[發明專利]受傷事件告知信息的處理方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202310347582.X
• 申請日: 2023-04-03
• 公開（公告）號: CN116580844A
• 公開（公告）日: 2023-08-11
• 發明（設計）人: 張進軍;李斗;劉江;廉惠欣;田思佳;趙暉;蔡苗;魏爽;王繼坤
• 申請（專利權）人: 北京急救中心;北京遠盟健康科技有限公司
• 主分類號: G16H50/30
• 分類號: G16H50/30;G16H30/00;G06F40/289;G06T7/00;G06V10/764;G10L15/26
• 代理公司: 北京辰權知識產權代理有限公司 11619
• 代理人: 孔垂超

1.一種受傷事件告知信息的處理方法，其特征在于，包括：

獲取受傷事件告知信息；

從所述受傷事件告知信息中提取傷情關鍵詞；

根據提取的所有所述傷情關鍵詞以及基于傷情關鍵詞的預設傷情級別確定策略，確定并輸出對應于所述受傷事件告知信息的傷情級別。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述受傷事件告知信息包括一個或多個圖片，或者所述受傷事件告知信息包括受傷事件告知視頻信息；

在所述受傷事件告知信息包括一個或多個圖片的情況下，所述從所述受傷事件告知信息中提取傷情關鍵詞，包括從所有所述圖片中提取傷情關鍵詞；

在所述受傷事件告知信息包括受傷事件告知視頻信息的情況下，所述從所述受傷事件告知信息中提取傷情關鍵詞，包括：

將所述受傷事件告知視頻信息拆分為多個圖片，從所有所述圖片中提取傷情關鍵詞；

所述從所有所述圖片中提取傷情關鍵詞，包括：

根據預設匹配識別數據庫對每一所述圖片進行標記，得到標記圖片；

利用預訓練的圖像識別模型處理每一所述標記圖片，獲得每一所述標記圖片的圖像識別數據；

根據預設關鍵詞庫從所有所述標記圖片的圖像識別數據中提取傷情關鍵詞。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據預設匹配識別數據庫對每一所述圖片進行標記，得到標記圖片，包括：

根據預設匹配識別數據庫，使用字符特征提取算法對每一所述圖片進行標記，得到標記圖片。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用預訓練的圖像識別模型處理每一所述標記圖片，獲得每一所述標記圖片的圖像識別數據，包括：

針對每一所述標記圖片，利用預訓練的圖像識別模型進行受傷位置鎖定、受傷面積判定和受傷深度判定，得到每一所述標記圖片的受傷位置數據、受傷面積數據和受傷深度數據。

5.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述將所述受傷事件告知視頻信息拆分為多個圖片，包括：

讀入所述受傷事件告知視頻信息的視頻文件；

計算所述視頻文件的md5值；

根據所述md5值提取所述視頻文件中對應幀數段的圖片；

根據預先設置的幀間隔獲取截取圖片數量；

根據預先設置的保存圖片文件名格式保存并輸出所有所述圖片。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述受傷事件告知信息包括受傷事件告知語音信息；所述從所述受傷事件告知信息中提取傷情關鍵詞，包括：

將所述受傷事件告知語音信息轉化為文字信息；

根據預設關鍵詞庫從所述文字信息中提取傷情關鍵詞。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述將所述語音信息轉化為文字信息，包括：

提取所述語音信息的語音特征；

通過預訓練的聲學處理模型獲取對應于所述語音特征的最小語音單位序列；

通過預訓練的語言解碼模型對所述最小語音單位序列進行語音信息解碼，得到對應于所述語音信息的文字信息。

8.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述根據預設關鍵詞庫從所述文字信息中提取傷情關鍵詞，包括：

對所述文字信息進行數據清洗，得到清洗后的文字；

將所述清洗后的文字與所述預設關鍵詞庫進行比對；

根據比對結果，將所述清洗后的文字中存在于所述預設關鍵詞庫中的詞確定為傷情關鍵詞。

9.根據權利要求8所述的方法，其特征在于，所述對所述文字信息進行數據清洗，得到清洗后的文字，包括：

通過正則匹配刪除所述文字信息中的標點符號，得到無標點符號的文字文本；

對所述無標點符號的文字文本進行分詞處理，得到分詞處理結果；

刪除所述分詞處理結果中的無關詞，得到所述清洗后的文字。