[發(fā)明專利]圖像識(shí)別方法、可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110292769.5
• 申請日: 2021-03-18
• 公開（公告）號(hào): CN113057593A
• 公開（公告）日: 2021-07-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 徐青松;李青
• 申請（專利權(quán)）人: 杭州睿勝軟件有限公司
• 主分類號(hào): A61B5/00
• 分類號(hào): A61B5/00;G06T7/00;G06T5/00;G06K9/32
• 代理公司: 上海思捷知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31295
• 代理人: 劉暢

1.一種圖像識(shí)別方法，其特征在于，所述圖像識(shí)別方法包括：

獲取動(dòng)物皮膚的病變部位的病變圖像；

將所述病變圖像輸入至預(yù)設(shè)的第一病變分類模型，獲取所述病變部位的病變類型信息，并基于所述病變類型信息生成所述病變圖像的熱力圖，以確定所述病變部位具體的病變位置信息；以及，

根據(jù)所述病變類型信息及所述病變位置信息，輸出病變提示信息。

2.如權(quán)利要求1所述的圖像識(shí)別方法，其特征在于，確定所述病變位置信息的步驟包括：

在所述熱力圖上找到所述病變圖像的興趣點(diǎn)；

根據(jù)所述興趣點(diǎn)所處位置獲得所述病變部位具體的病變位置信息。

3.如權(quán)利要求1所述的圖像識(shí)別方法，其特征在于，所述圖像識(shí)別方法還包括：

將獲取的所述病變類型信息輸入至預(yù)設(shè)的第二病變分類模型中，獲取所述病變部位的病理分期；以及，

根據(jù)所述病變類型信息、所述病變位置信息及所述病理分期，輸出病變提示信息。

4.如權(quán)利要求3所述的圖像識(shí)別方法，其特征在于，所述第一病變分類模型和所述第二病變分類模型均為預(yù)先訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

5.如權(quán)利要求1所述的圖像識(shí)別方法，其特征在于，在獲取所述皮膚病變圖像后，所述圖像識(shí)別方法還包括：

對(duì)所述皮膚病變圖像進(jìn)行預(yù)處理，所述預(yù)處理包括：去噪和增強(qiáng)。

6.如權(quán)利要求1所述的圖像識(shí)別方法，其特征在于，在獲取動(dòng)物病變部位的皮膚病變圖像之前，所述圖像識(shí)別方法還包括：

判定待識(shí)別動(dòng)物的種類及品種；

根據(jù)動(dòng)物的種類及品種匹配所述第一病變分類模型。

7.一種圖像識(shí)別方法，其特征在于，所述圖像識(shí)別方法包括：

獲取動(dòng)物皮膚的病變部位的病變圖像；

將所述病變圖像輸入至預(yù)設(shè)的病變顏色分類模型，獲取所述病變部位的顏色；

將所述病變圖像輸入至預(yù)設(shè)的病變紋理分類模型，獲取所述病變部位的紋理及形狀；

根據(jù)獲取的所述病變部位的顏色、紋理及形狀，獲取所述病變部位的病變類型信息，并基于所述病變類型信息生成所述病變圖像的熱力圖，以確定所述病變部位具體的病變位置信息；

根據(jù)所述病變類型信息及所述病變位置信息，輸出病變提示信息。

8.如權(quán)利要求7所述的圖像識(shí)別方法，其特征在于，確定所述病變位置信息的步驟包括：

在所述熱力圖上找到所述病變圖像的興趣點(diǎn)；

根據(jù)所述興趣點(diǎn)所處位置獲得所述病變部位具體的病變位置信息。

9.如權(quán)利要求7所述的圖像識(shí)別方法，其特征在于，獲取所述病變類型信息的步驟包括：

提取所述病變圖像上各個(gè)區(qū)域的顏色特征；

提取所述病變圖像上各個(gè)區(qū)域的紋理及形狀特征；

根據(jù)所述病變圖像上各個(gè)區(qū)域的所述顏色特征和/或所述紋理及形狀特征進(jìn)行區(qū)域分類，區(qū)分出皮膚區(qū)域和非皮膚區(qū)域，并獲取所述皮膚區(qū)域的所述病變類型信息。

10.如權(quán)利要求9所述的圖像識(shí)別方法，其特征在于，采用高斯混合模型進(jìn)行所述區(qū)域分類。

11.如權(quán)利要求7所述的圖像識(shí)別方法，其特征在于，所述病變顏色分類模型和所述病變紋理分類模型均為預(yù)先訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

12.如權(quán)利要求7所述的圖像識(shí)別方法，其特征在于，在獲取所述皮膚病變圖像后，所述圖像識(shí)別方法還包括：

對(duì)所述皮膚病變圖像進(jìn)行預(yù)處理，所述預(yù)處理包括：去噪和增強(qiáng)。

13.如權(quán)利要求7所述的圖像識(shí)別方法，其特征在于，在獲取動(dòng)物病變部位的皮膚病變圖像之前，所述圖像識(shí)別方法還包括：

判定動(dòng)物的種類及品種；

根據(jù)動(dòng)物的種類及品種匹配所述病變顏色分類模型和所述病變紋理分類模型。