CN112309529B - 一种基于人工智能的感染控制管理方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于人工智能的感染控制管理方法及系统，获得第一视频信息，第一视频信息包括第一用户，根据第一视频信息，获得第一用户的第一防护等级信息；获得第二视频信息，所述第二视频信息包括第二用户，根据所述第二视频信息和所述第一视频信息，获得第二用户与第一用户的距离信息；将所述第一用户的防护信息作为第一输入信息；将所述第二用户与所述第一用户的距离信息作为第二输入信息；将所述第一输入信息和所述第二输入信息输入训练模型，获得所述第一用户的感染风险等级信息；根据所述感染风险等级信息，获得第一感染控制管理方案。解决了现有技术中存在不能根据患者感染风险等级准确的提供感染控制管理方案的技术问题。

Description

一种基于人工智能的感染控制管理方法及系统

技术领域

本发明涉及感染控制管理领域，尤其涉及一种基于人工智能的感染控制管理方法及系统。

背景技术

感染是指细菌、病毒、真菌、寄生虫等病原体侵入人体所引起的局部组织和全身性炎症反应。如何对已经感染的病患及相关病患的护理人员进行准确管理是我们一直以来面对的问题。

但本申请发明人在实现本申请实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：

现有技术中存在不能根据患者感染风险等级准确的提供感染控制管理方案的技术问题。

发明内容

本申请实施例通过提供一种基于人工智能的感染控制管理方法及系统，解决了现有技术中存在不能根据患者感染风险等级准确的提供感染控制管理方案的技术问题，达到准确评估病患及接触者的感染等级，准确为病患及病患密切接触的相关人员提供感染控制管理方案的技术效果。

鉴于上述问题，本申请实施例提供一种基于人工智能的感染控制管理方法及系统。

第一方面，本申请实施例提供了一种基于人工智能的感染控制管理系统，所述系统包括：第一获得单元，所述第一获得单元用于获得第一视频信息，所述第一视频信息包括第一用户，所述第一用户为未感染用户；第二获得单元，所述第二获得单元用于根据所述第一视频信息，获得所述第一用户的第一防护等级信息；第三获得单元，所述第三获得单元用于获得第二视频信息，所述第二视频信息包括第二用户，所述第二用户为已感染用户；第四获得单元，所述第四获得单元用于根据所述第二视频信息和所述第一视频信息，获得所述第二用户与所述第一用户的距离信息；第一输入单元，所述第一输入单元用于将所述第一用户的防护信息作为第一输入信息；第二输入单元，所述第二输入单元用于将所述第二用户与所述第一用户的距离信息作为第二输入信息；第三输入单元，所述第三输入单元用于将所述第一输入信息和所述第二输入信息输入训练模型，获得所述第一用户的感染风险等级信息；第五获得单元，所述第五获得单元用于根据所述感染风险等级信息，获得第一感染控制管理方案。

另一方面，本申请还提供了一种基于人工智能的感染控制管理方法，所述方法包括：获得第一视频信息，所述第一视频信息包括第一用户，所述第一用户为未感染用户；根据所述第一视频信息，获得所述第一用户的第一防护等级信息；获得第二视频信息，所述第二视频信息包括第二用户，所述第二用户为已感染用户；根据所述第二视频信息和所述第一视频信息，获得所述第二用户与所述第一用户的距离信息；将所述第一用户的防护信息作为第一输入信息；将所述第二用户与所述第一用户的距离信息作为第二输入信息；将所述第一输入信息和所述第二输入信息输入训练模型，获得所述第一用户的感染风险等级信息；根据所述感染风险等级信息，获得第一感染控制管理方案。

第三方面，本发明提供了一种基于人工智能的感染控制管理系统，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现第一方面所述系统的步骤。

