一种基于人脸识别的导诊方法、装置及电子设备与流程

1.本发明涉及智慧医疗技术领域，尤其涉及一种基于人脸识别的导诊方法、装置及电子设备。


背景技术：

2.目前，在各医疗机构，关于就医信息获取难，医患信息沟通障碍等问题尤为凸显，由于大部分目标医疗机构内不存在导航导诊系统，患者就医过程中只能通过目标医疗机构内的标识信息及向目标医疗机构工作人员询问才找到就医地点，即使有些大型目标医疗机构设置了院内导航系统，并没有结合就诊流程给患者就诊指导，患者还是不知道做什么及进行下一步之前有哪些注意事项，这些问题的存在无法解决医疗资源分配不均的问题。可见，现有技术中存在无法为患者提供精准的导诊服务以及医院资源分配不均的问题。


技术实现要素：

3.本发明实施例提供一种基于人脸识别的导诊方法，能够解决了现有技术中无法为患者提供精准的导诊服务以及医院资源分配不均的问题。
4.第一方面，本发明实施例提供一种基于人脸识别的导诊方法，所述方法包括：
5.获取目标人员的目标人脸特征；
6.根据所述目标人脸特征判断所述目标人员是否关联病历档案；
7.若所述目标人员关联病历档案，则根据预设预约条件判断所述目标人员是否存在最新的预约就诊信息；
8.若所述目标人员存在最新的预约就诊信息，则根据所述预约就诊信息融合目标医疗机构的多维数据生成导诊信息；
9.将所述导诊信息推送到所述目标人员对应的用户终端。
10.可选的，在所述获取目标人员的人脸特征之前，所述方法还包括：
11.获取就诊人员的预约请求，所述预约请求包括就诊人员信息；
12.根据所述预约请求判断所述就诊人员信息中是否有人脸信息；
13.若所述就诊人员信息中没有人脸信息，则采集就诊人员的人脸信息；
14.根据所述人脸信息建立就诊人员对应的病历档案；
15.基于所述病历档案获取就诊人员的预约就诊信息，并与病历档案进行关联。
16.可选的，所述采集就诊人员的人脸信息的步骤包括：
17.采集就诊人员的人脸图像；
18.对所述人脸图像进行活体检测，以得到就所述诊人员的真实人脸信息；
19.根据所述真实人脸信息验证所述就诊人员的身份信息；
20.若所述就诊人员的身份信息验证通过，则确定所述真实人脸信息为所述就诊人员的人脸信息。
21.可选的，所述对所述人脸图像进行活体检测，以得到就诊人员的真实人脸信息的
步骤包括：
22.采用基于颜色梯度特征的人脸活体检测算法对所述人脸图像进行活体检测，以得到所述就诊人员的真实人脸信息。
23.可选的，所述根据所述目标人脸特征判断所述目标人员是否关联病历档案的步骤包括：
24.在预设人脸特征库中查询是否存在与所述目标人脸特征相匹配的预设人脸特征；
25.若在所述预设人脸特征库中查询到所述预设人脸特征，则判断所述预设人脸特征是否存在对应的预设病历档案；
26.若所述预设人脸特征存在对应的预设病历档案，则判断所述目标人员关联病历档案；
27.若所述预设人脸特征不存在对应的预设病历档案，判断所述目标人员没有关联病历档案。
28.第二方面，本发明实施例还提供一种基于人脸识别的导诊装置，所述装置包括：
29.第一获取模块，用于获取目标人员的目标人脸特征；
30.第一判断模块，用于根据所述目标人脸特征判断所述目标人员是否关联病历档案；
31.第二判断模块，用于若所述目标人员关联病历档案，则根据预设预约条件判断所述目标人员是否存在最新的预约就诊信息；
32.生成模块，用于若所述目标人员存在最新的预约就诊信息，则根据所述预约就诊信息融合目标医疗机构的多维数据生成导诊信息；
33.推送模块，用于将所述导诊信息推送到所述目标人员对应的用户终端。
34.可选的，在所述获取目标人员的人脸特征之前，所述装置还包括：
35.第二获取模块，用于获取就诊人员的预约请求，所述预约请求包括就诊人员信息；
36.第三判断模块，用于根据所述预约请求判断所述就诊人员信息中是否有人脸信息；
37.采集模块，用于若所述就诊人员信息中没有人脸信息，则采集就诊人员的人脸信息；
