[发明专利]一种抗原检测试剂盒智能识别方法、装置、设备及介质

说明书

本申请公开了一种抗原检测试剂盒智能识别方法、装置、设备及存储介质，涉及目标检测识别技术领域。该方法包括：获取包含抗原检测试剂盒的图像，并对所述图像中试剂盒区域进行类别标注，得到训练集；以YOLOV5网络模型为基础，通过添加注意力机制模块和可变形卷积模块得到待训练模型；利用所述训练集对所述待训练模型进行训练，以得到训练后模型，并利用所述训练后模型对包含待检测抗原检测试剂盒的图像进行识别。可以高效准确地识别抗原检测试剂盒的检测结果，减少浪费大量的人力资源，以及避免人工识别时发生错误，提高检测效率。

技术领域

本发明涉及目标检测识别技术领域，特别涉及一种抗原检测试剂盒智能识别方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

目前，抗原检测试剂盒检测方法广泛应用于新型冠状病毒等检测，抗原检测试剂盒检测方法，应用于社区、基层医院、机场、海关甚至家庭等几层的早期初步筛查，是由待检测人群自主操作，判定检测结果，并上传至抗原检测结果平台，并由管理部门一一人工核对筛查检测结果。对于待检测人群来说，由于新冠抗原检测试剂盒的厂商不同，试剂盒型号多样，会存在无法判定试剂盒检测结果的阴性、阳性和无效情况，对于管理部门来说，人工检查图片，核对抗原检测结果需要耗费大量的人力资源，同时还需要警惕部分人群上传的抗原检测试剂盒图片与填写结果不一致的情况。因此需要高效准确的智能识别方法来帮助使用新冠抗原检测试剂盒的人群以及抗疫管理部门。

现有的识别方法主要是人工审核，通过管理部门人眼接受信息，对比各类新冠抗原检测试剂盒的标准阴性、阳性及无效的结果以达到识别的目的。这种方法存在缺陷，人工成本高，在疫情严重的地区，每日需要识别的抗原检测试剂盒图片基本上是达到千万数量级的，使用人工审核的方式，无法帮助管理部门快速区分抗原阴性与抗原阳性人群，大大降低了抗疫工作的效率。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种抗原检测试剂盒智能识别方法、装置、设备及介质，能够高效准确地识别抗原检测试剂盒的检测结果。其具体方案如下：

第一方面，本申请公开了一种抗原检测试剂盒智能识别方法，包括：

获取包含抗原检测试剂盒的图像，并对所述图像中试剂盒区域进行类别标注，得到训练集；

以YOLOV5网络模型为基础，通过添加注意力机制模块和可变形卷积模块得到待训练模型；

利用所述训练集对所述待训练模型进行训练，以得到训练后模型，并利用所述训练后模型对包含待检测抗原检测试剂盒的图像进行识别。

可选的，所述获取包含抗原检测试剂盒的图像之后，还包括：

对所述包含抗原检测试剂盒的图像进行边缘检测、轮廓检测以确定最大面积的轮廓，然后确定所述轮廓的矩形角点，并对所述矩形角点坐标投影变换，以实现对所述图像的透视变换；

将所述包含抗原检测试剂盒的图像中的抗原检测试剂盒进行旋转，得到垂直状态的抗原检测试剂盒的图像，以实现对所述图像的垂直矫正。

可选的，所述对所述图像中试剂盒区域进行类别标注之后，还包括：

利用k-means聚类算法，针对包含所述标注的图像中的目标框的宽和高进行聚类，生成预设数量类别的初始预测框。

可选的，所述对所述图像中试剂盒区域进行类别标注之后，还包括：

通过对所述包含抗原检测试剂盒的图像进行不同预设角度的旋转，对图像数据进行数据增强。

可选的，所述利用所述训练集对所述待训练模型进行训练的过程中，包括：

利用聚类法和非极大值抑制法对模型输出的目标进行误差矫正。

可选的，所述注意力机制模块的添加过程，包括：