CN115375936A - 一种人工智能核验监测方法、系统及存储介质 - Google Patents

一种人工智能核验监测方法、系统及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种人工智能核验监测方法、系统及存储介质，方法包括：获取待分析的健康码图像；通过预设规则检查所述健康码图像的图像质量；当健康码图像的所述图像质量符合预设规则，提取健康码图像的图像特征；图像特征包括属性特征、文字特征和颜色特征；根据属性特征，对健康码图像进行真实性判断；根据文字特征，确定健康码图像的健康码信息；健康码信息包括用户信息、时间信息和健康码类型；根据时间信息，对健康码图像进行时效判断；根据健康码类型调用目标分析算法，结合用户信息和颜色特征，确定健康码数据。本发明通过图像数据分析处理，能够解决健康码的搜集、分析和统计问题，节省人力物力并提高效率，可广泛应用于信息核验技术领域。

Description

一种人工智能核验监测方法、系统及存储介质
技术领域
本发明信息核验技术领域，尤其是一种人工智能核验监测方法、系统及存储介质。
背景技术
现有技术中，大多通过人力依次对相关人员的健康码信息进行核查，当人数巨大时，搜集工作的进行会变得无比困难和缓慢，浪费人力物力，而且异常会因为效率低而不能被及时发现，甚至有可能会错过控制时机而造成扩散。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种人工智能核验监测方法、系统及存储介质，能够解决健康码的搜集、分析和统计问题，节省人力物力并提高效率。
一方面，本发明实施例提供了一种人工智能核验监测方法，包括：
获取待分析的健康码图像；
通过预设规则检查所述健康码图像的图像质量；其中，所述图像质量包括图片像素和图片质量；
当所述健康码图像的所述图像质量符合所述预设规则，提取所述健康码图像的图像特征；其中，所述图像特征包括属性特征、文字特征和颜色特征；
根据所述属性特征，对所述健康码图像进行真实性判断；
根据所述文字特征，确定所述健康码图像的健康码信息；其中，所述健康码信息包括用户信息、时间信息和健康码类型；
根据所述时间信息，对所述健康码图像进行时效判断；
当所述真实性判断和所述时效判断有效，根据所述健康码类型调用目标分析算法，结合所述用户信息和所述颜色特征，确定健康码数据。
可选地，所述方法还包括：
当所述健康码图像的所述图像质量不符合所述预设规则；
或，所述真实性判断无效；
或，所述时效判断无效；通过云服务器向客户端反馈解析失败的提示。
可选地，所述获取待分析的健康码图像，包括：
通过云服务器获取用户在客户端上传的健康码截图。
可选地，所述通过预设规则检查所述健康码图像的图像质量，包括：
通过第一预设阈值检查所述健康码图像的图片像素；
通过第二预设阈值检查所述健康码图像的图片质量；
当所述图片像素大于所述第一预设阈值，且所述图片质量小于所述第二预设阈值，所述图像质量符合所述预设规则。
可选地，所述根据所述属性特征，对所述健康码图像进行真实性判断，包括：
根据所述属性特征，确定手机型号、相机信息、GPS坐标以及图片编辑信息；
根据所述手机型号、所述相机信息、所述GPS坐标以及所述图片编辑信息进行真实性判断。
可选地，所述根据所述文字特征，确定所述健康码图像的健康码信息，包括：
根据文字信息，确定用户信息和时间信息；
根据文字信息，结合文字坐标，确定健康码类型。
可选地，所述根据所述健康码类型调用目标分析算法，结合所述用户信息和所述颜色特征，确定健康码数据，包括：
通过所述目标分析算法对所述用户信息和所述颜色特征进行分析处理，得到分析结果；
对所述分析结果进行统计处理，确定健康码数据；
其中，所述分析结果通过云服务器反馈至目标客户端，所述健康码数据保存在所述云服务器的后台。
另一方面，本发明实施例提供了一种人工智能核验监测系统，包括：
第一模块，用于获取待分析的健康码图像；
第二模块，用于通过预设规则检查所述健康码图像的图像质量；其中，所述图像质量包括图片像素和图片质量；
第三模块，用于当所述健康码图像的所述图像质量符合所述预设规则，提取所述健康码图像的图像特征；其中，所述图像特征包括属性特征、文字特征和颜色特征；
第四模块，用于根据所述属性特征，对所述健康码图像进行真实性判断；
第五模块，用于根据所述文字特征，确定所述健康码图像的健康码信息；其中，所述健康码信息包括用户信息、时间信息和健康码类型；
第六模块，用于根据所述时间信息，对所述健康码图像进行时效判断；
第七模块，用于当所述真实性判断和所述时效判断有效，根据所述健康码类型调用目标分析算法，结合所述用户信息和所述颜色特征，确定健康码数据。
另一方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括处理器以及存储器；
所述存储器用于存储程序；
所述处理器执行所述程序实现如前面所述的方法。
另一方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有程序，所述程序被处理器执行实现如前面所述的方法。
