[发明专利]病毒识别的方法、终端及存储介质

说明书

本发明实施例公开一种病毒识别的方法、终端及存储介质，其属于病毒识别技术领域。该方法包括以下步骤：对待检测病毒样本进行电信号的测量，得到待检测病毒样本的特征电信号；将该特征电信号远程发送到云端，以接收并显示云端对该特征电信号进行基于多病毒特征数据库的识别处理后反馈回来的病毒种类信息，进而实现对待检测病毒样本的病毒识别。本发明的技术方案，其可有效解决现有的病毒识别实施方案存在的种种不足。

技术领域

本发明实施例涉及病毒识别技术领域，尤其涉及一种病毒识别的方法、终端及存储介质。

背景技术

当前病毒的检测主要有基因测序检测和核酸试剂检测两种方式。然而，在实际应用过程中，我们发现基因测序检测方式存在检测时间长、检测费用高、不适合爆发性传染病人群检测等缺陷，而核酸试剂检测方式则存在核酸试剂研制周期较长，核酸检测过程对检测场所、检测仪器、检测技术人员等有较高要求等缺陷。

发明内容

本发明实施例的主要目的在于提出一种病毒识别的方法、终端及存储介质，旨在解决现有的病毒识别实施方案存在的种种不足。

为实现上述目的，本发明实施例提供一种病毒识别的方法，基于客户端，所述方法包括以下步骤：对待检测病毒样本进行电信号的测量，得到所述待检测病毒样本的特征电信号；将所述特征电信号远程发送到云端，以接收并显示所述云端对所述特征电信号进行基于多病毒特征数据库的识别处理后反馈回来的病毒种类信息，进而实现对所述待检测病毒样本的病毒识别。

可选地，所述对待检测病毒样本进行电信号的测量，得到待检病毒分子的特征电信号的步骤具体包括：通过固态纳米孔传感器测量所述待检测病毒样本的电信号，以得到所述特征电信号。

可选地，所述多病毒特征数据库添加新病毒的电信号特征模型的方法包括：批量构造所述新病毒的样本病毒分子，得到多个样本病毒分子；通过固态纳米孔传感器分别测量所述多个样本病毒分子的电信号，以得到每一所述样本病毒分子的特征电信号；将每一所述样本病毒分子的特征电信号依次发送给AI训练服务器来进行病毒分子特征识别的深度学习训练，以得到所述新病毒的电信号特征模型，并存入所述多病毒特征数据库中。

此外，为实现上述目的，本发明实施例还提供一种病毒识别的方法，基于云端，所述方法包括以下步骤：接收客户端发送过来的待检测病毒样本的特征电信号；基于预设的深度学习病毒分子识别模型，对所述特征电信号进行识别处理，得到所述待检测病毒样本的电信号特征模型；在多病毒特征数据库内对所述待检测病毒样本的电信号特征模型进行检索比对，得到所述待检测病毒样本的病毒种类信息，并反馈给所述客户端进行显示，以完成所述客户端对所述待检测病毒样本的病毒识别。

可选地，所述客户端通过固态纳米孔传感器测量所述待检测病毒样本的电信号，以得到所述特征电信号。

可选地，所述接收客户端发送过来的待检测病毒样本的特征电信号的步骤之前还包括：构建所述多病毒特征数据库，所述多病毒特征数据库包括现有多种病毒的电信号特征模型。

可选地，所述接收客户端发送过来的待检测病毒样本的特征电信号的步骤之前还包括：在所述多病毒特征数据库中存入新病毒的电信号特征模型。

可选地，所述在所述多病毒特征数据库中存入新病毒的电信号特征模型的步骤具体包括：批量构造所述新病毒的样本病毒分子，得到多个样本病毒分子；通过固态纳米孔传感器分别测量所述多个样本病毒分子的电信号，以得到每一所述样本病毒分子的特征电信号；将每一所述样本病毒分子的特征电信号依次发送给AI训练服务器来进行病毒分子特征识别的学习训练，以得到所述新病毒的电信号特征模型，并存入所述多病毒特征数据库中。

此外，为实现上述目的，本发明实施例还提出一种终端，所述终端包括存储器、处理器、存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序以及用于实现所述处理器和所述存储器之间的连接通信的数据总线，所述程序被所述处理器执行时实现上述的方法的步骤。