CN117496333A - 一种医疗设备数据采集方法及医疗设备数据采集系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种医疗设备数据采集方法，包括：利用摄像头拍摄医疗设备的显示屏获得拍摄画面；截取所述拍摄画面中的有效画面；获取所述摄像头的编号及所述拍摄画面的拍摄时间；在智能盒中识别所述有效画面的数据，提取所述有效画面的表格框，并获取所述数据在表格框中的位置，所述数据包括数据类型和数据结果；在服务器的数据库中将所述医疗设备的硬件信息与所述摄像头的编号一一对应关联，且根据所述摄像头的编号、拍摄时间、表格框、识别的数据和数据在表格框中的位置在数据库中重新生成数据采集表并存储；当所述数据结果异常时发出警告信号。本发明还公开了一种医疗设备数据采集系统。本发明可对各种医疗设备进行数据采集。
Description
技术领域
本发明涉及医疗设备，更确切地说是一种医疗设备数据采集方法及医疗设备数据采集系统。
背景技术
医疗设备通常都设置有显示屏，各种检测数据通过显示屏显示出来。随着技术的发展，有时候需要将各种医疗设备的数据采集起来，集中进行分析和处理。现有对医疗设备数据采集的方式通常是在医疗设备内部内嵌数据采集卡，通过数据采集卡获取医疗设备的检测数据，再通过数据采集卡将数据传输至服务器端进行汇总、分析及处理。但是，由于各种医疗设备的生产厂商不一致，很多设备并不提供供数据采集卡采集数据的物理接口和数据协议，若采用暴力破解，则可能会涉及侵权，存在法律风险；而且老旧的设备也不具有供数据采集卡采集数据的物理接口和数据协议，通过数据采集卡采集数据非常困难，无法将多个医疗设备的数据采集传输至服务器，以便进行汇总、分析及处理。
发明内容
本发明为了解决现有技术医疗设备采集数据非常困难，无法将多个医疗设备的数据采集传输至服务器，以便进行汇总、分析及处理的技术问题，提供了一种医疗设备数据采集方法及医疗设备数据采集系统。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为设计一种医疗设备数据采集方法，包括：
利用摄像头拍摄医疗设备的显示屏获得拍摄画面；
对所述拍摄画面依次进行锐化处理、防抖处理后，识别所述拍摄画面中的所述显示屏的屏幕位置，并根据所述屏幕位置截取所述拍摄画面中的有效画面；
获取所述摄像头的编号及所述拍摄画面的拍摄时间，并将所述摄像头的编号、拍摄时间及所述有效画面传输至智能盒；
在智能盒中识别所述有效画面的数据，提取所述有效画面的表格框，并获取所述数据在表格框中的位置，所述数据包括数据类型和数据结果；
将所述数据、表格框、数据在表格框中的位置、摄像头的编号、拍摄时间上传至服务器，在服务器的数据库中将所述医疗设备的硬件信息与所述摄像头的编号一一对应关联，且根据所述摄像头的编号、拍摄时间、表格框、识别的数据和数据在表格框中的位置在数据库中重新生成数据采集表并存储，所述数据采集表包括医疗设备的硬件信息、拍摄时间、数据类型和数据结果；
检测所述数据结果是否有数据，若有数据，则将所述数据结果与服务器中预存的数值范围进行比对，当所述数据结果超出所述数值范围时发出第一警告信号，所述服务器的显示屏根据所述第一警告信号黄屏闪烁；若无数据，则发出第二警告信号，所述服务器的显示屏根据所述第二警报信号红屏闪烁；所述数值范围与所述医疗设备的数据类型对应。
所述摄像头为宽动态摄像头。
所述防抖处理包括利用陀螺仪产生的数据计算所述拍摄画面的运动偏移情况，再根据所述运动偏移情况对所述拍摄画面进行平移、旋转。
所述识别所述拍摄画面中的所述显示屏的屏幕位置包括采用基于模板匹配的算法来识别所述显示屏的屏幕位置，通过对所述显示屏的特征进行分析和比对，自动识别出屏幕的位置和大小，并进行校正；