本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

由于采用了获得第一用户的第一视频信息，获得第二用户的第二视频信息，通过所述第一视频信息和第二视频信息获得所述第一用户和第二用户的距离信息，并将第一用户的防护等级作为第一输入信息，将第一用户与第二用户的距离作为第二输入信息输入训练模型，通过训练模型获得第一用户的感染风险等级，根据所述感染风险等级获得第一感染控制管理方案的方式，基于训练模型不断自我修正调整的特性，使得获得的第一用户的感染风险等级更加准确，进而达到获得更加准确的感染控制管理方案的技术效果。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

附图说明

图1为本申请实施例一种基于人工智能的感染控制管理方法的流程示意图；

图2为本申请实施例一种基于人工智能的感染控制管理系统的结构示意图；

图3为本申请实施例示例性电子设备的结构示意图。

附图标记说明：第一获得单元11，第二获得单元12，第三获得单元13，第四获得单元14，第一输入单元15，第二输入单元16，第三输入单元17，第五获得单元18，总线300，接收器301，处理器302，发送器303，存储器304，总线接口306。

具体实施方式

本申请实施例通过提供一种基于人工智能的感染控制管理方法及系统，解决了现有技术中存在不能根据患者感染风险等级准确的提供感染控制管理方案的技术问题，达到准确评估病患的感染等级，准确为病患及病患密切接触的相关人员提供感染控制管理方案的技术效果。下面，将参考附图详细的描述根据本申请的示例实施例。显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。

申请概述

感染是指细菌、病毒、真菌、寄生虫等病原体侵入人体所引起的局部组织和全身性炎症反应。如何对已经感染的病患及相关病患的护理人员进行准确管理是我们一直以来面对的问题，现有技术中存在不能根据患者感染风险等级准确的提供感染控制管理方案的技术问题。

针对上述技术问题，本申请提供的技术方案总体思路如下：

本申请实施例提供了一种基于人工智能的感染控制管理系统，所述系统包括：第一获得单元，所述第一获得单元用于获得第一视频信息，所述第一视频信息包括第一用户，所述第一用户为未感染用户；第二获得单元，所述第二获得单元用于根据所述第一视频信息，获得所述第一用户的第一防护等级信息；第三获得单元，所述第三获得单元用于获得第二视频信息，所述第二视频信息包括第二用户，所述第二用户为已感染用户；第四获得单元，所述第四获得单元用于根据所述第二视频信息和所述第一视频信息，获得所述第二用户与所述第一用户的距离信息；第一输入单元，所述第一输入单元用于将所述第一用户的防护信息作为第一输入信息；第二输入单元，所述第二输入单元用于将所述第二用户与所述第一用户的距离信息作为第二输入信息；第三输入单元，所述第三输入单元用于将所述第一输入信息和所述第二输入信息输入训练模型，获得所述第一用户的感染风险等级信息；第五获得单元，所述第五获得单元用于根据所述感染风险等级信息，获得第一感染控制管理方案。

在介绍了本申请基本原理后，下面将结合说明书附图来具体介绍本申请的各种非限制性的实施方式。

实施例一

如图1所示，本申请实施例提供了一种基于人工智能的感染控制管理方法，其中，所述方法包括：

步骤S100：获得第一视频信息，所述第一视频信息包括第一用户，所述第一用户为未感染用户；

具体而言，所述第一视频信息为通过医院的相关监控摄像头获得的视频信息，所述视频信息包含第一用户的相关信息，所述相关信息包含所述第一用户的不同时刻的实时位置信息等，所述第一用户为未感染用户。

步骤S200：根据所述第一视频信息，获得所述第一用户的第一防护等级信息；

具体而言，所述防护等级为根据所述第一用户的防护被感染的措施判别的第一用户的实时防护等级。举例而言，A级防护等级，身着气密性防护服，B级防护等级，身着大量喷溅型防化服，C级防护等级，身着少量喷溅型防化服，D类防护等级，身着普通防护服。

步骤S300：获得第二视频信息，所述第二视频信息包括第二用户，所述第二用户为已感染用户；

步骤S400：根据所述第二视频信息和所述第一视频信息，获得所述第二用户与所述第一用户的距离信息；

具体而言，所述第二视频信息为包含第二用户的视频信息，所述第二用户为已感染用户，根据所述第一视频信息和所述第二视频信息获得所述第一用户和所述第二用户的距离信息，所述距离信息为所述第一用户和所述第二用户在同一时间下的最近的距离信息。

