[发明专利]基于图像识别的抗原检测结果认证方法在审

专利信息
申请号: 202210573627.0 申请日: 2022-05-24
公开(公告)号: CN115035332A 公开(公告)日: 2022-09-09
发明(设计)人: 陈赟;纪德宝;谢宇;林立宇;辛紫萱;方武宏 申请(专利权)人: 上海弘青石科技有限公司
主分类号: G06V10/764 分类号: G06V10/764;G06V10/44;G06V10/34;G06K7/14;G06K19/06
代理公司: 上海正旦专利代理有限公司 31200 代理人: 陆飞;陆尤
地址: 200131 上海市浦东新区中国(上*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 基于 图像 识别 抗原 检测 结果 认证 方法
【权利要求书】:

1.一种基于图像识别的抗原检测结果认证方法,其特征在于,具体步骤为:

S1、采集用户抗原检测之前试剂盒照片,包括:

S1-1、由用户手机下载抗原自测APP;

S1-2、在手机端通过APP拍摄抗原试剂盒的照片、二维码以及试剂条照片,一并发送到检验层;

S1-3、二维码照片完整性和抗原试剂盒照片判断;检验层采用边缘检测方法,判断二维码照片是否完整并且试剂条是否空白;如果二维码照片不完整,则返回S1-2,如果二维码照片完整但是试剂条不是空白,则向终端返回失败信息;如果二维码照片完整且试剂条是空白,则进行下一步;

S1-4、将二维码信息由检验层发送到认证层,认证层从二维码数据库调取信息进行认证,判断二维码是否属实、并且是否使用过,如果认证不通过,则向终端层返回失败信息,若通过,进行S2;

S2、采集用户抗原检测之后的试剂盒照片,包括:

S2-1、将用户手机拍摄的抗原试剂盒照片、二维码以及试剂条照片,一并发送到检验层;

S2-2、检验层采用边缘检测方法,判断二维码照片是否完整、试剂条是否有效;如果二维码照片不完整,则返回S1-2;如果二维码照片完整但是试剂条无效,则向终端返回试剂无效信息,并提醒用户重新做抗原检测,返回S1;如果二维码照片完整且试剂条有效,则进入S3;

S3、判断试剂条信息,自动上传抗原检测结果,包括:

S3-1、检测两次拍摄的试剂盒的二维码信息,判断是否一致;若不一致或者未上传第二次抗原检测照片,进行S3-3;若一致,则进入S3-2;

S3-2、判断试剂条信息;若在C处为一条杠,上传阴性结果,若在C处和T处都有一条杠,上传阳性结果,并把被检测人员信息上传至待复核数据库;后续重点关注被检测人员的健康问题,若试剂条检验结果为非上述两种,则判断为模糊,进入S3-3;

S3-3、将此抗原检测的试剂条信息上传至服务器,在服务器端使用AI的方法进行识别,判断若为阴性,上传阴性结果;若为阳性,上传阳性结果,并把被检测人员信息上传至待复核数据库;后续重点关注被检测人员的健康问题,若非上述两种结果,判定此次抗原检测无效,进入S3-4;

S3-4、将被检测人员信息上传至待观察数据库,并提醒用户端重新进行抗原检测,若12小时后,被检测人员尚未进行新的抗原检测信息上传,则将被检测人员信息上传至待复核数据库,重点关注被检测人员健康问题;

其中:

所述检验层代表的是APP将Canny算法部署在用户的手机上,然后调用用户手机的算力来处理二维码和试剂条图片的环节;

所述认证层代表的是将识别出的试剂盒二维码编码送到后台服务器的数据中心来认证该编码是否存在或是否被使用的环节;

所述服务器为存放在疾控中心的管理计算资源的计算机;服务器的主要作用是管理由试剂盒编码信息、用户的个人信息以及对应抗原检测结果的信息构成的数据库;

所述待观察数据库,用来存放抗原检测结果模糊难以做出判断,需要重新进行抗原检测的用户信息;

所述待复核数据中心,用来存放抗原检测结果为阳性,需要防疫人员上门进行核酸检测的用户信息。

2.根据权利要求1所述的基于图像识别的抗原检测结果认证方法,其特征在于,步骤S1-2中,通过手机端APP拍摄的照片时,只允许APP获取手机相机权限,禁止获取存储权限,以防止采用相册导入。

3.根据权利要求1所述的基于图像识别的抗原检测结果认证方法,其特征在于,步骤S1-3中,二维码照片完整性判断和抗原试剂条照片判断包括:使用边缘算法进行识别分类;通过定位图片中的二维码位置,再根据二维码呈正方形的特点来对图片进行旋转和透视等处理;然后对处理后的图片进行切割,并将其中试剂条的部分进行抽离;接着对所有得到的试剂条通过边缘检测算法来鉴定试剂条上信息判断。

4.根据权利要求1所述的基于图像识别的抗原检测结果认证方法,其特征在于,所述边缘检测算法的具体流程为:

(1)首先,将输入的抗原检测试纸图片img转为灰度图img_gray;在img_gray中,根据二维码框来提取包含二维码所在区域img_sub;

(2)然后,对img_sub进行二值化处理,利用Canny算法提取二维码所在的矩形边缘,并用四条直线进行拟合;

(3)利用拟合的直线求出四条直线的交点,即二维码正方形框的四个顶点:(x0,y0),(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),作为源矩阵Ms,并计算出目标矩阵Md,根据源矩阵Ms与目标矩阵Md,计算变换矩阵M;

(4)根据变换矩阵M,对img_gray进行旋转变化,同时根据变换矩阵M计算获取二维码宽度和高度(w,h),根据抗原试剂盒原封装尺寸,计算试纸矩形框所在位置:(x4,y4),(x5,y5),(x6,y6),(x7,y7),然后提取该子图img_test;

(5)得到图片中检测的目标区域后,利用Canny提取img_test边缘信息,利用直线拟合,并获取直线数目n,同时计算横向直线位置与试纸高度的比值a;若识别直线数目n的值小于零,则说明该试剂盒检测无效;若直线数目n的值大于零,则比较所有直线的a值与阴性位置a1和阳性位置a2的大小;若直线数目n大于2,且存在a约等于a2,则表明该抗原检测结果为阳性;若直线数目n小于2,不存在a等于a2且存在a等于a1,则表明抗原检测结果为阴性,否则表明该抗原检测结果无效。

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