所述识别所述有效画面的数据前还包括对所述有效画面进行畸变校正；
所述识别所述有效画面的数据后还包括利用语法识别和预存的医疗设备常用词汇对识别后的数据进行校正。
所述利用摄像头拍摄医疗设备的显示屏获得拍摄画面之前还包括摄像头调整步骤，所述摄像头调整步骤包括：
启动摄像头后，首先判断摄像头是否正向摆放，若未正向摆放，则发出纠正提醒；若是正向摆放，则利用摄像头拍摄所述医疗设备的显示屏获取校正图像；
根据所述校正图像获取显示屏的竖直边框；
计算所述竖直边框与所述校正图像的图像竖直边界的夹角；
根据所述夹角驱动所述摄像头转动所述夹角的角度，使所述摄像头拍摄的图像的竖直边界与所述显示屏的竖直边框平行。
本发明还提供了一种医疗设备数据采集系统，包括：
摄像头，其拍摄医疗设备的显示屏获得拍摄画面；
图像处理模块，其对所述拍摄画面依次进行锐化处理、防抖处理后，识别所述拍摄画面中的所述显示屏的屏幕位置，并根据所述屏幕位置截取所述拍摄画面中的有效画面；
智能盒，其获取所述摄像头的编号、所述拍摄画面的拍摄时间及所述有效画面；并识别所述有效画面的数据，提取所述有效画面的表格框，并获取所述数据在表格框中的位置，所述数据包括数据类型和数据结果；
服务器，其获取所述数据、表格框、数据在表格框中的位置、摄像头的编号、拍摄时间，在服务器的数据库中将所述医疗设备的硬件信息与所述摄像头的编号一一对应关联，且根据所述摄像头的编号、拍摄时间、表格框、识别的数据和数据在表格框中的位置在数据库中重新生成数据采集表并存储，所述数据采集表包括医疗设备的硬件信息、拍摄时间、数据类型和数据结果；
所述服务器检测所述数据结果是否有数据，若有数据，则将所述数据结果与服务器中预存的数值范围进行比对，当所述数据结果超出所述数值范围时发出第一警告信号，所述服务器的显示屏根据所述第一警告信号黄屏闪烁；若无数据，则发出第二警告信号，所述服务器的显示屏根据所述第二警报信号红屏闪烁；所述数值范围与所述医疗设备的数据类型对应。
所述摄像头为宽动态摄像头。
所述防抖处理包括利用陀螺仪产生的数据计算所述拍摄画面的运动偏移情况，再根据所述运动偏移情况对所述拍摄画面进行平移、旋转。
所述识别所述拍摄画面中的所述显示屏的屏幕位置包括采用基于模板匹配的算法来识别所述显示屏的屏幕位置，通过对所述显示屏的特征进行分析和比对，自动识别出屏幕的位置和大小，并进行校正；
所述识别所述有效画面的数据前还包括对所述有效画面进行畸变校正；
所述识别所述有效画面的数据后还包括利用语法识别和预存的医疗设备常用词汇对识别后的数据进行校正。
所述医疗设备数据采集系统还包括摄像头调整模块，所述摄像头调整模块包括：
启动摄像头后，首先判断摄像头是否正向摆放，若未正向摆放，则发出纠正提醒；若是正向摆放，则利用摄像头拍摄所述医疗设备的显示屏获取校正图像；
根据所述校正图像获取显示屏的竖直边框；
计算所述竖直边框与所述校正图像的图像竖直边界的夹角；
根据所述夹角驱动所述摄像头转动所述夹角的角度，使所述摄像头拍摄的图像的竖直边界与所述显示屏的竖直边框平行。
本发明通过利用摄像头拍摄医疗设备的显示屏获得拍摄画面，并对拍摄画面进行锐化处理和防抖处理后，识别所述拍摄画面中的所述显示屏的屏幕位置，并根据所述屏幕位置截取所述拍摄画面中的有效画面；再获取所述摄像头的编号及所述拍摄画面的拍摄时间，并将所述摄像头的编号、拍摄时间及所述有效画面传输至智能盒；然后再在智能盒中识别所述有效画面的数据，提取所述有效画面的表格框，并获取所述数据在表格框中的位置，所述数据包括数据类型和数据结果；最后将所述数据、表格框、数据在表格框中的位置、摄像头的编号、拍摄时间上传至服务器，在服务器的数据库中将所述医疗设备的硬件信息与所述摄像头的编号一一对应关联，且根据所述摄像头的编号、拍摄时间、表格框、识别的数据和数据在表格框中的位置在数据库中重新生成数据采集表并存储，所述数据采集表包括医疗设备的硬件信息、拍摄时间、数据类型和数据结果；此外，在服务器中还检测所述数据结果是否有数据，若有数据，则将所述数据结果与服务器中预存的数值范围进行比对，当所述数据结果超出所述数值范围时发出第一警告信号，所述服务器的显示屏根据所述第一警告信号黄屏闪烁；若无数据，则发出第二警告信号，所述服务器的显示屏根据所述第二警报信号红屏闪烁；所述数值范围与所述医疗设备的数据类型对应。