一种基于物联网智能设备采集分析舌像面像的方法技术

本发明专利技术公开了一种基于物联网智能设备采集分析舌像面像的方法，包括利用内置人工智能模型和算法的智能设备采集体测者的舌像、面像数据；输入采集到的舌像、面像数据自动鉴别出相应的症候；将数据输出到前端及时展示给体测者；智能设备连接物联网，传输数据到云端；云端利用大数据存储方式存储数据；储存数据自动打上设备判别的症候标记，后台管理员可以查看症候标记，医师可以检查设备判别的症候是否正确，如果不正确，可以手动打上症候标记，修正设备判别的错误。本发明专利技术建立在大量经验数据基础上，采用标准地提取图像特征和处理图像特征的方式，不依赖单个医师的经验，不依赖单个医师的鉴别方式，提高了整体效率和鉴别准确率。

A method of collecting and analyzing tongue image based on intelligent device of Internet of things

The invention discloses a method for collecting and analyzing the tongue image based on the Internet of Things intelligent equipment, which includes collecting the tongue image and face image data of the body tester by using the intelligent equipment with built-in artificial intelligence model and algorithm, automatically identifying the corresponding symptoms by inputting the collected tongue image and face image data, and timely displaying the data to the front end. To the tester; Intelligent devices connect the Internet of Things to transmit data to the cloud; the cloud uses large data storage mode to store data; storage data is automatically marked with device identification symptoms, background administrators can view the symptoms, doctors can check whether the symptoms identified by the device are correct, if not, can manually. Mark the symptoms and correct the error of the equipment. The invention is based on a large number of experience data, adopts a standard method of extracting image features and processing image features, does not rely on the experience of a single doctor, does not rely on the identification method of a single doctor, and improves the overall efficiency and identification accuracy.

【技术实现步骤摘要】
一种基于物联网智能设备采集分析舌像面像的方法
本专利技术涉及一种基于物联网智能设备采集分析舌像面像的方法。
技术介绍
舌诊面诊是传统中医望诊的方法，中医师检查就诊者舌头，面部，记录舌质、舌苔(苔质、苔色)、舌形、舌色、舌态及面部的面色、形态以及面部五官是否异常等特征，凭经验辅助诊断及鉴别症候。由于各个医师的经验参差不齐，鉴别方式各不相同，加上舌像面像很容易受到光线，进食，休息等情况的干扰，导致舌诊面诊误判率较高，整体效率不高。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种简单、操作方便、快捷，可解决上述技术问题的一种基于物联网智能设备采集分析舌像面像的方法。本专利技术通过以下技术方案实现：一种基于物联网智能设备采集分析舌像面像的方法，所述方法包括：(a)利用内置人工智能模型和算法的智能设备采集体测者的舌像、面像数据；(b)输入采集到的舌像、面像数据自动鉴别出相应的症候；(c)将数据输出到前端及时展示给体测者；(d)智能设备连接物联网，传输数据到云端,云端利用大数据存储方式存储数据；(e)储存数据自动打上设备判别的症候标记，后台管理员可以查看症候标记，医师可以检查设备判别的症候是否正确，如果不正确，可以手动打上症候标记，修正设备判别的错误。进一步地，当人工标记和设备标记的准确判别的数据不断增加累积到一定量后，云端系统重新利用数据训练模型，新模型会更新到物联网前端的智能设备。进一步地，云端训练模型的方式是输入图像和症候标记，采用卷积神经网络提取舌像面像症状特征数据，以有监督学习方式训练模型，把模型传给前端智能设备。进一步地，所述智能设备为猫博士体测机器人。本专利技术的有益效果：本专利技术是一种利用大量标记好了症候的舌像面像数据训练模型，让设备自动鉴别症候的方法。该方法建立在大量经验数据基础上，采用标准地提取图像特征和处理图像特征的方式，不依赖单个医师的经验，不依赖单个医师的鉴别方式，提高了整体效率和鉴别准确率。附图说明图1为本专利技术猫博士体测机器人采集舌像和面像数据示意图；图2为本专利技术一种基于物联网智能设备采集分析舌像面像的方法流程示意图。具体实施方式下面将结合附图以及具体实施例来详细说明本专利技术，在此以本专利技术的示意性实施例及说明用来解释本专利技术，但并不作为对本专利技术的限定。如图1、2所示，本专利技术方法是用智能设备(比如猫博士体测机器人)，采集个人舌像和面像，智能设备内置了人工智能模型和算法，输入采集到的舌像和面像自动鉴别出相应的症候，输出到前端及时展示给体测者；与此同时，智能设备连接物联网，传输数据到云端，云端利用大数据存储方式存储数据。此数据会自动打上设备判别的症候标记，后台管理员可以查看症候标记，医师可以检查设备判别的症候是否准确，如果不准确，可以手动打上症候标记，修正设备判别的错误。当人工标记和设备标记的准确判别的数据不断增加积累到一定量后，云端系统会重新利用数据训练模型，新模型会更新到物联网前端的智能设备。这样动态的不断更新标记数据，重新训练模型，更新智能设备的内置模型，从而不断提高准确率。云端训练模型的方式是输入图像和症候标记，采用卷积神经网络提取舌像面像症状特征数据，以有监督学习方式训练模型，把模型传给前端智能设备。本专利技术是一种利用大量标记好了症候的舌像面像数据训练模型，让设备自动鉴别症候的方法。该方法建立在大量经验数据基础上，采用标准地提取图像特征和处理图像特征的方式，不依赖单个医师的经验，不依赖单个医师的鉴别方式，提高了整体效率和鉴别准确率。对于本专利技术所属
的技术人员来说，在不脱离本专利技术构思的前提下，本专利技术的具体实施方式不拘泥于上述实例，在本专利技术的具体实施过程中，具体实施方式还可以做出若干推演或优化，这些推演或优化都应当视为属于本专利技术的保护范围。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于物联网智能设备采集分析舌像面像的方法，其特征在于：所述方法包括：(a)利用内置人工智能模型和算法的智能设备采集体测者的舌像、面像数据；(b)输入采集到的舌像、面像数据自动鉴别出相应的症候；(c)将数据输出到前端及时展示给体测者；(d)智能设备连接物联网，传输数据到云端,云端利用大数据存储方式存储数据；(e)储存数据自动打上设备判别的症候标记，后台管理员可以查看症候标记，医师可以检查设备判别的症候是否正确，如果不正确，可以手动打上症候标记，修正设备判别的错误。

【技术特征摘要】
1.一种基于物联网智能设备采集分析舌像面像的方法，其特征在于：所述方法包括：(a)利用内置人工智能模型和算法的智能设备采集体测者的舌像、面像数据；(b)输入采集到的舌像、面像数据自动鉴别出相应的症候；(c)将数据输出到前端及时展示给体测者；(d)智能设备连接物联网，传输数据到云端,云端利用大数据存储方式存储数据；(e)储存数据自动打上设备判别的症候标记，后台管理员可以查看症候标记，医师可以检查设备判别的症候是否正确，如果不正确，可以手动打上症候标记，修正设备判别的错误。2.根据权利要求1所述的一种基...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨骅力，
申请(专利权)人：广州大象健康科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44