[發(fā)明專利]一種基于圖片傳送的健康咨詢平臺(tái)通道構(gòu)建方法及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810744550.2
• 申請(qǐng)日: 2018-07-09
• 公開（公告）號(hào): CN109147958B
• 公開（公告）日: 2023-07-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 許冬瑾
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 康美藥業(yè)股份有限公司
• 主分類號(hào): G16H80/00
• 分類號(hào): G16H80/00;G06V10/74;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82
• 代理公司: 廣州市越秀區(qū)哲力專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙) 44288
• 代理人: 秦維;汪衛(wèi)軍

本發(fā)明公開了一種基于圖片傳送的健康咨詢平臺(tái)通道構(gòu)建方法和系統(tǒng)，健康咨詢平臺(tái)通道構(gòu)建方法包括以下步驟：接收所有醫(yī)生終端發(fā)送的樣本信息，對(duì)每個(gè)醫(yī)生終端發(fā)送的訓(xùn)練樣本集進(jìn)行分別融合；根據(jù)所述融合圖像集創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為多個(gè)；將客戶終端發(fā)送的目標(biāo)圖像輸入所有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，計(jì)算獲取所述目標(biāo)圖像與每個(gè)訓(xùn)練樣本集的相似度，并將與目標(biāo)圖像相似度最大的訓(xùn)練樣本集定義為匹配圖像；建立客戶終端和目標(biāo)醫(yī)生終端的連接通道。本發(fā)明通過圖像匹配方式，使得客戶終端發(fā)送的圖片與醫(yī)生終端發(fā)送的圖片進(jìn)行匹配，選擇相似度最高的醫(yī)生終端與客戶終端進(jìn)行連接通訊，從而保障了溝通的效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及健康咨詢技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于圖片傳送的健康咨詢平臺(tái)通道構(gòu)建方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

在線健康咨詢平臺(tái)，由于其通過手機(jī)、PC機(jī)等通訊設(shè)備實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程健康咨詢，省去了前往醫(yī)院的掛號(hào)、診斷以及開處方、取藥等繁瑣，大大節(jié)約了時(shí)間和費(fèi)用，越來越受到人們的關(guān)注。

現(xiàn)有的在線健康咨詢平臺(tái)一般提供漢字方式的咨詢，即客戶方通過該在線健康咨詢平臺(tái)進(jìn)行提問，醫(yī)生方看到后，均可進(jìn)行相應(yīng)的回復(fù)，而無法提供更深一步的咨詢服務(wù)。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，以及人們的需求不斷增加，視頻、漢字、語音與圖片相結(jié)合的咨詢方式會(huì)逐漸普及，同時(shí)也可以實(shí)現(xiàn)客戶方和醫(yī)生方的一對(duì)一服務(wù)。而如何實(shí)現(xiàn)客戶方與醫(yī)生方的一對(duì)一服務(wù)，即客戶方如何尋找適合自己實(shí)際情況的醫(yī)生方，是急于解決的問題。

發(fā)明內(nèi)容

為了克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明的目的之一在于提供一種基于圖片傳送的健康咨詢平臺(tái)通道構(gòu)建方法，其通過圖像匹配方式，使得客戶終端發(fā)送的圖片與醫(yī)生終端發(fā)送的圖片進(jìn)行匹配，選擇相似度最高的醫(yī)生終端與客戶終端進(jìn)行連接通訊，從而保障了溝通的效率。

本發(fā)明的目的之二在于提供一種基于圖片傳送的健康咨詢平臺(tái)通道構(gòu)建系統(tǒng)，其通過圖像匹配方式，使得客戶終端發(fā)送的圖片與醫(yī)生終端發(fā)送的圖片進(jìn)行匹配，選擇相似度最高的醫(yī)生終端與客戶終端進(jìn)行連接通訊，從而保障了溝通的效率。

為實(shí)現(xiàn)上述目的之一，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

一種基于圖片傳送的健康咨詢平臺(tái)通道構(gòu)建方法，所述健康咨詢平臺(tái)用于建立客戶終端和醫(yī)生終端的通訊，包括以下步驟：

接收所有醫(yī)生終端發(fā)送的樣本信息，所述樣本信息包括多個(gè)訓(xùn)練樣本圖像組成的訓(xùn)練樣本集以及與醫(yī)生終端對(duì)應(yīng)的醫(yī)生終端標(biāo)識(shí)，對(duì)每個(gè)醫(yī)生終端發(fā)送的訓(xùn)練樣本集進(jìn)行分別融合，獲取融合后的融合圖像集；

根據(jù)所述融合圖像集創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為多個(gè)，每個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)應(yīng)一個(gè)訓(xùn)練樣本集；

將客戶終端發(fā)送的目標(biāo)圖像輸入所有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，計(jì)算獲取所述目標(biāo)圖像與每個(gè)訓(xùn)練樣本集的相似度，并將與目標(biāo)圖像相似度最大的訓(xùn)練樣本集定義為匹配圖像；

建立客戶終端和目標(biāo)醫(yī)生終端的連接通道，所述目標(biāo)醫(yī)生終端為根據(jù)所述匹配圖像對(duì)應(yīng)的醫(yī)生終端標(biāo)識(shí)查找獲得的醫(yī)生終端。

進(jìn)一步地，對(duì)任意一個(gè)醫(yī)生終端發(fā)送的訓(xùn)練樣本集進(jìn)行融合，獲取融合后的融合圖像集，包括：

將訓(xùn)練樣本集的顏色空間轉(zhuǎn)換為RGB色彩空間；

對(duì)所述RGB色彩空間的訓(xùn)練樣本集的R，G，B三個(gè)通道的圖像按照公式(1)所示進(jìn)行融合，得到融合圖像集：

F_j＝{k₁*R_j+k₂*G_j+k₃*B_j|k∈[-2?-1?0?1?2]}??(1)