从而不需要对医疗设备本身进行改进，也不需要在医疗设备内部内嵌数据采集卡，而是采用摄像头拍摄的方式进行数据采集，因此，可适应各种医疗设备，而且可将多个医疗设备的数据采集传输至服务器，且在采集的数据异常时可发出警告信号进行提醒。此外，由于采集的数据存储在服务器上，因此，还可以进行后续的汇总、分析及处理。
附图说明
下面结合实施例和附图对本发明进行详细说明，其中：
图1是本发明医疗设备数据采集方法的流程图；
图2是摄像头未摆正时拍摄的图像与显示屏的关系示意图；
图3是摄像头摆正时拍摄的图像与显示屏的关系示意图；
图4是本发明医疗设备数据采集系统的原理图。
具体实施方式
下面结合附图进一步阐述本发明的具体实施方式：
请一并参见图1至图4。本发明医疗设备数据采集方法包括：
第一步：利用摄像头拍摄医疗设备的显示屏获得拍摄画面。
摄像头可以通过摄像头支架定位在医疗设备上，比如摄像头支架可通过磁吸吸附固定在医疗设备上，或者摄像头支架可直接放置在医疗设备上。当然，若条件允许，摄像头正对医疗设备的显示屏为最佳。
为了使拍摄的图像效果更好，所述摄像头为宽动态摄像头。由于屏幕较亮，正常采集的话可能会过曝，开启宽动态为了使屏幕看起来清晰。其实现原理是：透过合成两张不同曝光条件的图像，从而得到一张动态范围较传统单一曝光条件更高的图像，宽动态的图像处理通过摄像头的主控芯片的ISP（Image Signal Processor，图像信号处理器）来实现。
第二步：对所述拍摄画面依次进行锐化处理、防抖处理后，识别所述拍摄画面中的所述显示屏的屏幕位置，并根据所述屏幕位置截取所述拍摄画面中的有效画面。
锐化处理主要采用2D滤波处理，降低图像的模糊度，突出细节。
所述防抖处理包括利用陀螺仪产生的数据计算所述拍摄画面的运动偏移情况，再根据所述运动偏移情况对所述拍摄画面进行平移、旋转，通过防抖处理，可从而起到防抖的效果。
识别屏幕位置可采用模版匹配的方法，根据屏幕外观匹配找到屏幕位置。
截取所述拍摄画面中的有效画面主要在于将拍摄画面中没有任何用处的图像裁剪掉，避免对后续图像处理造成干扰。
第三步：获取所述摄像头的编号及所述拍摄画面的拍摄时间，并将所述摄像头的编号、拍摄时间及所述有效画面传输至智能盒。
获取摄像头的编号主要用于将拍摄画面与摄像头进行关联，通过获取拍摄画面的拍摄时间则可准确记录拍摄画面的具体时间，以便于数据的汇总，追溯。
第四步：在智能盒中识别所述有效画面的数据，提取所述有效画面的表格框，并获取所述数据在表格框中的位置，所述数据包括数据类型和数据结果。
识别所述有效画面的数据可采用现有的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）识别技术来实现。在本具体实施例中，使用基于深度学习的OCR模型来识别医疗设备屏幕上的数据，因此需要使用机器学习算法对采集到的数据进行训练。
为了训练OCR模型，需要收集大量的医疗设备屏幕数据，并对这些数据进行标注和分类。这样可以让OCR模型更加准确地识别医疗设备屏幕上的数据。为了收集更多的数据，通常需要在多个医疗机构和科室进行采集，并且尽可能地覆盖不同品牌和型号的医疗设备。