步骤S500：将所述第一用户的防护信息作为第一输入信息；

步骤S600：将所述第二用户与所述第一用户的距离信息作为第二输入信息；

步骤S700：将所述第一输入信息和所述第二输入信息输入训练模型，获得所述第一用户的感染风险等级信息；

具体而言，根据第一用户的防护等级和第一用户与所述第二用户的距离信息获得所述第一用户的被感染的风险等级信息。

进一步而言，所述步骤S700还包括：

步骤S710：将所述第一输入信息和所述第二输入信息输入训练模型，其中，所述训练模型通过多组训练数据训练获得，所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括：第一输入信息和所述第二输入信息和用来标识感染风险等级的标识信息；

步骤S720：获得所述训练模型的输出信息，其中，所述输出信息包括所述第一用户的感染风险等级信息。

具体而言，所述训练模型为能给根据训练数据进行不断的自我训练学习的模型，进一步而言，所述训练模型为神经网络模型，所述神经网络模型即机器学习中的神经网络模型，神经网络(Neural Networks，NN)是由大量的、简单的处理单元（称为神经元）广泛地互相连接而形成的复杂神经网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个高度复杂的非线性动力学习系统。神经网络模型是以神经元的数学模型为基础来描述的。人工神经网络（Artificial Neural Networks），是对人类大脑系统的一阶特性的一种描述。简单地讲，它是一个数学模型。基于大量的训练数据的训练，其中，训练数据中的每一组训练数据均包括第一输入信息和所述第二输入信息和用来标识感染风险等级的标识信息；所述神经网络模型不断地自我的修正，当所述神经网络模型的输出信息达到预定的准确率/达到收敛状态时，则监督学习过程结束。通过对所述神经网络模型的数据训练，进而使得所述神经网络模型处理所述输入数据更加准确，进而使得输出的第一用户的感染风险等级信息更加准确。基于训练模型进过训练后处理数据更加准确的特性，将第一输入信息和所述第二输入信息输入训练模型，通过训练模型的输出信息准确获得第一用户的感染风险等级信息方式，使得所述判断结果更加准确，进而达到准确进行感染控制管理的技术效果。

步骤S800：根据所述感染风险等级信息，获得第一感染控制管理方案。

具体而言，根据所述第一用户的感染等级，对所述第一用户进行不同程度的处理，如感染风险较低时，进行消毒处理后即可，感染风险等级较高则需隔离观察。

进一步而言，所述根据所述第二视频信息和所述第一视频信息，获得所述第二用户与所述第一用户的距离信息，本申请实施例步骤S400还包括：

步骤S410：根据所述第一视频信息和所述第二视频信息，构建三维立体地图信息；

步骤S420：根据所述三维立体地图信息和所述第一视频信息，获得所述第一用户的第一位置信息；

步骤S430：根据所述三维立体地图信息和所述第二视频信息，获得所述第二用户的第二位置信息；

步骤S440：根据所述第一位置信息和所述第二位置信息，获得所述第二用户与所述第一用户的距离信息。

具体而言，根据同一时间下所述第一用户和第二用户的实时位置，获得所述位置的三维地图信息，根据所述三维立体地图信息获得所述第一用户的位置及第二用户的位置的实时的位置情况信息，通过实时位置情况，获得所述第一用户与所述第二用户的实时距离信息，根据所述距离信息，准确获得所述第一用户的被感染风险。