38.建立模块，用于根据所述人脸信息建立就诊人员对应的病历档案；
39.关联模块，用于基于所述病历档案获取就诊人员的预约就诊信息，并与病历档案进行关联。
40.可选的，所述采集模块包括：
41.采集单元，用于采集就诊人员的人脸图像；
42.检测单元，用于对所述人脸图像进行活体检测，以得到就所述诊人员的真实人脸信息；
43.验证单元，用于根据所述真实人脸信息验证所述就诊人员的身份信息；
44.第一确定单元，用于若所述就诊人员的身份信息验证通过，则确定所述真实人脸信息为所述就诊人员的人脸信息。
45.第三方面，本发明实施例还提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实
现本发明实施例提供的基于人脸识别的导诊方法中的步骤。
46.第四方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现发明实施例提供的基于人脸识别的导诊方法中的步骤。
47.本发明实施例中，通过获取目标人员的目标人脸特征；根据所述目标人脸特征判断所述目标人员是否关联病历档案；若所述目标人员关联病历档案，则根据预设预约条件判断所述目标人员是否存在最新的预约就诊信息；若所述目标人员存在最新的预约就诊信息，则根据所述预约就诊信息融合目标医疗机构的多维数据生成导诊信息；将所述导诊信息推送到所述目标人员对应的用户终端。这样能够结合目标人员的目标人脸特征、病历档案以及目标医疗机构的多维数据生成导诊信息，并推动给目标人员的用户终端，目标人员可以通过用户终端精准的获取到导诊服务，并且不占用目标医疗机构工作人员的工作时间以及人力资源。进而解决了现有技术中无法为患者提供精准的导诊服务以及医院资源分配不均的问题。
附图说明
48.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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发明的一些实施例，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。
49.图1是本发明实施例提供的一种智能导诊系统的示意图；
50.图2是本发明实施例提供的一种基于人脸识别的导诊方法的流程图；
51.图3是图2中步骤202提供的一种方法的流程图；
52.图4是本发明实施例提供的一种导诊推送方法的流程图；
53.图5是本发明实施例提供的另一种基于人脸识别的导诊方法的流程图；
54.图6是图5中步骤403提供的一种方法的流程图；
55.图7是本发明实施例提供的一种基于人脸识别的导诊装置的结构示意图；
56.图8是本发明实施例提供的另一种基于人脸识别的导诊装置的结构示意图；
57.图9是图8实施例中采集模块提供的一种结构示意图；
58.图10是图7实施例中第一判断模块提供的一种结构示意图；
59.图11是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
60.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
61.为了更清楚解释本发明的技术方案，如图1所示，图1是本发明实施例提供的一种智能导诊系统的示意图，该智能导诊系统100以应用于医院场景为例进行说明，该智能导诊系统100包括：医院公众号/小程序101、病人病历个人档案数据库102、人像抓拍摄像头103、
融合数据104、微信端105。其中医院公众号/小程序101用于采集病人人脸以及合适病人身份。病人病历个人档案数据库102用于存储病人身份信息以及对应的电子病历。人像抓拍摄像头103用于抓拍识别在医院内的就诊病人的人脸图像。融合数据104包括医院建筑数据和就诊数据。当确定就诊人员身份后，将医院建筑数据和就诊数据与病人病历个人档案数据库102中的病人身份信息和电子病历进行融合，得到导诊信息，然后将导诊信息推送给微信端105。微信端105用于接收显示融合数据中的导诊步骤、导诊导航、注意事项等，便于病人能够通过微信端105中的导诊步骤、导诊导航、注意事项等进行就医活动。其中，病人可以称为就诊人员、就诊病人、患者等。