其次，需要对采集到的数据进行预处理和清洗。由于医疗设备屏幕上的数据格式和布局可能会因设备类型和制造商而异，因此需要对采集到的数据进行预处理和清洗，以便更好地适应OCR模型的训练。具体来说，可以通过图像处理和机器学习技术对数据进行去噪、分割、特征提取等操作，从而提高数据的质量和可用性。
提取所述有效画面的表格框可通过原有的线条框、有效画面中的着色深度、文字或图形之间的间隔宽度来进行提取。
第五步：将所述数据、表格框、数据在表格框中的位置、摄像头的编号、拍摄时间上传至服务器，在服务器的数据库中将所述医疗设备的硬件信息与所述摄像头的编号一一对应关联，且根据所述摄像头的编号、拍摄时间、表格框、识别的数据和数据在表格框中的位置在数据库中重新生成数据采集表并存储，所述数据采集表包括医疗设备的硬件信息、拍摄时间、数据类型和数据结果。
通过将数据上传至服务器，并在服务器中重新生成与医疗设备关联起来的数据采集表，从而可便于后续的数据处理，数据查阅等。
医疗设备的硬件信息可以是医疗设备的名称加编号，从而可比较直观的获知是什么设备。当然，也可以采用带有房间编号、科室编号等信息来进行区分不同的医疗设备。
摄像头的编号可采用摄像头的硬件地址，也可以采用与硬件地址关联的唯一的编码。
第六步：检测所述数据结果是否有数据，若有数据，则将所述数据结果与服务器中预存的数值范围进行比对，当所述数据结果超出所述数值范围时发出第一警告信号，所述服务器的显示屏根据所述第一警告信号黄屏闪烁；若无数据，则发出第二警告信号，所述服务器的显示屏根据所述第二警报信号红屏闪烁；所述数值范围与所述医疗设备的数据类型对应。
通过将数据上传给服务器，可实现医疗设备数据信息化，而且当医疗设备数据发生异常时，服务器会发出警告，并及时通知工作人员前去处理，以减少医疗事故的发生，保障患者的安全。
通过数据的自动采集和数据上传给服务器，可以减少医生和护士的工作负担。由于医疗设备数据可以自动采集和处理，医生和护士可以将更多时间用于患者治疗和护理，而且可以提高医疗服务质量和效率。此外，通过实时监控医疗设备状态，可以及时发现问题并进行处理，从而提高医疗服务质量和效率。
在本具体实施例中，所述识别所述拍摄画面中的所述显示屏的屏幕位置包括采用基于模板匹配的算法来识别所述显示屏的屏幕位置，通过对所述显示屏的特征进行分析和比对，自动识别出屏幕的位置和大小，并进行校正。
为了矫正镜头成像带来的畸变，在本具体实施例中，所述识别所述有效画面的数据前还包括对所述有效画面进行畸变校正。畸变校正可采用现有的畸变校正技术来实现。通过畸变校正后，再送往后续的数据识别，能够有效的提升OCR识别的成功率。
由于医疗设备上的数据格式和布局可能会因设备类型和制造商而异，因此OCR技术无法达到100%的识别成功率。为了解决这个问题，需要对识别出来的数据进行校验和矫正。在本具体实施例中，所述识别所述有效画面的数据后还包括利用语法识别和预存的医疗设备常用词汇对识别后的数据进行校正。通过利用语法识别和医疗设备常用词汇对识别的数据进行校正，可提升校正的准确性。
为了减少后续图像处理的工作量，同时也提高识别的准确性，所述利用摄像头拍摄医疗设备的显示屏获得拍摄画面之前还包括摄像头调整步骤，所述摄像头调整步骤包括：
1、启动摄像头后，首先判断摄像头是否正向摆放，若未正向摆放，则发出纠正提醒；若是正向摆放，则利用摄像头拍摄所述医疗设备的显示屏获取校正图像。
摄像头都有正向和反向的区分，当摄像头正向摆放时，拍摄的图像也是正向的，当摄像头反向摆放时，拍摄的图像也是反向的，由于反向的图像在后续处理和识别时都比较麻烦，因此，若在摆放摄像头时，即将摄像头正向摆放，则可减少后续的处理工作量，也可提高识别的准确性。
2、根据所述校正图像9获取显示屏8的竖直边框81。
3、计算所述竖直边框与所述校正图像的图像竖直边界91的夹角a。如图2所示。
