[发明专利]胎先露智能识别系统和电子设备在审

专利信息
申请号: 202211625112.7 申请日: 2022-12-16
公开(公告)号: CN115909410A 公开(公告)日: 2023-04-04
发明(设计)人: 郁欣盛;王森;徐松;郭磊;杨建春 申请(专利权)人: 上海瑞微数字科技有限公司
主分类号: G06V40/10 分类号: G06V40/10;G06V10/44;G06V10/75;G06V10/82;G06T7/00;G06T7/13
代理公司: 上海段和段律师事务所 31334 代理人: 牛山
地址: 200120 上海市*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 胎先露 智能 识别 系统 电子设备
【权利要求书】:

1.一种胎先露智能识别系统,其特征在于,包括:

模块M1:获取胎先露的红外图像;

模块M2:对所述红外图像进行识别,得到胎先露特征。

2.根据权利要求1所述的胎先露智能识别系统,其特征在于,所述模块M2包括:

模块M201:识别得到颅骨结构特征、颅骨骨缝、前囟门、后囟门或者面部五官结构特征,则认为胎先露特征是头先露;

模块M202:识别得到均匀的脂肪和肌肉的组织特征、骶骨、坐骨的组织特征,则认为胎先露特征是臀先露;

模块M203:识别得到皮下组织和皮下组织的肩部骨性结构特征,则认为胎先露特征是肩先露。

3.根据权利要求2所述的胎先露智能识别系统,其特征在于,所述模块M201包括:

模块M20101:检测所述红外图像中的边缘;

模块M20102:判断边缘所形成区域的形状;

模块M20103:对于条索状图像,识别为矢状缝、冠状缝、人字缝或额缝;对于菱形区域,识别为前囟门;对于三角形区域,识别为后囟门。

4.根据权利要求2所述的胎先露智能识别系统,其特征在于,所述模块M201中对组织结构特征的识别、所述模块M202中对组织结构特征的识别、所述模块M203中对组织结构特征的识别,通过图像匹配或者深度神经网络匹配的方式识别得到。

5.根据权利要求1所述的胎先露智能识别系统,其特征在于,还包括:

模块M3:将所述胎先露特征,作为胎方位识别的依据;

模块M4:若模块M2没有识别到预设的红外图像特征,则发出指示进行红外补光的指令,并触发模块M1获取补光后的胎先露的红外图像。

6.根据权利要求1所述的权利要求1所述的胎先露智能识别系统,其特征在于,还包括:

模块M5:获取产道内的可见光图像,并显示给使用者;

模块M6:根据使用者的指令,触发模块M1拍摄获取胎先露的红外图像。

7.一种胎先露智能识别方法,其特征在于,包括:

步骤S1:获取胎先露的红外图像;

步骤S2:对所述红外图像进行识别,得到胎先露特征。

8.根据权利要求7所述的胎先露智能识别方法,其特征在于,所述步骤S2包括:

步骤S201:识别得到颅骨结构特征,颅骨骨缝、前囟门、后囟门或者面部五官结构特征,则认为胎先露特征是头先露;

步骤S202:识别得到均匀的脂肪和肌肉的组织特征或骶骨、坐骨的组织特征,则认为胎先露特征是臀先露;

步骤S203:识别得到皮下组织和皮下组织的肩部骨性结构特征,则认为胎先露特征是肩先露;

所述步骤S201包括:

步骤S20101:检测所述红外图像中的边缘;

步骤S20102:判断边缘所形成区域的形状;

步骤S20103:对于条索状区域,识别为矢状缝、冠状缝、人字缝或额缝;对于菱形区域,识别为前囟门;对于三角形区域,识别为后囟门;

所述步骤S201中对组织特征的识别、所述步骤S202中对组织特征的识别、所述步骤S203中对骨性结构特征的识别,通过图像匹配或者深度神经网络匹配的方式识别得到;

所述胎先露智能识别方法,还包括:

步骤S3:将所述胎先露特征,作为胎方位识别的依据;

步骤S4:若步骤S2没有识别到预设的红外图像特征,则发出指示进行红外补光的指令,并触发步骤S1获取补光后的胎先露的红外图像;

步骤S5:获取产道内的可见光图像,并显示给使用者;

步骤S6:根据使用者的指令,触发步骤S1拍摄获取胎先露的红外图像。

9.一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求7至8中任一项所述的胎先露智能识别方法的步骤。

10.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求7至8中任一项所述的胎先露智能识别方法的步骤;或者,包括红外探头、权利要求1至6中任一项所述的胎先露智能识别系统,其中,红外探头采集胎先露的红外图像发送给所述胎先露智能识别系统。

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