本发明实施例还公开了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器可以从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行前面的方法。
本发明的实施例首先获取待分析的健康码图像；通过预设规则检查所述健康码图像的图像质量；其中，所述图像质量包括图片像素和图片质量；当所述健康码图像的所述图像质量符合所述预设规则，提取所述健康码图像的图像特征；其中，所述图像特征包括属性特征、文字特征和颜色特征；根据所述属性特征，对所述健康码图像进行真实性判断；根据所述文字特征，确定所述健康码图像的健康码信息；其中，所述健康码信息包括用户信息、时间信息和健康码类型；根据所述时间信息，对所述健康码图像进行时效判断；当所述真实性判断和所述时效判断有效，根据所述健康码类型调用目标分析算法，结合所述用户信息和所述颜色特征，确定健康码数据。本发明通过图像数据分析处理，能够解决健康码的搜集、分析和统计问题，节省人力物力并提高效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种人工智能核验监测方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种人工智能核验监测系统的流程原理示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
针对现有技术存在的问题，一方面，参照图1，本发明实施例提供了一种人工智能核验监测方法，包括：
获取待分析的健康码图像；
通过预设规则检查所述健康码图像的图像质量；其中，所述图像质量包括图片像素和图片质量；
当所述健康码图像的所述图像质量符合所述预设规则，提取所述健康码图像的图像特征；其中，所述图像特征包括属性特征、文字特征和颜色特征；
根据所述属性特征，对所述健康码图像进行真实性判断；
根据所述文字特征，确定所述健康码图像的健康码信息；其中，所述健康码信息包括用户信息、时间信息和健康码类型；
根据所述时间信息，对所述健康码图像进行时效判断；
当所述真实性判断和所述时效判断有效，根据所述健康码类型调用目标分析算法，结合所述用户信息和所述颜色特征，确定健康码数据。
可选地，所述方法还包括：
当所述健康码图像的所述图像质量不符合所述预设规则；
或，所述真实性判断无效；
或，所述时效判断无效；通过云服务器向客户端反馈解析失败的提示。
可选地，所述获取待分析的健康码图像，包括：
通过云服务器获取用户在客户端上传的健康码截图。
可选地，所述通过预设规则检查所述健康码图像的图像质量，包括：
通过第一预设阈值检查所述健康码图像的图片像素；
通过第二预设阈值检查所述健康码图像的图片质量；
当所述图片像素大于所述第一预设阈值，且所述图片质量小于所述第二预设阈值，所述图像质量符合所述预设规则。
可选地，所述根据所述属性特征，对所述健康码图像进行真实性判断，包括：
根据所述属性特征，确定手机型号、相机信息、GPS坐标以及图片编辑信息；
根据所述手机型号、所述相机信息、所述GPS坐标以及所述图片编辑信息进行真实性判断。
可选地，所述根据所述文字特征，确定所述健康码图像的健康码信息，包括：
根据文字信息，确定用户信息和时间信息；
根据文字信息，结合文字坐标，确定健康码类型。
可选地，所述根据所述健康码类型调用目标分析算法，结合所述用户信息和所述颜色特征，确定健康码数据，包括：
通过所述目标分析算法对所述用户信息和所述颜色特征进行分析处理，得到分析结果；
对所述分析结果进行统计处理，确定健康码数据；
其中，所述分析结果通过云服务器反馈至目标客户端，所述健康码数据保存在所述云服务器的后台。
另一方面，本发明实施例提供了一种人工智能核验监测系统，包括：
第一模块，用于获取待分析的健康码图像；
第二模块，用于通过预设规则检查所述健康码图像的图像质量；其中，所述图像质量包括图片像素和图片质量；
第三模块，用于当所述健康码图像的所述图像质量符合所述预设规则，提取所述健康码图像的图像特征；其中，所述图像特征包括属性特征、文字特征和颜色特征；
第四模块，用于根据所述属性特征，对所述健康码图像进行真实性判断；
第五模块，用于根据所述文字特征，确定所述健康码图像的健康码信息；其中，所述健康码信息包括用户信息、时间信息和健康码类型；
第六模块，用于根据所述时间信息，对所述健康码图像进行时效判断；
第七模块，用于当所述真实性判断和所述时效判断有效，根据所述健康码类型调用目标分析算法，结合所述用户信息和所述颜色特征，确定健康码数据。
本发明方法实施例的内容均适用于本系统实施例，本系统实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法达到的有益效果也相同。
本发明实施例的另一方面还提供了一种电子设备，包括处理器以及存储器；
所述存储器用于存储程序；
所述处理器执行所述程序实现如前面所述的方法。
本发明方法实施例的内容均适用于本电子设备实施例，本电子设备实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法达到的有益效果也相同。
本发明实施例的另一方面还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有程序，所述程序被处理器执行实现如前面所述的方法。