62.当然，医院公众号/小程序101可以替换为具有相同功能的应用软件。人像抓拍摄像头103还可以替换为具有相同功能的其他图像采集设备。微信端105可以替换为具有相同功能的应用软件或者其他通信账号。通信账号可以是邮箱、电话号码等。应用软件可以是安装在用户终端设备中的网页浏览器应用、购物类应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件、管理类应用等。用户终端设备可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、mp3播放器(moving picture experts group audio layer iii，动态影像专家压缩标准音频层面3)、mp4(moving picture experts groupaudio layer iv，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、膝上型便携计算机和台式计算机等等设备。
63.具体的，当病人在医院公众号/小程序101进行预约就诊时，需要采集病人的人脸图像以及核实病人身份，并且关联病人病历个人档案数据库102中的病人身份信息以及电子病历(若病人第一次预约则保存病人采集的病人人脸以及建立电子病历)。当病人出现在医院的人像抓拍摄像头103的抓拍范围内时，并人像抓拍摄像头103抓拍并识别。通过与病人病历个人档案数据库102中已有的病人身份进行对比。在确定病人的身份后，就可以根据该病人的预约就诊信息融合医院的医院建筑数据以及病人就数据然后推送到该病人的微信端105中。这样病人可以通过微信端105了解到具体的导诊步骤、导诊导航以及注意事项，便于病人在医院中的就医活动。就医过程中不占用医院工作人员的工作时间以及人力资源。进而解决了现有技术中无法为患者提供精准的导诊服务以及医院资源分配不均的问题。
64.应该理解，图1中的医院公众号/小程序101、病人病历个人档案数据库102、人像抓拍摄像头103、融合数据104、微信端105的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的医院公众号/小程序101、病人病历个人档案数据库102、人像抓拍摄像头103、融合数据104、微信端105。
65.请参见图2，图2是本发明实施例提供的一种基于人脸识别的导诊方法的流程图，如图2所示，包括以下步骤：
66.步骤201、获取目标人员的目标人脸特征。
67.其中，上述目标人员可以为出现在目标医疗机构内，且出现在抓拍摄像头等图像采集设备的拍摄范围内的人员，其中可以是医护人员，就诊人员，家属人员，探望人员等。目标人员可以是一个或多个。上述目标人脸特征为目标人员的人脸对应的人脸特征。当目标人员为多个时，对应的目标人脸特征也为多个。人脸特征包含人脸特征值。上述医疗机构可以是医院、诊所等，当然还可以是其他医疗机构，使用本方法实现导诊的均是本发明的保护
范围。在本实施例中，主要以医院进行说明。
68.抓拍摄像头可以是安装在目标医疗机构内各个角落中的摄像头，用于抓拍目标医疗机构内目标人员的人脸图像，并且还可以用于定位该目标人员的位置。摄像头的数量可以为一个或多个。
69.具体的，可以是通过抓拍摄像头抓拍拍摄范围内的目标人员的人脸图像并识别得到上述目标人脸特征的。也可以通过抓拍摄像头获取到目标人员的位置信息的。目标人脸特征可以是通过抓拍摄像头获取抓拍连续的视频帧，并对视频帧中的目标人员的人脸进行识别得到的。只要目标人员进入抓拍摄像头的抓拍范围内，就可以获取到目标人员的目标人脸特征。例如：抓拍摄像头安装在目标医疗机构门口，当有目标人员进入抓拍摄像头的抓拍范围时，通过抓拍摄像头对目标人员进行拍摄并对拍到的目标人员的人脸图像进行识别分析，就可以得到该目标人员的目标人脸特征。当然了，当抓拍摄像头抓同时抓拍到多个目标人员时，可以同时获取到多个目标人员对应的目标人脸特征。
