[发明专利]一种基于眼表特征的疫苗接种情况检测方法、装置及系统

说明书

本发明涉及一种基于眼表特征的疫苗接种情况检测方法、装置及系统，其中检测方法包括：步骤1：获取待检测的人脸图像；步骤2：对人脸图像进行预处理，获得眼部区域特征图像；步骤3：使用眼部特征提取模型获取眼部特征；步骤4：通过分类模型步骤3获取的眼部特征进行分类，获得疫苗接种情况预测结果。检测方法分别内嵌在装置和系统中实现疫苗接种检测功能。与现有技术相比，本发明具有有效实现疫苗接种情况的检测、摆脱专业人员依赖、持久优化等优点。

技术领域

本发明涉及疫苗接种情况检测技术领域，尤其是涉及一种基于眼表特征的疫苗接种情况检测方法、装置及系统。

背景技术

疫苗是指用各类病原微生物制作的用于预防接种的生物制品，是人类面对疫情时最有效的手段，疫苗通过提高接种人员的免疫力，从病毒源头处遏制病毒传播。在疫情爆发后，相关部门不只要检测相关人员是否感染病毒，同时还要检测相关人员是否接种疫苗。

目前，已有一些工作采用深度学习技术学习并提取CT影像特征进行疾病患者的识别与筛查，如中国专利CN112233117A中公开了一种新冠肺炎CT检测识别定位系统及计算设备，该专利利用U_Net卷积神经网络模型对新冠病灶检测分割，并通过加入注意力机制的网络进行新冠肺炎识别，通过目标检测模型定位病灶在肺部的位置。但是上述筛查技术中存在时效性差、设备要求高、依赖专业人员等不足，CT影像的拍摄需要使用专业的CT设备进行拍摄并需要依赖专业人员进行操作，同时由于进行拍摄并成像的耗时较长，所以无法快速对CT影像特征进行提取并完成疾病患者的识别与筛查，现有技术中还未有一种能够判断相关人员是否接种疫苗的系统。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种有效实现疫苗接种情况的检测、摆脱专业人员依赖、持久优化的基于眼表特征的疫苗接种情况检测方法、装置及系统。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于眼表特征的疫苗接种情况检测方法，所述的检测方法包括：

步骤1：获取待检测的人脸图像；

步骤2：对人脸图像进行预处理，获得眼部区域特征图像；

步骤3：使用眼部特征提取模型获取眼部特征；

步骤4：通过分类模型步骤3获取的眼部特征进行分类，获得疫苗接种情况预测结果。

优选地，所述的步骤2具体为：

步骤2-1：进行脸部对齐；

通过人脸检测模型获取人脸图像中人脸的位置以及面部关键点坐标数据，面部关键点坐标数据包括人脸左眼和右眼的关键点坐标数据；

步骤2-2：进行眼部截取；

根据左眼和右眼的关键点坐标数据计算人脸眼部区域的横纵坐标最大值和最小值，并进行外扩充，然后截取扩充后的眼部图像；

步骤2-3：进行图像筛选；

对步骤2-2获取的眼部图像进行筛选，获得筛选后的眼部区域图像，筛选方法为：剔除纵向长度大于横向长度的图片。

优选地，所述步骤3中眼部特征提取模型具体为：

步骤3-1：通过卷积层、非线性激活函数、批量归一化层以及残差层，扩大感受野，提取眼部的局部高维特征；

步骤3-2：局部视觉特征通过自注意力机制层、层归一化以及前馈网络融合上下文全局信息，获得眼部特征。

优选地，所述步骤4中的分类模型包括图片级分类层和用户级分类层；

所述的图片级分类层具体为：首先通过平均池化，获得全局特征；然后通过线性分类，获得分类结果；