一种基于人工智能的黄疸实时识别系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于人工智能的实时识别黄疸的系统。本发明专利技术通过将图片转换成三维向量值，并通过ResNet

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的黄疸实时识别系统


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种基于人工智能的黄疸实时识别系统。

技术介绍

[0002]黄疸的主要表征为：由于体内胆红素沉积在皮肤表面而表现出的皮肤、巩膜等组织的黄染，症状加深时，尿、痰、泪液以及汗液也被黄染，粪便的颜色可变浅，甚至呈陶白色样。目前在医院的诊疗过程中，黄疸体征的识别一般是以人工识别为主，图像识别为辅，图像识别需要时间等待，无法做到实时识别，主要靠医生的经验判断。然而，因为不同医院、不同医生的经验不一，导致识别能力参差不齐，存在着较大的误差。如果采用现有黄疸图像识别技术，需要使用标准物品进行合照，保存到程序上面，再提交上传，然后返回识别结果，在这种情况下，由于重复识别需要重复拍摄，即需要用户多次重复拍摄需要识别到图像，因此针对连续拍照的场景产生了增加重复建设和重复调用图像获取模块资源的缺点。
[0003]因此，现有技术存在缺陷，需要改进。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是克服现有技术的不足，提供一种基于人工智能的实时识别黄疸的系统。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的实时识别黄疸的系统，其特征在于，包括：相互连接的算法模型平台、显示界面以及图像获取模块；所述图像获取模块用以获取患者部位的图像信息，并将获取的画面数据传送到算法模型平台；所述算法模型平台用以将接收到的图像进行预处理，并基于ResNet
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50算法模型计算出黄疸体征的识别数据，将数据保存；所述显示界面用以将ResNet
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50算法所计算出的识别结果进行实时显示反馈。2.根据权利要求1所述的基于人工智能的实时识别黄疸的系统，其特征在于，所述算法模型平台对图像获取模块所获取的画面进行的预处理，先用Python第三方库scikit
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image的random_noise添加噪声，将生成的噪声与原图像进行加和得到噪声图像，然后对图像中的每个像素的像素值进行重新计算，假设窗口大小ksize=3，则将像素点在3x3的领域窗口内进行计算，计算3x3窗口内的平均值或中值进行填充，从而一步步实现图像的去噪。3.根据权利要求1所述的基于人工智能的实时识别黄疸的系统，其特征在于，所述ResNet
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50算法模型计算黄疸...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋夏，郭学威，胡联粤，
申请(专利权)人：腾云悦智科技长沙有限责任公司，
类型：发明
国别省市：