The invention discloses a method and system for constructing channel of health consulting platform based on picture transmission. The method comprises the following steps: receiving sample information sent by all doctors'terminals, fusing training sample set sent by each doctor's terminal separately; creating a neural network model according to the fusion image set, and the neural network model is multiple. Firstly, the target image sent by the client terminal is input into all the neural network models, and the similarity between the target image and each training sample set is calculated, and the training sample set with the greatest similarity to the target image is defined as a matching image, and the connection channel between the client terminal and the target doctor terminal is established. The invention matches the pictures sent by the client terminal with the pictures sent by the doctor terminal by the image matching method, and chooses the doctor terminal with the highest similarity to communicate with the client terminal, thereby ensuring the efficiency of communication.
【技术实现步骤摘要】
一种基于图片传送的健康咨询平台通道构建方法及系统
本专利技术涉及健康咨询
，具体为一种基于图片传送的健康咨询平台通道构建方法及系统。
技术介绍
在线健康咨询平台，由于其通过手机、PC机等通讯设备实现远程健康咨询，省去了前往医院的挂号、诊断以及开处方、取药等繁琐，大大节约了时间和费用，越来越受到人们的关注。现有的在线健康咨询平台一般提供汉字方式的咨询，即客户方通过该在线健康咨询平台进行提问，医生方看到后，均可进行相应的回复，而无法提供更深一步的咨询服务。随着互联网的飞速发展，以及人们的需求不断增加，视频、汉字、语音与图片相结合的咨询方式会逐渐普及，同时也可以实现客户方和医生方的一对一服务。而如何实现客户方与医生方的一对一服务，即客户方如何寻找适合自己实际情况的医生方，是急于解决的问题。
技术实现思路
为了克服现有技术的不足，本专利技术的目的之一在于提供一种基于图片传送的健康咨询平台通道构建方法，其通过图像匹配方式，使得客户终端发送的图片与医生终端发送的图片进行匹配，选择相似度最高的医生终端与客户终端进行连接通讯，从而保障了沟通的效率。本专利技术的目的之二在于提供一...
【技术保护点】
1.一种基于图片传送的健康咨询平台通道构建方法，所述健康咨询平台用于建立客户终端和医生终端的通讯，其特征在于，包括以下步骤：接收所有医生终端发送的样本信息，所述样本信息包括多个训练样本图像组成的训练样本集以及与医生终端对应的医生终端标识，对每个医生终端发送的训练样本集进行分别融合，获取融合后的融合图像集；根据所述融合图像集创建神经网络模型，所述神经网络模型为多个，每个神经网络模型对应一个训练样本集；将客户终端发送的目标图像输入所有的神经网络模型，计算获取所述目标图像与每个训练样本集的相似度，并将与目标图像相似度最大的训练样本集定义为匹配图像；建立客户终端和目标医生终端的连接...
【技术特征摘要】
1.一种基于图片传送的健康咨询平台通道构建方法，所述健康咨询平台用于建立客户终端和医生终端的通讯，其特征在于，包括以下步骤：接收所有医生终端发送的样本信息，所述样本信息包括多个训练样本图像组成的训练样本集以及与医生终端对应的医生终端标识，对每个医生终端发送的训练样本集进行分别融合，获取融合后的融合图像集；根据所述融合图像集创建神经网络模型，所述神经网络模型为多个，每个神经网络模型对应一个训练样本集；将客户终端发送的目标图像输入所有的神经网络模型，计算获取所述目标图像与每个训练样本集的相似度，并将与目标图像相似度最大的训练样本集定义为匹配图像；建立客户终端和目标医生终端的连接通道，所述目标医生终端为根据所述匹配图像对应的医生终端标识查找获得的医生终端。2.根据权利要求1所述的基于图片传送的健康咨询平台通道构建方法，其特征在于，对任意一个医生终端发送的训练样本集进行融合，获取融合后的融合图像集，包括：将训练样本集的颜色空间转换为RGB色彩空间；对所述RGB色彩空间的训练样本集的R，G，B三个通道的图像按照公式(1)所示进行融合，得到融合图像集：Fj＝{k1*Rj+k2*Gj+k3*Bj|k∈[-2-1012]}(1)其中，Fj为第j个训练样本图像的融合图像集，1≤j≤n，n为所述任意一个医生终端发送的训练样本集中训练样本图像的总数，用表示第j个训练样本图像的融合图像集中的第i个融合图像，1≤i≤t，t为任意训练样本图像的融合图像集中的融合图像总数；k为融合系数，k＝k1，k2，k3；k1、k2、k3分别为R，G，B三个通道的图像的融合系数，R、G、B分别为初始图像在RGB色彩空间下的红色通道、绿色通道和蓝色通道的图像。3.根据权利要求2所述的基于图片传送的健康咨询平台通道构建方法，其特征在于，所述得到融合图像集之后还包括：消除融合系数冗余项的融合图像，所述消除的融合系数冗余项的融合图像为：Fj＝{k1*Rj+k2*Gj+k3*Bj|k1＝k2＝k3}。4.根据权利要求2所述的基于图片传送的健康咨询平台通道构建方法，其特征在于，所述根据所述融合图像集创建神经网络模型，包括：将所述融合图像集分组，得到分组图像集其中，为第j个训练样本图像的融合图像集中第l个分组图像，1≤l≤p，p为第j个训练样本图像的融合图像集的组数，p＝INT(t/3)；将即输入CNN模型网络结构中得到神经网络模型集合中最高级父节点模型CNN1；假设神经网络模型集合中有m个树状模型为已知模型，记为vr，1≤r≤m＜p，vr为第r个已知模型，未创建的树状模型数目则为p-m个，称为候选模型，记为θk，m+1≤k≤p，θk为第k个候选模型；将未使用的分组图像集输入CNN模型网络结构中得到各个候选模型θk；将θk对应的未使用的分组图像集代入已知模型vr中，计算分组图像集和已知模型vr的相似度，相似度计算公式为公式(2)：其中，为将分组图像集代入已知模型vr所得到的事件发生的置信概率；选取所述相似度最大的已知模型vr作为θk的父节点模型，即公式(3)：为候选模型θk对应的父节点模型，为已知模型vr本身的可靠性，将已知模型vr的父节点记为Pv，则：将最高级父节点模型CNN1、已知模型vr、候选模型θk以及三者之间的父子节点关系相关联，得到神经网络模型集合，并将神经网络模型集合中的树状模型记为vl，其中，l＝1时即为CNN1，l＝r时即为已知模型vr，l＝k时即为候选模型θk。5.根据权利要求4所述的基于图片传送的健康咨询平台通道构建方法，其特征在于，将客户终端发送的目标图像输入所有的神经网络模型，计算获取所述目标图像与每个训练样本集的相似度，并将与目标图像相似度最大的训练样本集定义为匹配图像，包括：将目标图像q通过公式(1)得到目标融合图像集，记为Fq；将目标融合图像集Fq分组，得到分组图像集将分组图像集依次输入所述神经网络模型，通过公式(5)计算目标图像q与所有神经网络模型的相似度，对于目标图像q与任意神经网络模型的相似度，计算公式为：其中，H(q)为目标图像q与神经网络模型的相似度，为树状模型vl的权重系数，所述权重系数的计算公式为：其中，为树状模型vl的可靠性，通过公式(4)计算获得；为分组图像集代入树状模型vl的所获得的最大置信概率，计算公式为：6.一种基于图片传送的健康咨询平台...
【专利技术属性】
技术研发人员：许冬瑾，
申请(专利权)人：康美药业股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。