进一步而言，所述根据所述第一视频信息，获得所述第一用户的第一防护等级信息，本申请实施例步骤S200还包括：

步骤S210：根据所述第一视频信息，获得所述第一用户的防护信息；

步骤S220：获得预定防护等级标准信息；

步骤S230：将所述第一用户的防护信息与所述预定防护等级标准信息进行相似度匹配，获得第一匹配度信息；

步骤S240：获得预定匹配度阈值信息；

步骤S250：判断所述第一匹配度是否在所述预定匹配度阈值信息之内，获得第一判断结果；

步骤S260：根据所述第一判断结果，获得所述第一用户的第一防护等级信息。

举例而言，所述防护等级分为A级防护等级，B级防护等级，C级防护等级，D类防护等级。A级防护等级，身着气密性防护服，B级防护等级，身着大量喷溅型防化服，C级防护等级，身着少量喷溅型防化服，D类防护等级，身着普通防护服。根据所述第一用户的衣着状态，与所述防护服信息相互匹配，获得所述第一用户的防护等级信息。

进一步而言，所述根据所述第一判断结果，获得所述第一用户的第一防护等级信息，本申请实施例步骤S260还包括：

步骤S261：如果所述第一判断结果为所述第一匹配度在所述预定匹配度阈值信息之内，获得所述第一用户的第一防护等级信息；

步骤S262：如果所述第一判断结果为所述第一匹配度不在所述预定匹配度阈值信息之内，获得第一分级指令；

步骤S263：根据所述第一分级指令，对所述第一用户的防护等级进行人工分级，获得所述第一用户的第二防护等级信息。

具体而言，所述匹配度阈值为根据用户的衣着与预定的防护等级的必备衣着预先设定的匹配度信息。当所述匹配度不满足匹配度阈值时，获得第一分级指令，根据所述分级指令对所述第一用户的防护等级进行分级处理。举例而言，当所述第一用户身着C级防护服，却未按照相关规定佩戴相应防护口罩，或者防护服未穿着正确，此时所述第一用户的匹配度在预定匹配阈值信息之外，根据所述第一用户的实时情况，将所述第一用户的防护等级判定为E级。通过对所述实时情况的判断，进行结合实时情况对所述实时情况加以分析，获得准确的第一用户的防护等级。

进一步而言，所述获得所述第一用户的第二防护等级信息之后，本申请实施例步骤S263还包括：

步骤S2631：根据所述第二防护等级信息，获得第一更新指令；

步骤S2632：根据所述第一更新指令，对所述预定防护等级标准信息进行更新。

具体而言，所述第二防护等级为当所述第一判断结果为所述第一匹配度不在所述预定匹配度阈值信息之内，获得第一分级指令，根据所述分级指令对所述第一用户的防护等级进行分级后获得的第二防护等级信息，根据所述第二防护等级信息获得第一更新指令，根据所述第一更新指令，对所述预定防护等级标准进行更新，以获得更加准确、精确的防护等级判断标准，进而准确判断用户的防护等级信息。

进一步而言，本申请实施例还包括：

步骤S910：获得所述第二用户的病情信息；

步骤S920：根据所述第二用户的病情信息，获得感染风险参数；

步骤S930：根据所述感染风险参数信息，对所述第一用户的感染风险等级信息进行修正。

具体而言，根据所述第二用户的患病的感染情况及患病的严重程度，对所述第二用户进行基于传染风险评估，获得所述第二用户的感染风险参数信息，根据所述第二用户的感染风险参数对所述第一用户的感染风险等级进行修正处理。

综上所述，本申请实施例所提供的一种基于人工智能的感染控制管理方法及系统具有如下技术效果：

1、由于采用了获得第一用户的第一视频信息，获得第二用户的第二视频信息，通过所述第一视频信息和第二视频信息获得所述第一用户和第二用户的距离信息，并将第一用户的防护等级作为第一输入信息，将第一用户与第二用户的距离作为第二输入信息输入训练模型，通过训练模型获得第一用户的感染风险等级，根据所述感染风险等级获得第一感染控制管理方案的方式，基于训练模型不断自我修正调整的特性，使得获得的第一用户的感染风险等级更加准确，进而达到获得更加准确的感染控制管理方案的技术效果。

