[发明专利]一种智能导医机器人和智能导医方法

权利要求书

1.一种智能导医机器人，其特征在于：

所述智能导医机器人包括图像采集模块、关键特征信息生成模块、匹配关系库生成模块和语音播报模块；其中，

所述图像采集模块用于采集关于医院不同功能区域的若干图像；

所述关键特征信息生成模块用于获取关于所述若干图像中的每一个对应的关键特征信息；

所述匹配关系库生成模块用于根据所述若干图像中的每一个对应的关键特征信息，生成关于所述医院不同功能区域与其对应的区域信息之间的匹配关系库；

所述语音播报模块用于根据所述匹配关系库，进行关于所述医院不同功能区域的语音指示播报操作；

所述图像采集模块包括医院固有信息确定子模块、分布地图生成子模块、图像采集模式确定子模块和拍摄子模块；其中，

所述医院固有信息确定子模块用于预先获取所述医院不同功能区域的位置分布状态信息和/或功能场景信息；

所述分布地图生成子模块用于根据所述位置分布状态信息和/或所述功能场景信息形成关于所述医院不同功能区域的分布地图；

所述图像采集模式确定子模块用于，根据所述医院不同功能区域的分布地图，确定所述医院不同功能区域中的每一个对应的图像采集模式；

所述拍摄子模块用于根据所述图像采集模式，拍摄关于所述医院不同功能区域中的每一个对应的若干图像；

所述关键特征信息生成模块包括图像识别子模块和自然语言理解子模块；其中，

所述图像识别子模块用于通过预设图像识别神经网络模型，对所述若干图像中的每一个进行图像识别处理，以此获得每一个图像各自包括的文字内容和/或符号内容；所述自然语言理解子模块用于对每一个图像各自包括的文字内容和/或符号内容，进行自然语言的理解识别处理，以此得到所述关键特征信息；

所述图像识别子模块，进行图像识别处理包括：

S1、将待识别处理的图像转换成灰度图像，并根据所述灰度图像对应的最大亮度值和最小亮度值，得到所述灰度图像对应的二值化图像；

S2、获取所述二值化图像对应的离散黑点分布状态，并根据所述离散黑点分布状态，对所述二值化图像进行腐蚀膨胀处理；

S3、对经过所述腐蚀膨胀处理后的图像分别进行X方向和Y方向的区域选定处理，其中，所述X方向和Y方向的区域选定处理均通过从中间向两边展开扫描的方式实现；

S4、根据所述X方向和Y方向的区域选定处理的结果，对相应图像区域内的字符进行切割处理，并将切割处理后得到的字符放置于一维阵列中；

S5、根据所述一维阵列内的字符，创建相应的字符集，并采用预设模板匹配算法对所述字符集进行字符匹配处理，其中，所述预设模板匹配算法包括将所述字符集中的字符与预设模板字符进行相减处理，若所述相减处理的结果符合预设误差条件，则指示所述字符集中的字符与所述预设模板字符相匹配；假设该字符集中的字符其中一个预设模板字符另一个预设模板字符则进行下面相减处理Σ|A-T₁|＝8,Σ|A-T₂|＝2，可见字符A与预设模板字符T₂之间的相减误差小于字符A与预设模板字符T₁之间的相减误差，这样可认为字符A与预设模板字符T₂更相似，从而确定预设模板字符T₂就是字符A；

S6、将上述步骤S5确定的与所述预设模板字符相匹配的字符写入文本中作为所述文字内容和/或所述符号内容，以用于下面步骤(1032)的处理；S6、将上述步骤S5确定的与该预设模板字符相匹配的字符写入文本中作为该文字内容和/或该符号内容。

2.如权利要求1所述的智能导医机器人，其特征在于：

所述匹配关系库生成模块包括文字翻译子模块、修正子模块、映射关系构建子模块和数据结构生成子模块；其中，

所述文字翻译子模块用于通过预设文字翻译神经网络模型，将每一个图像对应的关键特征信息翻译形成至少一种语种的文字描述内容；

所述修正子模块用于对所述文字描述内容进行适应性的修正处理；

所述映射关系构建子模块用于构建关于每一个图像对应的所述文字描述内容、与每一个图像对应的功能区域之间的映射关系；

所述数据结构生成子模块用于根据所述映射关系，通过预设数据处理神经网络模型，生成关于所述医院不同功能区域与其对应的区域信息之间的匹配关系库。