4、根据所述夹角驱动所述摄像头转动所述夹角的角度，使所述摄像头拍摄的图像的竖直边界与所述显示屏的竖直边框平行。如图3所示。
摄像头是否正向摆放以及摄像头转动的角度可通过角度传感器来实现，摄像头可通过电机驱动，具体驱动结构可采用现有的可360度旋转结构的摄像头来实现。
通过将摄像头拍摄的图像的竖直边界与所述显示屏的竖直边框平行，即将摄像头摆正，使拍摄的图片在竖直方向摆正，从而可减少后续的处理工作量，而且可提高识别的准确性。
本发明不需要对医疗设备本身进行改进，也不需要在医疗设备内部内嵌数据采集卡，而是采用摄像头拍摄的方式进行数据采集，因此，可适应各种医疗设备，而且可将多个医疗设备的数据采集传输至服务器，且在采集的数据异常时可发出警告信号进行提醒。此外，由于采集的数据存储在服务器上，因此，还可以进行后续的汇总、分析及处理。
请一并参见图4。本发明医疗设备数据采集系统包括摄像头1、图像处理模块2、智能盒3、服务器4和摄像头调整模块5。其中：
摄像头1拍摄医疗设备的显示屏获得拍摄画面。摄像头可以通过摄像头支架定位在医疗设备上，比如摄像头支架可通过磁吸吸附固定在医疗设备上，或者摄像头支架可直接放置在医疗设备上。
为了使拍摄的图像效果更好，所述摄像头为宽动态摄像头。由于屏幕较亮，正常采集的话可能会过曝，开启宽动态为了使屏幕看起来清晰。其实现原理是：透过合成两张不同曝光条件的图像，从而得到一张动态范围较传统单一曝光条件更高的图像，宽动态的图像处理通过摄像头的主控芯片的ISP（Image Signal Processor，图像信号处理器）来实现。
图像处理模块2对所述拍摄画面依次进行锐化处理、防抖处理后，识别所述拍摄画面中的所述显示屏的屏幕位置，并根据所述屏幕位置截取所述拍摄画面中的有效画面。
锐化处理主要采用2D滤波处理，降低图像的模糊度，突出细节。
所述防抖处理包括利用陀螺仪产生的数据计算所述拍摄画面的运动偏移情况，再根据所述运动偏移情况对所述拍摄画面进行平移、旋转，通过防抖处理，可从而起到防抖的效果。
识别屏幕位置可采用模版匹配的方法，根据屏幕外观匹配找到屏幕位置。
截取所述拍摄画面中的有效画面主要在于将拍摄画面中没有任何用处的图像裁剪掉，避免对后续图像处理造成干扰。
智能盒3获取所述摄像头的编号、所述拍摄画面的拍摄时间及所述有效画面；并识别所述有效画面的数据，提取所述有效画面的表格框，并获取所述数据在表格框中的位置，所述数据包括数据类型和数据结果。
获取摄像头的编号主要用于将拍摄画面与摄像头进行关联，通过获取拍摄画面的拍摄时间则可准确记录拍摄画面的具体时间，以便于数据的汇总，追溯。
识别所述有效画面的数据可采用现有的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）识别技术来实现。在本具体实施例中，使用基于深度学习的OCR模型来识别医疗设备屏幕上的数据，因此需要使用机器学习算法对采集到的数据进行训练。
为了训练OCR模型，需要收集大量的医疗设备屏幕数据，并对这些数据进行标注和分类。这样可以让OCR模型更加准确地识别医疗设备屏幕上的数据。为了收集更多的数据，通常需要在多个医疗机构和科室进行采集，并且尽可能地覆盖不同品牌和型号的医疗设备。
其次，需要对采集到的数据进行预处理和清洗。由于医疗设备屏幕上的数据格式和布局可能会因设备类型和制造商而异，因此需要对采集到的数据进行预处理和清洗，以便更好地适应OCR模型的训练。具体来说，可以通过图像处理和机器学习技术对数据进行去噪、分割、特征提取等操作，从而提高数据的质量和可用性。
提取所述有效画面的表格框可通过原有的线条框、有效画面中的着色深度、文字或图形之间的间隔宽度来进行提取。
