[发明专利]一种视频流处理显示方法、系统及存储介质

说明书

本发明公开了一种视频流处理显示方法、系统、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，所述方法将原始视频流进行处理得到抽帧图像及未抽帧图像；将所述抽帧图像输入ai模型，得到带有检出、分割的坐标点和分类结果的第一图像；将所述未抽帧图像及所述第一图像编码成目标视频流；将所述目标视频流通过rtsp推送到客户端进行显示，提高医生分析图像的准确率，同时保证采集图像的实时性。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种视频流处理显示方法、系统、电子设备及存储介质。

背景技术

DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)即医学数字成像和通信，是医学图像和相关信息的国际标准。它定义了质量能满足临床需要的可用于数据交换的医学图像格式。

DICOM图像文件内容由两个部分组成：包存参数信息的文件头(Header)和图点数据(Pixel Data)。每个DICOM文件都必须包括该文件头。文件头的最开始是文件前言，它由128个字节00H组成，接下来是DICOM前缀，它是一个长度为4字节的字符串“DICM”，可以根据该值来判断一个文件是不是DICOM文件。文件头中还包括其它一些非常有用的信息，如文件的传输格式、生成该文件的应用程序等。图像像素则描述图像的每个点的亮度值。DICOM包含4个内容层次：1.Patient(病人)；2.Study(检查)；3.Series(系列)；4.Image(图像)。

目前通过视频采集卡采集超声设备视频流方式可以满足动态模式和静态模式。但会面临下述问题：

1、当前动态视频ai识别结果和静态图像ai识别结果一致，但重新识别静态jpg图像结果不一致；

医生的工作流是先通过动态视频流查找可疑位置，再进行静态图片进行进一步的病灶判断。在动态视频上ai会实时的识别抽帧图像，在画面上实时绘制识别结果，医生此时从实时视频流中截取一张图像，存在图像识别结果和动态视频识别结果不一致问题。系统从视频流解码成图片，抽帧，ai预测抽帧的图像。抽帧的图像是原始的未压缩的rgb像素数据。动态视频流和静态图片来源一致，ai预测结果相同，产生的检出和分割的坐标点相同，因此当前动态视频抽帧图像和静态图像在图像上标注的位置相同，保存成静态jpg图像，发送到客户端显示图片和结节位置。此时客户端显示的图像和ai结果是正确的，和动态视频中的ai结果是相同的。但jpg有损压缩，无法还原原始像素值，解压缩后的值和内存中原始图像不同，再次导入jpg图像，ai识别结果不同。医生可能会对病人复诊，或者日后进行科研，会再次查看之前保存的图像，此时ai识别结果和之前识别结果不同。以上会导致产品不稳定，给医生带来困扰，甚至是误导医生，导致医疗事故。

2、成本高，两台主机，成本较高；

3、体积大，超声科室比较紧凑，两台设备往往会占用较大空间；

4、网络延时，两台主机间要通过经过各自的网卡收发数据，处理流程多。

发明内容

本发明的目的在于提供一种视频流处理显示方法、系统、电子设备及存储介质，用于辅助医生诊断，提高医生分析图像的准确率，同时保证采集图像的实时性。

第一方面，本发明实施例提供了一种视频流处理显示方法，用于辅助医生诊断，包括以下步骤：

将原始视频流进行处理得到抽帧图像及未抽帧图像；

将所述抽帧图像输入ai模型，得到带有检出、分割的坐标点和分类结果的第一图像；

将所述未抽帧图像及所述第一图像编码成目标视频流；

将所述目标视频流通过rtsp推送到客户端进行显示。

可选地，将所述抽帧图像输入ai模型，得到带有检出、分割的坐标点和分类结果的第一图像包括：