2、由于采用了基于训练模型进过训练后处理数据更加准确的特性，将第一输入信息和所述第二输入信息输入训练模型，通过训练模型的输出信息准确获得第一用户的感染风险等级信息方式，使得所述判断结果更加准确，进而达到准确进行感染控制管理的技术效果。

3、由于采用了通过对所述实时情况的判断，进行结合实时情况对所述实时情况加以分析的方式，获得准确的第一用户的防护等级的技术效果。

实施例二

基于与前述实施例中一种基于人工智能的感染控制管理方法同样发明构思，本发明还提供了一种基于人工智能的感染控制管理系统，如图2所示，所述系统包括：

第一获得单元11，所述第一获得单元11用于获得第一视频信息，所述第一视频信息包括第一用户，所述第一用户为未感染用户；

第二获得单元12，所述第二获得单元12用于根据所述第一视频信息，获得所述第一用户的第一防护等级信息；

第三获得单元13，所述第三获得单元13用于获得第二视频信息，所述第二视频信息包括第二用户，所述第二用户为已感染用户；

第四获得单元14，所述第四获得单元14用于根据所述第二视频信息和所述第一视频信息，获得所述第二用户与所述第一用户的距离信息；

第一输入单元15，所述第一输入单元15用于将所述第一用户的防护信息作为第一输入信息；

第二输入单元16，所述第二输入单元16用于将所述第二用户与所述第一用户的距离信息作为第二输入信息；

第三输入单元17，所述第三输入单元17用于将所述第一输入信息和所述第二输入信息输入训练模型，获得所述第一用户的感染风险等级信息；

第五获得单元18，所述第五获得单元18用于根据所述感染风险等级信息，获得第一感染控制管理方案。

进一步的，所述系统还包括：

第一构建单元，所述第一构建单元用于根据所述第一视频信息和所述第二视频信息，构建三维立体地图信息；

第六获得单元，所述第六获得单元用于根据所述三维立体地图信息和所述第一视频信息，获得所述第一用户的第一位置信息；

第七获得单元，所述第七获得单元用于根据所述三维立体地图信息和所述第二视频信息，获得所述第二用户的第二位置信息；

第八获得单元，所述第八获得单元用于根据所述第一位置信息和所述第二位置信息，获得所述第二用户与所述第一用户的距离信息。

进一步的，所述系统还包括：

第九获得单元，所述第九获得单元用于根据所述第一视频信息，获得所述第一用户的防护信息；

第十获得单元，所述第十获得单元用于获得预定防护等级标准信息；

第十一获得单元，所述第十一获得单元用于将所述第一用户的防护信息与所述预定防护等级标准信息进行相似度匹配，获得第一匹配度信息；

第十二获得单元，所述第十二获得单元用于获得预定匹配度阈值信息；

第一判断单元，所述第一判断单元用于判断所述第一匹配度是否在所述预定匹配度阈值信息之内，获得第一判断结果；

第十三获得单元，所述第十三获得单元用于根据所述第一判断结果，获得所述第一用户的第一防护等级信息。

进一步的，所述系统还包括：

第十四获得单元，所述第十四获得单元用于如果所述第一判断结果为所述第一匹配度在所述预定匹配度阈值信息之内，获得所述第一用户的第一防护等级信息；

第十五获得单元，所述第十五获得单元用于如果所述第一判断结果为所述第一匹配度不在所述预定匹配度阈值信息之内，获得第一分级指令；

第十六获得单元，所述第十六获得单元用于根据所述第一分级指令，对所述第一用户的防护等级进行人工分级，获得所述第一用户的第二防护等级信息。

进一步的，所述系统还包括：

第十七获得单元，所述第十七获得单元用于根据所述第二防护等级信息，获得第一更新指令；

第一更新单元，所述第一更新单元用于根据所述第一更新指令，对所述预定防护等级标准信息进行更新。

进一步的，所述系统还包括：

第四输入单元，所述第四输入单元用于将所述第一输入信息和所述第二输入信息输入训练模型，其中，所述训练模型通过多组训练数据训练获得，所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括：第一输入信息和所述第二输入信息和用来标识感染风险等级的标识信息；

