健康分析开放服务系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种健康分析开放服务系统及方法。其中，该系统包括：标注子系统，被配置为基于预设的标注规则，对样本图片进行标注并生成多个数据集，将所述数据集转化为深度学习算法能够理解的数据集；算法子系统，被配置为提供在线编程环境，并基于转化后的所述数据集和所述在线编程环境，生成一个或多个健康深度学习模型；健康业务子系统，被配置为利用一个或多个所述健康深度学习模型来分析所接收的待分析图片，并生成健康分析结果。本发明专利技术解决了现有的健康分析系统提供的健康分析效率和质量不够高的技术问题。质量不够高的技术问题。质量不够高的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
健康分析开放服务系统及方法


[0001]本专利技术涉及智能AI领域，具体而言，涉及一种健康分析开放服务系统及方法。

技术介绍

[0002]现有的健康分析系统更多的是健康的检测系统、面向消费者的健康服务系统。现有技术中，没有一种健康分析系统能够面向健康领域专家、算法开发者、应用开发者。
[0003]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供了一种健康分析开放服务系统及方法，以至少解决现有的健康分析系统提供的健康分析效率和质量不够高的技术问题。
[0005]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种健康分析开放服务系统，包括：标注子系统，被配置为基于预设的标注规则，对样本图片进行标注并生成多个数据集，将所述数据集转化为深度学习算法能够理解的数据集；算法子系统，被配置为提供在线编程环境，并基于转化后的所述数据集和所述在线编程环境，生成一个或多个健康深度学习模型；健康业务子系统，被配置为利用一个或多个所述健康深度学习模型来分析所接收的待分析图片，并生成健康分析结果。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种健康分析开放服务系统，其特征在于，包括：标注子系统，被配置为基于预设的标注规则，对样本图片进行标注并生成多个数据集，将所述数据集转化为深度学习算法能够理解的数据集；算法子系统，被配置为提供在线编程环境，并基于转化后的所述数据集和所述在线编程环境，生成一个或多个健康深度学习模型；健康业务子系统，被配置为利用一个或多个所述健康深度学习模型来分析所接收的待分析图片，并生成健康分析结果。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述标注子系统还包括：获取模块，被配置为获取所述样本图片；标注模块，被配置为基于所述标注规则，根据与健康深度学习模型的算法类型相匹配的标注类型，对所述样本图片进行标注，其中，所述标注包括标注标签和参数，所述标签用于描述所述样本图片中的对象，所述参数用于描述所述对象的属性；输出模块，被配置为基于标注后的所述样本图片，生成并输出多个所述数据集，其中，多个所述数据集中的每个数据集中的数据包括标注关系和所述样本图片，其中，所谓标注关系是所述标注与所述样本图片的对应关系。3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述标注子系统还被配置为：将标签对应分类问题、矩形框对应目标检测、多边形区域对应实例分割，对所述样本图片进行标注。4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述算法子系统还包括：编码模块，被配置为提供训练数据集中的部分数据并在所述在线编程环境中提供在线编码组件，以供开发者利用所述在线编码组件和所述部分数据进行在线编码；训练模块，被配置为利用转化后的所述数据集中的部分数据集作为训练数据集来训练基于所述在线编码而生成的一个或多个所述健康深度学习模型，得到训练集最优的所述健康深度学习模型。5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：王博，曾金龙，
申请(专利权)人：深圳伯德睿捷健康科技有限公司，
类型：发明
国别省市：