70.需要说明的是，当在某个抓拍摄像头抓拍到多个目标人员的人脸时，可以分别通过卡尔曼滤波算法跟踪抓拍到的多个人脸。
71.步骤202、根据目标人脸特征判断目标人员是否关联病历档案。
72.其中，上述病历档案为目标人员在目标医疗机构中的就诊档案，病历档案可以是电子病历档案。病历档案是预先建立的，并且是存储在目标医疗机构的预设病历档案数据库中。预设病历档案数据库可以称为病人病历个人档案数据库。病历档案中包含有就诊人员对应的基本信息和就诊信息。基本信息可以包括姓名、实名制账号、联系方式(电话号码、邮箱等)、人脸图像等。就诊信息可以包括就诊记录以及就诊状态等，还可以包括预约就诊信息等。
73.具体的，参见图3，图3是图2中步骤202提供的一种方法的流程图，步骤202包括步骤：
74.步骤301、在预设人脸特征库中查询是否存在与目标人脸特征相匹配的预设人脸特征。
75.步骤302、若在预设人脸特征库中查询到预设人脸特征，则判断预设人脸特征是否存在对应的预设病历档案。
76.步骤303、若预设人脸特征存在对应的预设病历档案，则判断目标人员关联病历档案。
77.步骤304、若预设人脸特征不存在对应的预设病历档案，判断目标人员没有关联病历档案。
78.其中，上述预设人脸特征库为预先设置的同于存储就诊人员的人脸特征的数据库。预设人脸特征库可以称为病人档案人脸库，还可以称为从医人脸库特征库。预设人脸特征为就诊人员预先提供并存储在预设人脸特征库中的人脸特征。上述预设病历档案为预先为就诊人员建立的病历档案，用于存在就诊人员的基本信息以及就诊信息。比如，就诊人员之间在目标医疗机构就医时，建立的病历档案。或者就诊人员第一次预约时，建立的病历档案。预设病历档案可以存储在目标医疗机构的预设病历档案数据库中。
79.具体的，当获取到目标人员的目标人脸特征后，将该目标人脸特征与预设人脸特征库中的预设人脸特征进行比对搜索。主要遍历计算目标人脸特征与预设人脸特征库中预
设人脸特征之间的人脸相似度，并将计算得到的最高人脸相似度与预设人脸相似度阈值进行比较，若最高人脸相似度满足预设人脸相似度阈值，则可以确定该目标人脸特征与最高人脸相似度对应的预设人脸特征相匹配，也就说明在预设人脸特征库中搜索与目标人脸特征相匹配的预设人脸特征。
80.若在预设人脸特征库中搜索到与该目标人脸特征相匹配的预设人脸特征，则说明该目标人员存在预设人脸特征。所以需要通过该预设人脸特征与预设病历档案之间的映射关系在病人病历个人档案数据库中查找与该预设人脸特征对应的预设病历档案。主要是遍历计算与目标人脸特征相匹配的预设人脸特征与预设病历档案数据库中的预设病历档案之间的档案相似度。因为每个病历档案均包含有就诊人员的人脸信息。将最高档案相似度与预设档案相似度阈值进行比较，若最高档案相似度满足预设档案相似度阈值，说明在预设病历档案数据库中找到与该预设人脸特征的预设病历档案，则将最高档案相似度对应的预设病历档案作为预设人脸特征的病历档案，也进而作为目标人员的病历档案。也进一步的说明该目标人员关联病历档案。
81.若最高档案相似度不满足预设档案相似度阈值，说明在预设病历档案数据库中没有找到与该预设人脸特征对应的预设病历档案，则说明该预设人脸特征不存在预设病历档案，也进一步的说明该目标人员没有关联病历档案。
82.步骤103、若目标人员关联病历档案，则根据预设预约条件判断目标人员是否存在最新的预约就诊信息。