第十八获得单元，所述第十八获得单元用于获得所述训练模型的输出信息，其中，所述输出信息包括所述第一用户的感染风险等级信息。

进一步的，所述系统还包括：

第十九获得单元，所述第十九获得单元用于获得所述第二用户的病情信息；

第二十获得单元，所述第二十获得单元用于根据所述第二用户的病情信息，获得感染风险参数；

第一修正单元，所述第一修正单元用于根据所述感染风险参数信息，对所述第一用户的感染风险等级信息进行修正。

前述图1实施例一中的一种基于人工智能的感染控制管理方法的各种变化方式和具体实例同样适用于本实施例的一种基于人工智能的感染控制管理系统，通过前述对一种基于人工智能的感染控制管理方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种基于人工智能的感染控制管理系统的实施方法，所以为了说明书的简洁，在此不再详述。

示例性电子设备

下面参考图3来描述本申请实施例的电子设备。

图3图示了根据本申请实施例的电子设备的结构示意图。

基于与前述实施例中一种基于人工智能的感染控制管理方法的发明构思，本发明还提供一种基于人工智能的感染控制管理系统，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前文所述一种基于人工智能的感染控制管理方法的任一方法的步骤。

其中，在图3中，总线架构（用总线300来代表），总线300可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线300将包括由处理器302代表的一个或多个处理器和存储器304代表的存储器的各种电路链接在一起。总线300还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口306在总线300和接收器301和发送器303之间提供接口。接收器301和发送器303可以是同一个元件，即收发机，提供用于在传输介质上与各种其他系统通信的单元。

处理器302负责管理总线300和通常的处理，而存储器304可以被用于存储处理器302在执行操作时所使用的数据。

本发明实施例提供的一种基于人工智能的感染控制管理方法，所述方法包括：获得第一视频信息，所述第一视频信息包括第一用户，所述第一用户为未感染用户；根据所述第一视频信息，获得所述第一用户的第一防护等级信息；获得第二视频信息，所述第二视频信息包括第二用户，所述第二用户为已感染用户；根据所述第二视频信息和所述第一视频信息，获得所述第二用户与所述第一用户的距离信息；将所述第一用户的防护信息作为第一输入信息；将所述第二用户与所述第一用户的距离信息作为第二输入信息；将所述第一输入信息和所述第二输入信息输入训练模型，获得所述第一用户的感染风险等级信息；根据所述感染风险等级信息，获得第一感染控制管理方案。解决了现有技术中存在不能根据患者感染风险等级准确的提供感染控制管理方案的技术问题，达到准确评估病患及接触者的感染等级，准确为病患及病患密切接触的相关人员提供感染控制管理方案的技术效果。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的系统。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令系统的制造品，该指令系统实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (9)