服务器4获取所述数据、表格框、数据在表格框中的位置、摄像头的编号、拍摄时间，在服务器的数据库中将所述医疗设备的硬件信息与所述摄像头的编号一一对应关联，且根据所述摄像头的编号、拍摄时间、表格框、识别的数据和数据在表格框中的位置在数据库中重新生成数据采集表并存储，所述数据采集表包括医疗设备的硬件信息、拍摄时间、数据类型和数据结果。所述服务器检测所述数据结果是否有数据，若有数据，则将所述数据结果与服务器中预存的数值范围进行比对，当所述数据结果超出所述数值范围时发出第一警告信号，所述服务器的显示屏根据所述第一警告信号黄屏闪烁；若无数据，则发出第二警告信号，所述服务器的显示屏根据所述第二警报信号红屏闪烁；所述数值范围与所述医疗设备的数据类型对应。
通过将数据上传至服务器，并在服务器中重新生成与医疗设备关联起来的数据采集表，从而可便于后续的数据处理，数据查阅等。
医疗设备的硬件信息可以是医疗设备的名称加编号，从而可比较直观的获知是什么设备。当然，也可以采用带有房间编号、科室编号等信息来进行区分不同的医疗设备。
摄像头的编号可采用摄像头的硬件地址，也可以采用与硬件地址关联的唯一的编码。
通过将数据上传给服务器，可实现医疗设备数据信息化，而且当医疗设备数据发生异常时，服务器会发出警告，并及时通知工作人员前去处理，以减少医疗事故的发生，保障患者的安全。
通过数据的自动采集和数据上传给服务器，可以减少医生和护士的工作负担。由于医疗设备数据可以自动采集和处理，医生和护士可以将更多时间用于患者治疗和护理，而且可以提高医疗服务质量和效率。此外，通过实时监控医疗设备状态，可以及时发现问题并进行处理，从而提高医疗服务质量和效率。
通过数据的自动采集和数据上传给服务器，可以减少医生和护士的工作负担。由于医疗设备数据可以自动采集和处理，医生和护士可以将更多时间用于患者治疗和护理，而且可以提高医疗服务质量和效率。此外，通过实时监控医疗设备状态，可以及时发现问题并进行处理，从而提高医疗服务质量和效率。
在本具体实施例中，所述识别所述拍摄画面中的所述显示屏的屏幕位置包括采用基于模板匹配的算法来识别所述显示屏的屏幕位置，通过对所述显示屏的特征进行分析和比对，自动识别出屏幕的位置和大小，并进行校正。
为了矫正镜头成像带来的畸变，在本具体实施例中，所述识别所述有效画面的数据前还包括对所述有效画面进行畸变校正。畸变校正可采用现有的畸变校正技术来实现。通过畸变校正后，再送往后续的数据识别，能够有效的提升OCR识别的成功率。
由于医疗设备上的数据格式和布局可能会因设备类型和制造商而异，因此OCR技术无法达到100%的识别成功率。为了解决这个问题，需要对识别出来的数据进行校验和矫正。在本具体实施例中，所述识别所述有效画面的数据后还包括利用语法识别和预存的医疗设备常用词汇对识别后的数据进行校正。通过利用语法识别和医疗设备常用词汇对识别的数据进行校正，可提升校正的准确性。
摄像头调整模块5在启动摄像头后，首先判断摄像头是否正向摆放，若未正向摆放，则发出纠正提醒；若是正向摆放，则利用摄像头拍摄所述医疗设备的显示屏获取校正图像9；然后根据所述校正图像获取显示屏8的竖直边框81；再计算所述竖直边框与所述校正图像的图像竖直边界91的夹角a，如图2所示。最后根据所述夹角驱动所述摄像头转动所述夹角的角度，使所述摄像头拍摄的图像的竖直边界与所述显示屏的竖直边框平行，如图3所示。
摄像头是否正向摆放以及摄像头转动的角度可通过角度传感器来实现，摄像头可通过电机驱动，具体驱动结构可采用现有的可360度旋转结构的摄像头来实现。
通过将摄像头拍摄的图像的竖直边界与所述显示屏的竖直边框平行，即将摄像头摆正，使拍摄的图片在竖直方向摆正，从而可减少后续的处理工作量，而且可提高识别的准确性。