83.其中，上述最新的预约就诊信息是指目标人员最近一次的预约就诊信息，且还未失效的预约就诊信息。当目标人员存在最新的预约就诊信息，则说明该目标人员为就诊人员或者说是就诊病人。预约就诊信息包括就预约就诊时间、就诊状态、主治医生、诊科室、就诊疾病类型等数据。预约就诊信息是就诊人员预先建立的最新的预约信息。预约就诊信息可以称为预约挂号信息。上述预设预约条件可以包括预设预约时间条件，预设预约时间条件可以是指当前时间与预约就诊时间是同一天，或者预约时间距离当前时间在预设时间范围内。预设时间范围可以设置为在当前时间后半小时、一、二、三、四、五小时等，当然还可以设置为其他数值的时间，只要满足在当前时间以后的时间即可。当前时间可以是检测到就诊人员的时间。
84.具体的，在确定就诊人员关联病历档案后，可以获取病历档案的预约记录，预约记录包括就诊人员的病历档案中记录的所有预约就诊信息。提取预约记录中最近一次预约就诊信息的预约就诊时间。根据最近一次的预约就诊时间来判断就诊人员是否存在最新的预约就诊信息。若预约就诊时间与当前时间在同一天，或者预约就诊时间在当前时间后的预设时间范围内，则说明该就诊人员存在最新的预约就诊信息。否则说明该就诊人员不存在最新的预约就诊信息。
85.步骤204、若目标人员存在最新的预约就诊信息，则根据预约就诊信息融合目标医疗机构的多维数据生成导诊信息。
86.其中，上述多维数据包括目标医疗机构的建筑物和各科室分布地理位置信息、建筑物和各就诊科室的导航信息、以及就诊系统中的各个疾病类型的就诊步骤、就诊注意事项等信息。上述导诊信息用于引导就诊人员在目标医疗机构进行医疗活动的信息。
87.具体的，确定就诊人员有最新的预约就诊信息后，可以根据预约就诊信息中的预
约就诊时间、就诊状态、主治医生、就诊科室、就诊疾病类型等数据来获取到就诊人员的就诊疾病类型对应的就诊科室的地理位置信息和导航信息、主治医生、以及就诊疾病类型对应的就诊步骤和就诊注意事项等信息。并将就诊人员的就诊疾病类型对应的就诊科室的地理位置信息和导航信息、主治医生、以及就诊疾病类型对应的就诊步骤和就诊注意事项等信息进整理形成导诊信息。该导诊信息可以随着就诊系统中就诊状态的更新而更新。
88.步骤205、将导诊信息推送到目标人员对应的用户终端。
89.其中，上述用户终端可以是就诊人员使用的终端设备。终端设备中安装有有各种通讯客户端应用，例如网页浏览器应用、购物类应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件、管理类应用等。就诊病人可以使用实名制账号登录上述通讯客户端应用，或者关注目标医疗机构的公众号。
90.具体的，当生成导诊信息后，通过获取就诊人员的实名制账号、联系方式等，并将导诊信息发送到对应的实名制账号(比如，qq账号、微信账号、支付宝账号、微博账号等)中，还可以以信息的形式发送到联系方式中的电话号码中，还可以以邮件的方式发送到联系方式的邮箱中。这样就诊人员就可以点击打开可查看导诊详情：了解到就诊人员的就诊疾病类型对应的就诊科室的地理位置信息和导航信息、主治医生、以及就诊疾病类型对应的就诊步骤和就诊注意事项等信息，还可可以查看，就诊疾病的当前科室叫号、缴费状态等信息，由于导诊信息是随着就诊状态实时更新的，所以就诊人员的用户终端中接收到的导诊信息以及用户看到的导诊信息都是会随着就诊人员操作步骤实时动态数据变化的。
91.需要说明的是，当判断出目标人员没有关联病历档案时，说明该目标人员不是该目标医疗机构的就诊病人，或者说，该目标人员没有上传人脸信息，或者没有建立病历档案。此时就不需要向该目标人员推送导致信息。
92.当目标人员不存在最新的预约就诊信息时，说明该目标人员不是来看病的，或者说该目标人员没有在线上预约。所以也不需要向该目标人员推送导诊信息。
93.进一步的，参见图4、图4是本发明实施例提供的一种导诊推送方法的流程图，该导诊推送方法包括步骤：
94.就诊病人预约时执行的步骤包括：
95.步骤一、网上预约挂号。
96.步骤二、判断是否关联过人脸。
97.步骤三、若是，则直接预约挂号。
98.步骤四、若否，则采集就诊病人人脸并进行活体检测。