1.一种基于人工智能的感染控制管理系统，其中，所述系统包括：

第一获得单元，所述第一获得单元用于获得第一视频信息，所述第一视频信息包括第一用户，所述第一用户为未感染用户；

第二获得单元，所述第二获得单元用于根据所述第一视频信息，获得所述第一用户的第一防护等级信息；

第三获得单元，所述第三获得单元用于获得第二视频信息，所述第二视频信息包括第二用户，所述第二用户为已感染用户；

第四获得单元，所述第四获得单元用于根据所述第二视频信息和所述第一视频信息，获得所述第二用户与所述第一用户的距离信息；

第一输入单元，所述第一输入单元用于将所述第一用户的防护信息作为第一输入信息；

第二输入单元，所述第二输入单元用于将所述第二用户与所述第一用户的距离信息作为第二输入信息；

第三输入单元，所述第三输入单元用于将所述第一输入信息和所述第二输入信息输入训练模型，获得所述第一用户的感染风险等级信息；

第五获得单元，所述第五获得单元用于根据所述感染风险等级信息，获得第一感染控制管理方案。

2.如权利要求1所述的系统，其中，所述第四获得单元还包括：

第一构建单元，所述第一构建单元用于根据所述第一视频信息和所述第二视频信息，构建三维立体地图信息；

第六获得单元，所述第六获得单元用于根据所述三维立体地图信息和所述第一视频信息，获得所述第一用户的第一位置信息；

第七获得单元，所述第七获得单元用于根据所述三维立体地图信息和所述第二视频信息，获得所述第二用户的第二位置信息；

第八获得单元，所述第八获得单元用于根据所述第一位置信息和所述第二位置信息，获得所述第二用户与所述第一用户的距离信息。

3.如权利要求1所述的系统，其中，所述第二获得单元还包括：

第九获得单元，所述第九获得单元用于根据所述第一视频信息，获得所述第一用户的防护信息；

第十获得单元，所述第十获得单元用于获得预定防护等级标准信息；

第十一获得单元，所述第十一获得单元用于将所述第一用户的防护信息与所述预定防护等级标准信息进行相似度匹配，获得第一匹配度信息；

第十二获得单元，所述第十二获得单元用于获得预定匹配度阈值信息；

第一判断单元，所述第一判断单元用于判断所述第一匹配度是否在所述预定匹配度阈值信息之内，获得第一判断结果；

第十三获得单元，所述第十三获得单元用于根据所述第一判断结果，获得所述第一用户的第一防护等级信息。

4.如权利要求3所述的系统，其中，所述第十三获得单元还包括：

第十四获得单元，所述第十四获得单元用于如果所述第一判断结果为所述第一匹配度在所述预定匹配度阈值信息之内，获得所述第一用户的第一防护等级信息；

第十五获得单元，所述第十五获得单元用于如果所述第一判断结果为所述第一匹配度不在所述预定匹配度阈值信息之内，获得第一分级指令；

第十六获得单元，所述第十六获得单元用于根据所述第一分级指令，对所述第一用户的防护等级进行人工分级，获得所述第一用户的第二防护等级信息。

5.如权利要求4所述的系统，其中，所述第十六获得单元还包括：

第十七获得单元，所述第十七获得单元用于根据所述第二防护等级信息，获得第一更新指令；

第一更新单元，所述第一更新单元用于根据所述第一更新指令，对所述预定防护等级标准信息进行更新。

6.如权利要求1所述的系统，其中，所述第三输入单元还包括：

第四输入单元，所述第四输入单元用于将所述第一输入信息和所述第二输入信息输入训练模型，其中，所述训练模型通过多组训练数据训练获得，所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括：第一输入信息和所述第二输入信息和用来标识感染风险等级的标识信息；

第十八获得单元，所述第十八获得单元用于获得所述训练模型的输出信息，其中，所述输出信息包括所述第一用户的感染风险等级信息。

7.如权利要求1所述的系统，其中，所述系统还包括：

第十九获得单元，所述第十九获得单元用于获得所述第二用户的病情信息；

第二十获得单元，所述第二十获得单元用于根据所述第二用户的病情信息，获得感染风险参数；

第一修正单元，所述第一修正单元用于根据所述感染风险参数信息，对所述第一用户的感染风险等级信息进行修正。

8.一种基于人工智能的感染控制管理方法，其中，所述方法包括：

获得第一视频信息，所述第一视频信息包括第一用户，所述第一用户为未感染用户；

根据所述第一视频信息，获得所述第一用户的第一防护等级信息；

获得第二视频信息，所述第二视频信息包括第二用户，所述第二用户为已感染用户；

根据所述第二视频信息和所述第一视频信息，获得所述第二用户与所述第一用户的距离信息；

将所述第一用户的防护信息作为第一输入信息；

将所述第二用户与所述第一用户的距离信息作为第二输入信息；

将所述第一输入信息和所述第二输入信息输入训练模型，获得所述第一用户的感染风险等级信息；

根据所述感染风险等级信息，获得第一感染控制管理方案。

9.一种基于人工智能的感染控制管理系统，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-7任一项所述系统的步骤。

Images