[发明专利]一种分布式院内云视讯方法及系统在审

专利信息
申请号: 202010118397.X 申请日: 2020-02-26
公开(公告)号: CN111246149A 公开(公告)日: 2020-06-05
发明(设计)人: 翟耀斌;宋嘉颖;张建 申请(专利权)人: 贵州精准健康数据有限公司
主分类号: H04N7/14 分类号: H04N7/14;H04N7/15
代理公司: 北京劲创知识产权代理事务所(普通合伙) 11589 代理人: 徐家升
地址: 550008 贵州省贵阳市贵阳国家高新技术产业开*** 国省代码: 贵州;52
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摘要:
搜索关键词: 一种 分布式 院内 视讯 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种分布式院内云视讯方法,其特征在于,包括:

医技终端获取自身IP地址,并将所述IP地址进行登记,其中,所述医技终端位于医院内网,并禁止与外网通信;

所述医技终端获取其余医技终端的IP地址,并基于所述其余医技终端的IP地址,点对点发送视讯连接请求;

在收到所述视讯连接请求后,与其余一个或多个医技终端建立视讯连接。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述医技终端获取所述其余医技终端的IP地址,点对点发送视讯连接请求,包括:

组件P2P自适应网络,并基于不同科室的医技终端的IP地址进行握手连接。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述组件P2P自适应网络,包括:

所述医技终端采集自身资源占用率、能源消耗率,并基于深度学习算法预测计算预设时间内的剩余工作时长数据;

所述医技终端基于所述剩余工作时长数据,确认当前最大视频连接数;

所述医技终端获取所述医院内网中所有其余医疗终端的IP地址及当前最大视频连接数;

所述医技终端发送视频连接请求,并以所述待连接医疗终端的最大视频连接数中数值最小的一个为该网络中的最大视频连接数。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述基于深度学习算法预测计算预设时间内的剩余工作时长数据,包括:

将所述医技终端的历史能量消耗数据及历史工作周期时段数据作为输入,采用的非线性回归分析算法和深度神经网络和/或卷积神经网络计算出未来工作时长预测值。

5.一种分布式院内云视讯系统,其特征在于,所述系统包括:

IP地址获取模块,用于获取自身IP地址,并将所述IP地址进行登记,其中,所述系统位于医院内网,并禁止与外网通信;

发送模块,用于获取其余医技终端的IP地址,并基于所述其余医技终端的IP地址,点对点发送视讯连接请求;

视讯连接模块,用于在收到所述视讯连接请求后,与其余一个或多个医技终端建立视讯连接。

6.根据权利要求5所述的系统,其特征在于,视讯连接模块用于在收到所述视讯连接请求后,与其余一个或多个医技终端建立视讯连接,包括:

配置所述多个医技终端的IP地址,并建立多个医技终端的IP握手连接;

作为服务提供方向其余医技终端发送视频连接请求;

当所述服务提供方接收到其余医技终端的回复请求后,发起群视屏通话操作。

7.根据权利要求5所述的系统,其特征在于,所述发送模块用于获取所述其余医技终端的IP地址,点对点发送视讯连接请求,包括:

组件P2P自适应网络,并基于不同科室的医技终端的IP地址进行握手连接。

8.根据权利要求7所述的系统,其特征在于,所述组件P2P自适应网络,包括:

采集自身资源占用率、能源消耗率,并基于深度学习算法预测计算预设时间内的剩余工作时长数据;

基于所述剩余工作时长数据,确认当前最大视频连接数;

获取所述医院内网中所有其余医疗终端的IP地址及当前最大视频连接数;

发送视频连接请求,并以所述待连接医疗终端的最大视频连接数中数值最小的一个为该网络中的最大视频连接数。

9.根据权利要求8所述的系统,其特征在于,所述基于深度学习算法预测计算预设时间内的剩余工作时长数据,包括:

将所述医技终端的历史能量消耗数据及历史工作周期时段数据作为输入,采用的非线性回归分析算法和深度神经网络和/或卷积神经网络计算出未来工作时长预测值。

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