99.步骤五、判断就诊病人的人脸和姓名是否验证一致。
100.步骤六、若就诊病人的人脸和姓名验证不一致，则返回执行步骤四。
101.步骤七、若就诊病人的人脸和姓名验证一致，则关联电子病历和就诊档案。
102.步骤八、进入预约挂号，并执行步骤十四。
103.医院识别推送的步骤包括：
104.步骤九、动态抓拍医院内人脸信息。
105.步骤十、人脸实时比对病人人脸库。
106.步骤十一、判断是否关联病人人脸。
107.步骤十二、若没有关联病人人脸，则不推送。
108.步骤十三、若关联病人人脸，则判断是否有预约信息。
109.步骤十四、若没有预约信息，则不推送。
110.步骤十五、若有预约信息，则融合医院建筑数据以及其他系统数据。
111.步骤十六、生成导诊信息。
112.步骤十七、将所述导诊信息推送到微信端；
113.步骤十八、结束。
114.在本发明实施例中，通过获取目标人员的目标人脸特征；根据目标人脸特征判断目标人员是否关联病历档案；若目标人员关联病历档案，则根据预设预约条件判断目标人员是否存在最新的预约就诊信息；若目标人员存在最新的预约就诊信息，则根据预约就诊信息融合目标医疗机构的多维数据生成导诊信息；将导诊信息推送到目标人员对应的用户终端。这样可以实现以下效果：
115.1、缓解人力问题：解决了医院内部就医信息闲置及就诊流程形式化的问题，打通信息孤岛问题，改善了患者对医院就诊流程不熟悉、反复询问、盲目等待、毫无就医规划以及来医院就诊费时费力的问题。
116.2、主动式导诊动态人脸推送：医院内的抓拍摄像头就像是服务的眼镜，时刻扫描在医院内的是否是就诊病人，识别到后无需病人自主询问或者扫码生成，直接通过云端生成导诊数据并实时推送到病人的微信端页面，就诊病人收到通知后直接点击打开页面即可查看，无需下载，用完即走。
117.3、融合医院内部的多维数据实现智能化：最大化的利用了医院内现有的3d建筑数据，连接his(hospital information system，医院信息系统)、lis(laboratory informationmanagement system，精益生产信息系统)、pecs(图像交换沟通法)病理、药房等系统，将院方数据库中的数据变成了对患者有用的指导信息，变成了医院提高运行效率的有力工具。
118.这样能够解决现有技术中无法为患者提供精准的导诊服务以及医院资源分配不均的问题。
119.参见图5，图5是本发明实施例提供的另一种基于人脸识别的导诊方法的流程图，在图1的基础上，在步骤201之前，方法还包括步骤：
120.步骤401、获取就诊人员的预约请求，预约请求包括就诊人员信息。
121.其中，上述预约请求为就诊人员使用实名制账号登录的应用平台后发出的预约就诊请求。上述就诊人员信息包括就诊人员的基本信息，比如，姓名、实名制账号信息、联系方式、人脸图像中的一种或多种。
122.具体的，就诊人员需要想目标医疗机构预约治疗疾病时，就诊人员可以使用实名制账号在用户终端登录应用客户端，进而在用户客户端界面填写就诊人员的基本信息后发送到目标医疗机构的网上系统提交预约请求。这样就诊人员就可以直接根据该预约请求向目标医疗机构请求治疗疾病的具体事项。就诊人员就不需要到目标医疗机构去现场排队预约。
123.步骤402、根据预约请求判断就诊人员信息中是否有人脸信息。
124.其中，上述人脸信息为就诊人员对应的人脸的特征信息。
125.具体的，当获取到就诊人员的预约请求后，需要对就诊人员信息进行人脸信息检
测，当在就诊人员信息中检测不到人脸信息，则判断就诊人员信息中没有人脸信息，若在就诊人员信息中检测到人脸信息，则判断就诊人员信息汇总有人脸信息。
126.步骤403、若就诊人员信息中没有人脸信息，则采集就诊人员的人脸信息。
127.具体的，当就诊人员信息中没有检测到人脸信息，则需要就诊人员实时提供人脸信息。
128.具体实施例时，参见图6，图6是图5中步骤403提供的一种方法的流程图，步骤403包括步骤：