本发明方法实施例的内容均适用于本计算机可读存储介质实施例，本计算机可读存储介质实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法达到的有益效果也相同。
本发明实施例还公开了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器可以从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行前面的方法。
下面详细描述本发明的人工智能核验监测的实现原理：
为解决现有技术的相关问题，本发明的目的在于通过综合运用AI图片分析技术和统计技术，能够通过上传的截图自动分析健康码数据，提升健康码的搜集和分析效率，并自动对数据进行汇总分析，使管理人员无需投入巨大的人力和时间去完成这项工作。
人工智能核验监测的实现原理如下：
用户通过微信小程序应用启动客户端，可以把健康码截图上传到云端服务器，云端服务器内包括有把健康码元素解析的算法接口和数据分析算法接口，只需要把图片上传到云端服务器即可分析出对应的健康码状态，并统计出结果。
对于可分析的健康码，包括粤康码、安康码、深i您-健康码、国康码等等。
参照图2，用户通过手机截图功能，截图后保存到本地为待分析的健康码图片，该为初始图片。通过打开微信小程序，点击上传图片，此时将待分析的健康码上传到云端图像分析出相应的健康码类型，由此调用对应的健康码算法，得到分析结果，并通过算法统计结果，使用户通过手机上传健康码即可分析并统计出健康码数据，解决单位人员搜集和统计健康码数据难的问题。
云端服务器会获取上传的图片的像素和质量大小，如果像素过低，比如300x300，或者更低，则会被返回图片像素过低，返回解析失败的提示。若质量过大，比如超过1GB，系统也会因为占用网络资源过多而终止上传作业，返回给客户端图片质量过大，返回解析失败的提示。
客户端根据解析结果判断后续操作，成功则返回解析结果给用户，否则客户端只会收到对应的生成失败提示。
具体地，本发明通过读取EXIF/元数据，EXIF文件中包含的信息包括手机型号、相机信息，如F光圈、闪光灯、ISO编号、曝光、快门速度、镜头、分辨率、白平衡和GPS坐标。而用PS等编辑软件处理过的图片，也会带有Photoshop或其他编辑软件的软件信息，通过识别这些信息我们就能判断截图是否被编辑过，或者是否取自他人的健康码截图。
还需要说明的是，在服务器收到截图后，先通过人工智能OCR文字识别提取截图的文字，在提取出所有文字后，通过正则表达式匹配识别截图上面的姓名、时间、颜色信息、行程信息等，并把无效信息过滤。使用得到的时间信息判断是当天的截图，根据信息类型和文字坐标判断健康码类型(如粤康码、穗康码)，并根据类型计算色值样本坐标，提取特定坐标的色值得到样本颜色，最后根据颜色和文字识别结果比对得到颜色结果，把结果存到数据库中则完成了一次比对，后台根据搜集到的比对结果计算统计数据。
综上所述，用户通过手机上传健康码截图，即可分析出对应的健康码数据，并对数据加以分析汇总，用户可在客户端看到分析结果，管理人员能在后台看到分析结果。本发明通过综合运用AI图片分析技术和统计技术，能够通过上传的截图自动分析健康码数据，提升健康码的搜集和分析效率，并自动对数据进行汇总分析，使管理人员无需投入巨大的人力和时间去完成这项工作，节省了人力和时间成本并提高了工作效率。
在一些可选择的实施例中，在方框图中提到的功能/操作可以不按照操作示图提到的顺序发生。例如，取决于所涉及的功能/操作，连续示出的两个方框实际上可以被大体上同时地执行或所述方框有时能以相反顺序被执行。此外，在本发明的流程图中所呈现和描述的实施例以示例的方式被提供，目的在于提供对技术更全面的理解。所公开的方法不限于本文所呈现的操作和逻辑流程。可选择的实施例是可预期的，其中各种操作的顺序被改变以及其中被描述为较大操作的一部分的子操作被独立地执行。
此外，虽然在功能性模块的背景下描述了本发明，但应当理解的是，除非另有相反说明，所述的功能和/或特征中的一个或多个可以被集成在单个物理装置和/或软件模块中，或者一个或多个功能和/或特征可以在单独的物理装置或软件模块中被实现。还可以理解的是，有关每个模块的实际实现的详细讨论对于理解本发明是不必要的。更确切地说，考虑到在本文中公开的装置中各种功能模块的属性、功能和内部关系的情况下，在工程师的常规技术内将会了解该模块的实际实现。因此，本领域技术人员运用普通技术就能够在无需过度试验的情况下实现在权利要求书中所阐明的本发明。还可以理解的是，所公开的特定概念仅仅是说明性的，并不意在限制本发明的范围，本发明的范围由所附权利要求书及其等同方案的全部范围来决定。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM， Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。
计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器 (CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。

