[发明专利]基于人体特征采集识别技术的健康数据平台

摘要

本发明提供一种基于人体特征采集识别技术的健康数据平台，它是由图像组合识别分析技术模块、智能“问卷答题”数据获取模块、物联网技术模块、云计算及智能学习技术模块、移动APP模块组成，具体包括以下步骤：图像组合识别分析技术模块针对中医舌像识别分析的内容，智能“问卷答题”数据获取模块是使用html、js、java技术手段，进行数据的采集，并入库与第一模块获取到的算法数据进行对比与校正分析，物联网技术模块主要采用蓝牙进行数据传输获取，云计算及智能学习技术模块步骤为：收集数据，建立包括用户图像以及健康指标等大数据的数据库；量化，提取特征值；将特征提供给机器学习算法，它节省了用户的沟通时间，提升了用户保健意识。

主权项

1.基于人体特征采集识别技术的健康数据平台，它是由图像组合识别分析技术模块、智能“问卷答题”数据获取模块、物联网技术模块、云计算及智能学习技术模块、移动APP模块组成，具体包括以下步骤：图像组合识别分析技术模块针对中医舌像识别分析的内容，首先确立了基于计算机图像处理的基本内容，将舌像信息源的信息进行了分类，信息种类分成区域信息、颜色信息、纹理信息、形状信息、动态信息五大类，图像的采集过程主要实现舌像数字图像的标准采集，图像的预处理阶段主要完成舌像识别目标的分割，即将舌像从原始图像中分离，对舌像二维图像特征进行计算机分析识别；智能“问卷答题”数据获取模块是使用html、js、java技术手段，进行数据的采集，并入库与第一模块获取到的算法数据进行对比与校正分析；所述数据采集包括面部图像和舌面图像、心率数据、患者医疗检查和诊断结果、身高体重血压血糖等常规体检数据、日常用药情况、生活习惯和作息规律、自我身体和心理评价；所述面部图像和舌面图像分为用户上传和摄像头现场采集两种；所述心率数据采集由采集对象所佩戴手环提供；所述数据采集算法分析分为以下步骤：1、先将面部和舌面图像进行归一化处理，利用主成分分析提取特征值，用深度学习算法将图像进行分类，将其分成青、赤、黄、白、黑等类别；2、将上述采集到的数据先进行量化，从0‑10分给出评价；3、评估1中图像类别与其他数据的相关性；4、与中医诊断合作，校正模型，建立图像和健康指标之间的对应关系；所述对比校正是通过对采集到的数据进行量化后，设计合适层数和输入输出个数的神经网络，训练并监督其学习，建立图像与病症的对应关系，通过修正优化各层参数，提高识别准确率；所述数据采集分析校正是以中医为依据，中医实际上一种归纳总结性质的经验科学，经验本身就是大数据，这就是老中医往往水平更高的缘故。老中医的大脑在处理病例，也就是大数据的过程中，形成了独特的经验，这个过程实际上就是大数据+深度学习，人的精力是有限的，而借助计算机来处理大数据将远远超过人类的能力。在西医医学影像诊断领域，人工智能已经战胜有经验的诊断专家；本发明正是利用人工智能对大量数据的分析，获取图像与健康数据之间的对应关系；物联网技术模块主要采用蓝牙进行数据传输获取，主要获取手环脉络仪上的心率及脉络信息，并通过json格式进行封装加密，然后传输到后台服务器，服务器进行解密，并与第一、第二模块获取到的数据进行对比与校正分析；云计算及智能学习技术模块步骤为：收集数据，建立包括用户图像以及健康指标等大数据的数据库；量化，提取特征值；将特征提供给机器学习算法。