129.步骤501、通过采集就诊人员的人脸图像。
130.步骤502、对人脸图像进行活体检测，以得到就诊人员的真实人脸信息。
131.步骤503、根据真实人脸信息验证就诊人员的身份信息。
132.步骤504、若就诊人员的身份信息验证通过，则确定真实人脸信息为就诊人员的人脸信息。
133.当就诊人员信息中没有检测到人脸信息，说明就诊人员可能是首次就诊预约或者之前人脸信息没有绑定病历档案，此时会要求就诊人员预约前进行人脸采集认证。为了保证采集的人脸是就诊人员本人真实的人像采集，采用活体检测接口进行检查，具体采用基于颜色梯度特征的人脸活体检测算法对人脸图像进行活体检测，以得到就诊人员的真实人脸信息。提供的人脸活体检测算法公式如下：
[0134][0135]
其中，1表示活体人脸，-1表示非活体人脸，t为分类阈值，f(x)为人脸图像的特征向量。在确定采集到的人脸信息是真实有效的活体人脸后，可通过第三方接口核实身份信息看采集到的人脸信息与实名制账号中的姓名是否统一。若统一，则说明就诊人员的身份信息验证通过，则确定真实人脸信息为就诊人员的人脸信息。第三方接口可以是连接具有权威的人员信息管理系统，进而能够获取到可信度高的身份信息。
[0136]
步骤404、根据人脸信息建立就诊人员对应的病历档案。
[0137]
其中，上述病历档案为用于将记录就诊人员的基本信息以及就诊人员的医疗记录。
[0138]
具体的，当确定就诊人员的人脸信息后，就可以基于就诊人员的人脸信息建立新的病历档案。
[0139]
步骤405、基于病历档案获取就诊人员的预约就诊信息，并与病历档案进行关联。
[0140]
其中，上述预约就诊信息是就诊病人根据自身的疾病情况提供的预约信息。
[0141]
具体的，为就诊人员建立病历档案后，就可以响应就诊人员的预约请求，实现预约挂号，进而得到就诊人员的预约就诊信息。并将预约就诊信息与病历档案进行关联。
[0142]
作为一种实施方式，若直接检测到就诊人员的人脸信息，则可以直接使用该就诊人员的人脸信息。并基于检测到的人脸信息建立对应的病历档案。或者当检测到就诊人员的人脸信息时，就可以再次检测是否存在病历档案，若存在，则直接基于存在的病历档案直接进行预约挂号进而得到就诊人员的预约就诊信息。此时，不需要重新基于检测到的人脸信息建立新病历档案，这样可以避免一个人有多个病历档案的情况，便于就诊人员的病历
档案管理。
[0143]
在本实施例中，能够预先获取就诊人员的人脸信息并为就诊人员建立病历档案，并且获取到就诊人员的预约就诊信息。从而便于就诊人员到达目标医疗机构后，能够直接通过获取就诊人员的人脸信息来获取到就诊人员的预约就诊信息，进而为就诊人员提供导致信息。
[0144]
具体实现如下效果：
[0145]
1、为就诊人员客户端提供目标医疗机构内路线导航、就诊步骤、科别及诊室导航、检查预约导航、取报告导航、办理出入院手续、保险报销导航服务，为患者在医院就诊的每一个环节提供就诊指导。
[0146]
2、就诊病人实名制，通过医院公众号或者小程序病人在线预约的时候，上传病人人脸数据并进行加密身份核实，通过后系统会建立病人人脸电子病历一人一档。
[0147]
4、更多维的院内导航技术，通过人脸摄像头安装部署的坐标和抓拍，融合建筑3d数据，可以实现就诊病人精准导航对应的科室或者目标地点实现医疗活动。
[0148]
这样能够解决现有技术中无法为患者提供精准的导诊服务以及医院资源分配不均的问题。
[0149]
参见图7，图7是本发明实施例提供的一种基于人脸识别的导诊装置的结构示意图，如图7所示，该基于人脸识别的导诊装置600包括：
[0150]
第一获取模块601，用于获取目标人员的目标人脸特征；
[0151]
第一判断模块602，用于根据目标人脸特征判断目标人员是否关联病历档案；
[0152]
第二判断模块603，用于若目标人员关联病历档案，则根据预设预约条件判断目标人员是否存在最新的预约就诊信息；