Claims (10)

1.一种人工智能核验监测方法，其特征在于，包括：
获取待分析的健康码图像；
通过预设规则检查所述健康码图像的图像质量；其中，所述图像质量包括图片像素和图片质量；
当所述健康码图像的所述图像质量符合所述预设规则，提取所述健康码图像的图像特征；其中，所述图像特征包括属性特征、文字特征和颜色特征；
根据所述属性特征，对所述健康码图像进行真实性判断；
根据所述文字特征，确定所述健康码图像的健康码信息；其中，所述健康码信息包括用户信息、时间信息和健康码类型；
根据所述时间信息，对所述健康码图像进行时效判断；
当所述真实性判断和所述时效判断有效，根据所述健康码类型调用目标分析算法，结合所述用户信息和所述颜色特征，确定健康码数据。
2.根据权利要求1所述的一种人工智能核验监测方法，其特征在于，还包括：
当所述健康码图像的所述图像质量不符合所述预设规则；
或，所述真实性判断无效；
或，所述时效判断无效；通过云服务器向客户端反馈解析失败的提示。
3.根据权利要求1所述的一种人工智能核验监测方法，其特征在于，所述获取待分析的健康码图像，包括：
通过云服务器获取用户在客户端上传的健康码截图。
4.根据权利要求1所述的一种人工智能核验监测方法，其特征在于，所述通过预设规则检查所述健康码图像的图像质量，包括：
通过第一预设阈值检查所述健康码图像的图片像素；
通过第二预设阈值检查所述健康码图像的图片质量；
当所述图片像素大于所述第一预设阈值，且所述图片质量小于所述第二预设阈值，所述图像质量符合所述预设规则。
5.根据权利要求1所述的一种人工智能核验监测方法，其特征在于，所述根据所述属性特征，对所述健康码图像进行真实性判断，包括：
根据所述属性特征，确定手机型号、相机信息、GPS坐标以及图片编辑信息；
根据所述手机型号、所述相机信息、所述GPS坐标以及所述图片编辑信息进行真实性判断。
6.根据权利要求1所述的一种人工智能核验监测方法，其特征在于，所述根据所述文字特征，确定所述健康码图像的健康码信息，包括：
根据文字信息，确定用户信息和时间信息；
根据文字信息，结合文字坐标，确定健康码类型。
7.根据权利要求1所述的一种人工智能核验监测方法，其特征在于，所述根据所述健康码类型调用目标分析算法，结合所述用户信息和所述颜色特征，确定健康码数据，包括：
通过所述目标分析算法对所述用户信息和所述颜色特征进行分析处理，得到分析结果；
对所述分析结果进行统计处理，确定健康码数据；
其中，所述分析结果通过云服务器反馈至目标客户端，所述健康码数据保存在所述云服务器的后台。
8.一种人工智能核验监测系统，其特征在于，包括：
第一模块，用于获取待分析的健康码图像；
第二模块，用于通过预设规则检查所述健康码图像的图像质量；其中，所述图像质量包括图片像素和图片质量；
第三模块，用于当所述健康码图像的所述图像质量符合所述预设规则，提取所述健康码图像的图像特征；其中，所述图像特征包括属性特征、文字特征和颜色特征；
第四模块，用于根据所述属性特征，对所述健康码图像进行真实性判断；
第五模块，用于根据所述文字特征，确定所述健康码图像的健康码信息；其中，所述健康码信息包括用户信息、时间信息和健康码类型；
第六模块，用于根据所述时间信息，对所述健康码图像进行时效判断；
第七模块，用于当所述真实性判断和所述时效判断有效，根据所述健康码类型调用目标分析算法，结合所述用户信息和所述颜色特征，确定健康码数据。
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器以及存储器；
所述存储器用于存储程序；
所述处理器执行所述程序实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有程序，所述程序被处理器执行实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN117391068A (zh) * 2023-10-27 2024-01-12 中国人寿保险股份有限公司山东省分公司 一种基于rpa的寿险保全业务信息核验方法及系统

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117391068A (zh) * 2023-10-27 2024-01-12 中国人寿保险股份有限公司山东省分公司 一种基于rpa的寿险保全业务信息核验方法及系统
CN117391068B (zh) * 2023-10-27 2024-04-05 中国人寿保险股份有限公司山东省分公司 一种基于rpa的寿险保全业务信息核验方法及系统

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