申请/专利权人：合肥德铭电子有限公司

申请日：2024-01-17

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117896502A

主分类号：H04N7/18

分类号：H04N7/18;A61B90/00;A61B17/00;A61B34/20;H04N5/76;H04L67/1097;G16H50/20

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.16#公开

摘要：本发明公开了基于GPU实时处理的具有AI分析功能的高清视像管理系统，涉及视像管理系统技术领域，包括视频采集模块、术中智能辅助导航系统、处理器模块、LCD显示模块、储存模块、5G无线传输模块、蓝牙模块、wifi模块、外设接口模块和电源模块，所述视频采集模块通过术中智能辅助导航系统与处理器模块相连接，所述处理器模块通过信号线与显示模块相连接，所述电源模块、储存模块和外设接口模块分别通过信号线与处理器模块相连接，所述处理器模块通过信号线分别与5G无线传输模块、蓝牙模块和wifi模块交互连接。本发明对术中内窥镜的视频进行实时处理、检测与识别标记，且可以对视频进行云端及本地实时存储，以及远程交流与指导。

主权项：1.基于GPU实时处理的具有AI分析功能的高清视像管理系统，其特征在于，包括视频采集模块、术中智能辅助导航系统、处理器模块、LCD显示模块、储存模块、5G无线传输模块、蓝牙模块、wifi模块、外设接口模块和电源模块，所述视频采集模块通过术中智能辅助导航系统与处理器模块相连接，所述处理器模块通过信号线与显示模块相连接，所述电源模块、储存模块和外设接口模块分别通过信号线与处理器模块相连接，所述处理器模块通过信号线分别与5G无线传输模块、蓝牙模块和wifi模块交互连接；所述术中智能辅助导航系统为图像处理和病灶识别的运行软件，通过高效率的目标检测和识别算法，构建具有细粒度特征发现能力的神经网络结构的高精度分类器，结合骨科、妇科等多个科室常见病灶特点，设计基于深度神经网络的病灶定位方法，实现病灶区域定位；通过大量的病灶影像数据积累，通过神经网络训练从海量影像数据中提取病灶特征，从而得到深度神经网络模型，应用于病灶识别与定位环节；所述视频采集模块采集到的实时图像信息，经过术中智能辅助导航系统对病灶进行目标检测和识别算法，通过调用处理器模块，对实时图像进行图像处理，所述处理器模块为CPU+GPU异构计算结构，利用CPU与GPU的计算能力来提高系统的速度，GPU能将处理的问题由图形领域扩展到通用计算领域，在浮点运算、并行计算等部分计算方面，GPU可实现数十倍乃至于上百倍于CPU的性能，特别是对于大量图像的批处理，图像的文本语义信息描述更加完整。

全文数据：

权利要求：

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