤体征集，生成待向所述用户返回的诊疗建议。本申请又一方面实施例提出了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，以实现第一方面实施例所述的基于图片识别的人机交互方法。本申请的又一方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时，以实现第一方面实施例所述的基于图片识别的人机交互方法。本申请公开的技术方案，具有如下有益效果：通过利用用户提交的图片，即可对用户进行引导诊断，从而为用户提供准确的诊疗建议，简化了交互过程，提高了诊断效率，并且适用性较强。本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。附图说明本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：图1为本申请一个实施例的基于图片识别的人机交互方法的流程示意图；图2为本申请一个实施例的人机交互界面的示意图；图3-4为本申请一个实施例的人机交互装置获取的图片的示例图；图5为本申请另一个实施例的基于图片识别的人机交互方法的流程示意图；图6为本申请一个实施例的决策树的结构示意图；图7为本申请另一个实施例的基于图片识别的人机交互方法的流程示意图；图8为本申请另一个实施例的决策树的结构示意图；图9为本申请一个实施例的基于图片识别的人机交互装置的结构示意图；图10为本申请另一个实施例的基于图片识别的人机交互装置的结构示意图；图11为本申请一个实施例的计算机设备的结构示意图；图12为本申请另一个实施例的计算机设备的结构示意图。具体实施方式下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。本申请各实施例针对相关技术中，疾病诊断方式对用户的文字描述水平要求较高，适用性较差，诊断结果的准确性差，且交互过程复杂，诊断效率低的问题，提出一种基于图片识别的人机交互方法。本申请实施例提供的基于图片识别的人机交互方法，可以对获取的图片进行识别，以确定图片对应的第一皮肤体征集，然后根据第一皮肤体征集，确定待返回的第一询问消息及第一询问消息的询问模式，再将第一询问消息以询问模式的形式返回，以获取用户返回的第一应答消息，从而根据第一应答消息及第一皮肤体征集，生成待向用户返回的诊疗建议。由此，通过利用用户提交的图片，即可对用户进行引导诊断，从而为用户提供准确的诊疗建议，简化了交互过程，提高了诊断效率，并且适用性较强。下面参考附图描述本申请实施例的基于图片识别的人机交互方法、装置、计算机设备及介质。首先结合附图1，对本申请实施例提供的基于图片识别的人机交互方法进行具体说明。图1为本申请一个实施例的基于图片识别的人机交互方法的流程示意图。如图1所示，本申请的基于图片识别的人机交互方法可以包括以下步骤：步骤101，对获取的图片进行识别，以确定图片对应的第一皮肤体征集。具体的，本申请实施例提供的基于图片识别的人机交互方法，可以由本申请实施例提供的基于图片识别的人机交互装置，以下简称人机交互装置执行，该装置可以被配置在计算机设备中，以为用户提供准确的诊疗建议，简化交互过程，提高诊断效率。其中，计算机设备可以是任意能够进行数据处理的硬件设备，比如智能手机、笔记本电脑、可穿戴设备等等。其中，人机交互装置获取的图片，为用户需要诊断的部位的图片，其可以是人机交互装置通过对用户需要诊断的部位进行扫描得到的，也可以是通过手机、电脑等终端的摄像头拍摄后，上传到人机交互装置的，此处不作限制。另外，人机交互装置获取的图片，可以为仅包括需要诊断部位的局部特写图片，也可以为包括需要诊断部位及其它临近部位的全局图片，也可以为包括局部特写图片和全局图片的多张图片，此处不作限制。比如，如图2所示，人机交互装置可以提示用户上传局部特写图片和全局图片，从而用户可以上传如图3所示的全局图片及如图4所示的局部特写图片。第一皮肤体征集，可以包括一个或多个皮肤体征，比如红肿、糜烂、脓疱等等。具体实现时，可以利用大量标注了皮肤体征的图片，对初始识别模型进行训练，生成识别模型，从而在获取图片后，可以利用训练好的识别模型对获取的图片进行识别，确定图片对应的第一皮肤体征集。或者，也可以通过其它方式，确定获取的图片对应的第一皮肤体征集，此处不作限制。其中，识别模型，可以是神经网络模型，也可以是其它模型，此处不做限制。步骤102，根据第一皮肤体征集，确定待返回的第一询问消息及第一询问消息的询问模式。步骤103，将第一询问消息以询问模式的形式返回，以获取用户返回的第一应答消息。其中，第一询问消息，用于向用户询问具体的病情，以对用户所患疾病进行诊断。比如，可以是用户的体感、用户病情的严重程度，等等。需要说明的是，第一询问消息，可能为一个，也可能为多个，相应的，第一应答消息，也可能为一个或多个，此处不作限制。询问模式，可以包括询问方式及询问顺序等等。其中，询问方式，可以是向用户返回多个候选应答消息，比如，“您是感觉疼痛、灼热还是痒呢”，或者，也可以是向用户返回一个开放性的询问消息，比如，“您是什么感觉呢”，或者，也可以是其它方式，此处不作限制。具体的，可以通过以下步本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图片识别的人机交互方法，其特征在于，包括：对获取的图片进行识别，以确定所述图片对应的第一皮肤体征集；根据所述第一皮肤体征集，确定待返回的第一询问消息及所述第一询问消息的询问模式；将所述第一询问消息以所述询问模式的形式返回，以获取用户返回的第一应答消息；根据所述第一应答消息及所述第一皮肤体征集，生成待向所述用户返回的诊疗建议。

【技术特征摘要】
1.一种基于图片识别的人机交互方法，其特征在于，包括：对获取的图片进行识别，以确定所述图片对应的第一皮肤体征集；根据所述第一皮肤体征集，确定待返回的第一询问消息及所述第一询问消息的询问模式；将所述第一询问消息以所述询问模式的形式返回，以获取用户返回的第一应答消息；根据所述第一应答消息及所述第一皮肤体征集，生成待向所述用户返回的诊疗建议。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一皮肤体征集，确定待返回的第一询问消息及所述第一询问消息的询问模式，包括：确定所述第一皮肤体征集中各皮肤体征所属的异常皮肤类别，其中，每个异常皮肤类别对应的第二皮肤体征集中包括至少一个皮肤体征；根据所述各皮肤体征所属的异常皮肤类别，确定所述第一询问消息；根据所述第二皮肤体征集与所述第一皮肤体征集的匹配度，确定所述第一询问消息的询问模式。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述各皮肤体征所属的异常皮肤类别，确定所述第一询问消息之前，还包括：获取所述各皮肤体征所属的异常皮肤类别对应的多个体感数据；根据所述异常皮肤类别对应的多个体感数据，确定所述异常皮肤类别对应的第一询问消息。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对获取的图片进行识别之后，还包括：若所述图片对应的第一皮肤体征集中各皮肤体征与预设的皮肤体征均未匹配，则向所述用户返回预设的第二询问消息；根据所述用户返回的第二应答消息，确定目标决策树类型，以基于所述目标决策树，与所述用户进行人机交互。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标决策树，与所述用户进行人机交互，包括：根据所述用户返回的第二应答消息，确定第一关键信息；根据所述第一关键信息与所述目标决策树中每个节点对应的特征集的匹配度，确定第一目标节点；向所述用户返回与所述第一目标节点对应的第...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾伟，樊钢，孙禹，陈鑫，雷成军，吴冬雪，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11