本发明通过利用摄像头拍摄医疗设备的显示屏获得拍摄画面，并对拍摄画面进行锐化处理和防抖处理后，识别所述拍摄画面中的所述显示屏的屏幕位置，并根据所述屏幕位置截取所述拍摄画面中的有效画面；再获取所述摄像头的编号及所述拍摄画面的拍摄时间，并将所述摄像头的编号、拍摄时间及所述有效画面传输至智能盒；然后再在智能盒中识别所述有效画面的数据，提取所述有效画面的表格框，并获取所述数据在表格框中的位置，所述数据包括数据类型和数据结果；最后将所述数据、表格框、数据在表格框中的位置、摄像头的编号、拍摄时间上传至服务器，在服务器的数据库中将所述医疗设备的硬件信息与所述摄像头的编号一一对应关联，且根据所述摄像头的编号、拍摄时间、表格框、识别的数据和数据在表格框中的位置在数据库中重新生成数据采集表并存储，所述数据采集表包括医疗设备的硬件信息、拍摄时间、数据类型和数据结果；此外，在服务器中还检测所述数据结果是否有数据，若有数据，则将所述数据结果与服务器中预存的数值范围进行比对，当所述数据结果超出所述数值范围时发出第一警告信号，所述服务器的显示屏根据所述第一警告信号黄屏闪烁；若无数据，则发出第二警告信号，所述服务器的显示屏根据所述第二警报信号红屏闪烁；所述数值范围与所述医疗设备的数据类型对应。从而不需要对医疗设备本身进行改进，也不需要在医疗设备内部内嵌数据采集卡，而是采用摄像头拍摄的方式进行数据采集，因此，可适应各种医疗设备，而且可将多个医疗设备的数据采集传输至服务器，且在采集的数据异常时可发出警告信号进行提醒。此外，由于采集的数据存储在服务器上，因此，还可以进行后续的汇总、分析及处理。
本发明具有以下特点：
1、通过摄像头捕捉医疗设备仪表盘数据，自动同步到医疗信息系统，并对识别数据进行校验，根据范围，自动预警。
2、无需对第三方依赖，快速实现数据全面自动采集，极大减轻医护工作量，让医护注意力回归患者，并协助提高科室科研数据的需求。
3、无需暴力破解，规避法律风险。
4、利用摄像头作为感知层输入，采用大量同类型设备仪表图片数据深度学习，利用HDR（High Dynamic Range Imaging，高动态范围成像）技术降低光线对识别准确度影响，利用高性能GPU（graphics processing unit，图形处理器）进行数据计算，精准识别。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种医疗设备数据采集方法，其特征在于包括：
利用摄像头拍摄医疗设备的显示屏获得拍摄画面；
对所述拍摄画面依次进行锐化处理、防抖处理后，识别所述拍摄画面中的所述显示屏的屏幕位置，并根据所述屏幕位置截取所述拍摄画面中的有效画面；
获取所述摄像头的编号及所述拍摄画面的拍摄时间，并将所述摄像头的编号、拍摄时间及所述有效画面传输至智能盒；
在智能盒中识别所述有效画面的数据，提取所述有效画面的表格框，并获取所述数据在表格框中的位置，所述数据包括数据类型和数据结果；
将所述数据、表格框、数据在表格框中的位置、摄像头的编号、拍摄时间上传至服务器，在服务器的数据库中将所述医疗设备的硬件信息与所述摄像头的编号一一对应关联，且根据所述摄像头的编号、拍摄时间、表格框、识别的数据和数据在表格框中的位置在数据库中重新生成数据采集表并存储，所述数据采集表包括医疗设备的硬件信息、拍摄时间、数据类型和数据结果；
检测所述数据结果是否有数据，若有数据，则将所述数据结果与服务器中预存的数值范围进行比对，当所述数据结果超出所述数值范围时发出第一警告信号，所述服务器的显示屏根据所述第一警告信号黄屏闪烁；若无数据，则发出第二警告信号，所述服务器的显示屏根据所述第二警报信号红屏闪烁；所述数值范围与所述医疗设备的数据类型对应。
2.根据权利要求1所述的医疗设备数据采集方法，其特征在于：所述摄像头为宽动态摄像头。
3.根据权利要求2所述的医疗设备数据采集方法，其特征在于：所述防抖处理包括利用陀螺仪产生的数据计算所述拍摄画面的运动偏移情况，再根据所述运动偏移情况对所述拍摄画面进行平移、旋转。
