基于浏览器的图片检测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能技术，揭露了一种基于浏览器的图片检测方法，包括：基于Emscripten编译器编译预设的图片检测模型，得到wasm文件格式的目标图片检测模型；接收到用户通过浏览器输入的待检测图像时，通过tensorflow导入所述目标图片检测模型对应的wasm文件，并在所述浏览器端实例化所述目标图片检测模型；利用所述目标图片检测模型对所述待检测图像进行图片检测，得到图片检测结论，并在所述浏览器显示所述图片检测结论。此外，本发明专利技术还涉及区块链技术，待检测图像可存储于区块链的节点。本发明专利技术还提出一种基于浏览器的图片检测装置、电子设备以及存储介质。本发明专利技术可以提高线上医疗图片检测效率。图片检测效率。图片检测效率。

【技术实现步骤摘要】
基于浏览器的图片检测方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种基于浏览器的图片检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着AI技术的不断发展，越来越多的问题可以采用AI技术进行预处理。例如，通过AI图片识别检测皮肤问题就是现阶段线上诊疗辅助的主要应用场景，患者通过线上诊疗平台将肤质图片发给医生，医生会将图片发送给AI图片检测服务器进行图片检测。
[0003]当前AI技术大多是通过API接口的形式，由服务器端向客户端提供数据，这种处理方式存在以下不足：当检测图片规模过大的时，需要部署很多服务器才能提供足够的计算能力，否则会因为图片规模过大出现检测速度的情况；图片需要通过网络发送给AI服务器处理，处理结果由服务器回传给客户端，检测时间会相对较长。综上所述当前线上医疗图片检测的效率低。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种基于浏览器的图片检测方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决线上医疗图片检测的效率低的问题。/>[0005]为实本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于浏览器的图片检测方法，其特征在于，所述方法包括：基于Emscripten编译器编译预设的图片检测模型，得到wasm文件格式的目标图片检测模型；接收到用户通过浏览器输入的待检测图像时，通过tensorflow导入所述目标图片检测模型对应的wasm文件，并在所述浏览器端实例化所述目标图片检测模型；利用所述目标图片检测模型对所述待检测图像进行图片检测，得到图片检测结论，并在所述浏览器显示所述图片检测结论。2.如权利要求1所述的基于浏览器的图片检测方法，其特征在于，所述基于Emscripten编译器编译预设的图片检测模型，得到wasm文件格式的目标图片检测模型，包括：对预设的图片检测模型进行代码优化，得到图片检测模型目标代码；利用Emscripten编译器编译工具对所述图片检测模型目标代码进行编译，得到wasm文件格式的目标图片检测模型。3.如权利要求2所述的基于浏览器的图片检测方法，其特征在于，所述对预设的图片检测模型进行代码优化，得到图片检测模型目标代码，包括：将所述预设的图片检测模型中系统层的同步调度代码改为异步调度代码；将所述预设的图片检测模型中的进程调度代码重写为worker线程；提取所述预设的图片检测模型中的图片检测核心算法；将所述异步调度代码、所述worker线程及图片检测核心算法组合为图片检测模型目标代码。4.如权利要求3所述的基于浏览器的图片检测方法，其特征在于，所述利用Emscripten编译器编译工具对所述图片检测模型目标代码进行编译，得到wasm文件格式的目标图片检测模型，包括：基于Emscripten编译器编译工具对所述图片检测模型目标代码中的异步调度代码及图片检测核心算法进行编译生成中间代码，并将所述中间代码转化为wasm汇编代码；合并所述图片检测模型目标代码中的worker线程及wasm汇编代码，生成目标图片检测模型的wasm文件。5.如权利要求4所述的基于浏览器的图片检测方法，其特征在于，所述在所述浏览器端实例化所述目标图片检测模型，包括：基于预设的API接口远程加载所述目标图片检测模型的wasm文件；基于所述wasm文件加载所述目标图片检测模型的wasm实例对象；利用所述was...

【专利技术属性】
技术研发人员：李三杰，
申请(专利权)人：康键信息技术深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：