[发明专利]一种幼儿园晨检方法及其装置

说明书

本发明公开了一种幼儿园晨检方法，首先创建神经元模型，然后通过大量疱疹、手足口、咽颊炎、红眼病图片对神经元模型进行训练；再通过图像采集单元采集待检人员手部以及口腔的图像信息；接着将图像采集单元采集的图像信息输入神经元模型进行检测，最后输出结果；该方法通过摄像头拍摄幼儿的口、手以及面部然后利用经过训练后的神经元进行甄别计算，整个检测过程快，而且计算机系统，不会疲劳，只要前期神经元训练好，即可保证准确性；另外，本发明还公开了一种幼儿园晨检装置，包括图像采集单元，图像处理模块，神经元模型模块和输出模块。

技术领域

本发明涉及幼儿园晨检领域，特别涉及一种幼儿园晨检的方法以及装置。

背景技术

幼儿园晨检是指每天早晨幼儿园的保健员对每位入园的幼儿进行卫生医学检查，主要的检查项目有疱疹、手足口、咽颊炎、红眼病等，现有的检查方式不够专业，不是每一位保健员都具有医生的专业技能，另外，根据调查显示，平均每所幼儿园260人，每人测体温、查看手、口、眼睛，至少5-8秒，那么一所园检查需要40分钟。人均时间长，工作量大，时间集中，保健医生容易疲劳，就可能发生有漏检、错检等现象。还有学生多，没有办法做到每日记录数据，没有数据记录，无法对学生健康作长期分析。

发明内容

为了解决现有的幼儿园晨检耗时长，容易发生漏检、错检的情况，本发明提供一种高效率，低容错率的幼儿园晨检方法。

为了实现上述目的，本发明提供的技术方案是：一种幼儿园晨检方法，首先创建神经元模型，通过pytorch计算学习框架建立神经元模型；

然后通过大量疱疹、手足口、咽颊炎、红眼病图片对神经元模型进行训练；

再通过图像采集单元采集待检人员手部以及口腔的图像信息；

接着将图像采集单元采集的图像信息输入神经元模型进行检测，计算出特征点分布情况以及特征点概率值；

最后若特征点概率值大于设定值则发出警示，否则待检测人员通过检测。

在上述技术方案中，所述神经元模型采用SSD算法对目标检测和特征提取。

在上述技术方案的基础上，所述神经元训练包括对疱疹、手足口、咽颊炎、红眼病图片上的病症点进行标注，再将标注的图片利用SSD算法对神经元模型进行反复训练。

作为优选的一种技术方案，图像采集单元采用高清摄像头。

进一步的，神经元模型在每次检测到疱疹、手足口、咽颊炎、红眼病后进行再学习。

所述再学习是利用检测到疱疹、手足口、咽颊炎、红眼病的图片重新对神经元模型进行训练。

另外，本发明还提供一种幼儿园晨检装置，包括：图像采集单元，用于采集待检测人员的手部、面部、口部图像信息；图像处理模块，将图像采集单元采集的图像信息进行特征提取；神经元模型模块，用于神经元模型的创建以及神经元模型的训练；输出模块，用于输出图像对比结果。

该装置还包括非可视LED补光灯，所述非可视LED补光灯用于图像采集单元采集图像时进行补光。

另外，该装置还包括远程服务器，所述远程服务器用于存储数据。

作为优选的技术方案，该装置中的输出模块为声光报警装置。

本发明相对于现有技术的有益效果是：该方法通过摄像头拍摄幼儿的口、手以及面部然后利用经过训练后的神经元进行甄别计算，整个检测过程快，经过试验得出，平均每个幼儿只需3-5秒即可完成整个检测过程，而且计算机系统，不会疲劳，只要前期神经元训练好，即可保证准确性，另外，数据还可以保存在服务器中，后期可以查看，也可以追溯跟踪。

附图说明

图1是本发明的方法流程图；