4.根据权利要求3所述的医疗设备数据采集方法，其特征在于：所述识别所述拍摄画面中的所述显示屏的屏幕位置包括采用基于模板匹配的算法来识别所述显示屏的屏幕位置，通过对所述显示屏的特征进行分析和比对，自动识别出屏幕的位置和大小，并进行校正；
所述识别所述有效画面的数据前还包括对所述有效画面进行畸变校正；
所述识别所述有效画面的数据后还包括利用语法识别和预存的医疗设备常用词汇对识别后的数据进行校正。
5.根据权利要求1所述的医疗设备数据采集方法，其特征在于：所述利用摄像头拍摄医疗设备的显示屏获得拍摄画面之前还包括摄像头调整步骤，所述摄像头调整步骤包括：
启动摄像头后，首先判断摄像头是否正向摆放，若未正向摆放，则发出纠正提醒；若是正向摆放，则利用摄像头拍摄所述医疗设备的显示屏获取校正图像；
根据所述校正图像获取显示屏的竖直边框；
计算所述竖直边框与所述校正图像的图像竖直边界的夹角；
根据所述夹角驱动所述摄像头转动所述夹角的角度，使所述摄像头拍摄的图像的竖直边界与所述显示屏的竖直边框平行。
6.一种医疗设备数据采集系统，其特征在于包括：
摄像头，其拍摄医疗设备的显示屏获得拍摄画面；
图像处理模块，其对所述拍摄画面依次进行锐化处理、防抖处理后，识别所述拍摄画面中的所述显示屏的屏幕位置，并根据所述屏幕位置截取所述拍摄画面中的有效画面；
智能盒，其获取所述摄像头的编号、所述拍摄画面的拍摄时间及所述有效画面；并识别所述有效画面的数据，提取所述有效画面的表格框，并获取所述数据在表格框中的位置，所述数据包括数据类型和数据结果；
服务器，其获取所述数据、表格框、数据在表格框中的位置、摄像头的编号、拍摄时间，在服务器的数据库中将所述医疗设备的硬件信息与所述摄像头的编号一一对应关联，且根据所述摄像头的编号、拍摄时间、表格框、识别的数据和数据在表格框中的位置在数据库中重新生成数据采集表并存储，所述数据采集表包括医疗设备的硬件信息、拍摄时间、数据类型和数据结果；
所述服务器检测所述数据结果是否有数据，若有数据，则将所述数据结果与服务器中预存的数值范围进行比对，当所述数据结果超出所述数值范围时发出第一警告信号，所述服务器的显示屏根据所述第一警告信号黄屏闪烁；若无数据，则发出第二警告信号，所述服务器的显示屏根据所述第二警报信号红屏闪烁；所述数值范围与所述医疗设备的数据类型对应。
7.根据权利要求6所述的医疗设备数据采集系统，其特征在于：所述摄像头为宽动态摄像头。
8.根据权利要求7所述的医疗设备数据采集系统，其特征在于：所述防抖处理包括利用陀螺仪产生的数据计算所述拍摄画面的运动偏移情况，再根据所述运动偏移情况对所述拍摄画面进行平移、旋转。
9.根据权利要求8所述的医疗设备数据采集系统，其特征在于：所述识别所述拍摄画面中的所述显示屏的屏幕位置包括采用基于模板匹配的算法来识别所述显示屏的屏幕位置，通过对所述显示屏的特征进行分析和比对，自动识别出屏幕的位置和大小，并进行校正；
所述识别所述有效画面的数据前还包括对所述有效画面进行畸变校正；
所述识别所述有效画面的数据后还包括利用语法识别和预存的医疗设备常用词汇对识别后的数据进行校正。
10.根据权利要求6所述的医疗设备数据采集系统，其特征在于：所述医疗设备数据采集系统还包括摄像头调整模块，所述摄像头调整模块包括：
启动摄像头后，首先判断摄像头是否正向摆放，若未正向摆放，则发出纠正提醒；若是正向摆放，则利用摄像头拍摄所述医疗设备的显示屏获取校正图像；
根据所述校正图像获取显示屏的竖直边框；
计算所述竖直边框与所述校正图像的图像竖直边界的夹角；
根据所述夹角驱动所述摄像头转动所述夹角的角度，使所述摄像头拍摄的图像的竖直边界与所述显示屏的竖直边框平行。
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