[发明专利]基于图像处理的皮肤病识别方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于图像处理的皮肤病识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待识别的皮肤图像；

对所述皮肤图像进行图像预处理，得到目标图像；

通过预先训练的图像识别模型对所述目标图像进行识别处理，得到每一皮肤病类别对应的皮肤病类别概率；

通过所述图像识别模型对所述目标图像进行识别处理，得到每一皮肤部位对应的皮肤病部位概率；

根据所述皮肤病部位概率，对所述皮肤部位进行筛选处理，得到目标皮肤病部位；

根据所述皮肤病类别概率，对所述皮肤病类别进行排序，生成候选皮肤病类别序列；

根据所述目标皮肤病部位对所述候选皮肤病类别序列的皮肤病类别进行过滤处理，得到目标皮肤病类别。

2.根据权利要求1所述的基于图像处理的皮肤病识别方法，其特征在于，所述通过预先训练的图像识别模型对所述目标图像进行识别处理，得到每一皮肤病类别对应的皮肤病类别概率的步骤，包括：

通过所述图像识别模型的第一残差网络对所述目标图像进行识别处理，得到皮肤病特征；

通过所述图像识别模型的第一函数和所述皮肤病特征计算每一皮肤病类别对应的皮肤病类别概率。

3.根据权利要求1所述的基于图像处理的皮肤病识别方法，其特征在于，所述通过所述图像识别模型对所述目标图像进行识别处理，得到每一皮肤部位对应的皮肤病部位概率的步骤，包括：

通过所述图像识别模型的第二残差网络对所述目标图像进行识别处理，得到皮肤病部位特征；

通过所述图像识别模型的第二函数和所述皮肤病部位特征计算每一皮肤部位对应的皮肤病部位概率。

4.根据权利要求1所述的基于图像处理的皮肤病识别方法，其特征在于，所述对所述皮肤图像进行图像预处理，得到目标图像的步骤，包括：

对所述皮肤图像进行标准化处理，得到标准图像；

对所述标准图像进行归一化处理，得到目标图像。

5.根据权利要求1至4任一项所述的基于图像处理的皮肤病识别方法，其特征在于，在通过预先训练的图像识别模型对所述目标图像进行识别处理，得到每一皮肤病类别对应的皮肤病类别概率的步骤之前，所述方法还包括预先训练所述图像识别模型，具体包括：

获取样本皮肤图像，其中，所述样本皮肤图像包含皮肤部位标签和皮肤病类别标签；

将所述样本皮肤图像输入到初始模型；

通过所述初始模型的第一残差网络和第一函数对所述样本皮肤图像进行识别处理，得到每一样本皮肤病类别对应的样本皮肤病类别概率；

通过所述初始模型的第二残差网络和第二函数对所述样本皮肤图像进行识别处理，得到每一样本皮肤部位对应的样本皮肤病部位概率；

根据预设的损失权重、所述样本皮肤病类别概率和所述样本皮肤病部位概率，计算模型损失值；

根据所述模型损失值对所述初始模型的损失函数进行优化，以更新所述初始模型，得到图像识别模型。

6.根据权利要求1至4任一项所述的基于图像处理的皮肤病识别方法，其特征在于，所述根据所述目标皮肤病部位对所述候选皮肤病类别序列的皮肤病类别进行过滤处理，得到目标皮肤病类别的步骤，包括：

根据所述目标皮肤病部位，得到皮肤病类别过滤数据；

根据所述皮肤病类别过滤数据对所述候选皮肤病类别序列的皮肤病类别进行过滤处理，得到标准皮肤病类别序列；

根据所述标准皮肤病类别序列，得到目标皮肤病类别。

7.根据权利要求6所述的基于图像处理的皮肤病识别方法，其特征在于，所述根据所述标准皮肤病类别序列，得到目标皮肤病类别的步骤，包括：

根据所述标准皮肤病类别序列内的每一皮肤病类别的皮肤病类别概率，将皮肤病类别概率最大的皮肤病类别作为目标皮肤病类别。