申请/专利权人：东莞常安医院有限公司

申请日：2023-09-05

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117197487B

主分类号：G06V10/46

分类号：G06V10/46;G01N33/543;G01N33/58;G06V10/56;G06V10/50;G06V10/54;G06V10/82;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/30;G06T7/90;G06N3/0464;G06N3/0455;G01N21/78

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2023.12.26#实质审查的生效;2023.12.08#公开

摘要：本申请涉及智能识别领域，其具体地公开了一种免疫胶体金诊断试纸条自动识别系统，其采用基于深度学习的人工智能检测技术，通过对检测试纸条图像进行特征提取从而来判断其是否包含目标待检测物质。这样，可以自动化地判断检测结果，减少了人为判断的主观性和不确定性。

主权项：1.一种免疫胶体金诊断试纸条自动识别系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于获取检测试纸条的图像；降噪模块，用于将所述检测试纸条的图像通过基于自动编解码器的降噪模块以得到降噪后试纸条图像；颜色空间转换模块，用于将所述降噪后试纸条图像从RGB颜色空间转化到YCbCr颜色空间并提取各个通道的LBP纹理特征直方图；纹理特征编码模块，用于将所述各个通道的LBP纹理特征直方图分别通过作为特征提取器的第一卷积神经网络模型以得到多个纹理特征图，并将所述多个纹理特征图进行级联以得到纹理特征图；颜色特征编码模块，用于将所述降噪后试纸条图像通过作为特征提取器的第二卷积神经网络模型以得到颜色特征图；特征融合模块，用于融合所述颜色特征图和所述纹理特征图以得到分类特征图；优化模块，用于计算所述分类特征图的稀疏化分类特征图；检测结果生成模块，用于将所述稀疏化分类特征图通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示所述检测试纸条是否包含目标待检测物质；其中，所述优化模块，包括：相关参数确定单元，用于确定所述分类特征图的尺寸和通道数，其中，所述分类特征图的尺寸为H×W，H为高度，W为宽度，且通道数为C；特征描述符选取单元，用于对于所述分类特征图的每个像素位置i,j，提取所述分类特征图在每个像素位置的通道特征向量作为所述每个像素位置的特征描述符；欧几里德距离计算单元，用于对于所述分类特征图的每个像素位置i,j，计算所述每个像素位置i,j的特征描述符与所述分类特征图的其他像素位置k，l的特征描述符之间的欧式距离，并计算多个欧式距离的加和值作为所述分类特征图的每个像素位置i,j的得分值；最大值归一化处理单元，用于对所述分类特征图的每个像素位置i,j的得分值进行基于最大值的归一化处理以得到所述分类特征图的每个像素位置的单应概率密度值；按位置点乘单元，用于以所述分类特征图的每个像素位置的单应概率密度值构成的概率密度特征矩阵作为权重矩阵，分别对所述分类特征图的各个通道维度的特征矩阵进行按位置点乘以得到所述稀疏化分类特征图。

全文数据：

权利要求：

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