[0153]
生成模块604，用于若目标人员存在最新的预约就诊信息，则根据预约就诊信息融合目标医疗机构的多维数据生成导诊信息；
[0154]
推送模块605，用于将导诊信息推送到目标人员对应的用户终端。
[0155]
可选的，参见图8，图8是本发明实施例提供的另一种基于人脸识别的导诊装置的结构示意图，在图7的基础上，在第一获取模块601之前，基于人脸识别的导诊装置600还包括：
[0156]
第二获取模块606，用于获取就诊人员的预约请求，预约请求包括就诊人员信息；
[0157]
第三判断模块607，用于根据预约请求判断就诊人员信息中是否有人脸信息；
[0158]
采集模块608，用于若就诊人员信息中没有人脸信息，则采集就诊人员的人脸信息；
[0159]
建立模块609，用于根据人脸信息建立就诊人员对应的病历档案；
[0160]
关联模块610，用于基于病历档案获取就诊人员的预约就诊信息，并与病历档案进行关联。
[0161]
可选的，参见图9，图9是图8实施例中采集模块提供的一种结构示意图，采集模块608包括：
[0162]
采集单元6081，用于采集就诊人员的人脸图像；
[0163]
检测单元6082，用于对人脸图像进行活体检测，以得到就诊人员的真实人脸信息；
[0164]
验证单元6083，用于根据真实人脸信息验证就诊人员的身份信息；
[0165]
第一确定单元6084，用于若就诊人员的身份信息验证通过，则确定真实人脸信息为就诊人员的人脸信息。
[0166]
可选的，检测单元还用于采用基于颜色梯度特征的人脸活体检测算法对人脸图像进行活体检测，以得到就诊人员的真实人脸信息。
[0167]
可选的，参见图10，图10是图7实施例中第一判断模块提供的一种结构示意图，第一判断模块602包括：
[0168]
查询单元6021，用于在预设人脸特征库中查询是否存在与目标人脸特征相匹配的预设人脸特征；
[0169]
判断单元6022，用于若在预设人脸特征库中查询到预设人脸特征，则判断预设人脸特征是否存在对应的预设病历档案；
[0170]
第二确定单元6023，用于若预设人脸特征存在对应的预设病历档案，则确定目标人员关联病历档案；
[0171]
第三确定单元6024，用于若预设人脸特征不存在对应的预设病历档案，则确定目标人员没有关联病历档案。
[0172]
本发明实施例提供的基于人脸识别的导诊装置600能够实现上述方法实施例中的各个实施方式，以及相应有益效果，为避免重复，这里不再赘述。
[0173]
参见图11，图11是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图，该电子设备700包括：存储器702、处理器701及存储在存储器702上并可在处理器701上运行的计算机程序，处理器701执行计算机程序时实现上述实施例提供的基于人脸识别的导诊方法中的步骤，处理器701执行以下步骤：
[0174]
获取目标人员的目标人脸特征；
[0175]
根据目标人脸特征判断目标人员是否关联病历档案；
[0176]
若目标人员关联病历档案，则根据预设预约条件判断目标人员是否存在最新的预约就诊信息；
[0177]
若目标人员存在最新的预约就诊信息，则根据预约就诊信息融合目标医疗机构的多维数据生成导诊信息；
[0178]
将导诊信息推送到目标人员对应的用户终端。
[0179]
可选的，处理器701在执行获取目标人员的人脸特征之前，处理器701还执行以下步骤：
[0180]
获取就诊人员的预约请求，预约请求包括就诊人员信息；
[0181]
根据预约请求判断就诊人员信息中是否有人脸信息；
[0182]
若就诊人员信息中没有人脸信息，则采集就诊人员的人脸信息；
[0183]
根据人脸信息建立就诊人员对应的病历档案；
[0184]
基于病历档案获取就诊人员的预约就诊信息，并与病历档案进行关联。
[0185]
可选的，处理器701在执行的采集就诊人员的人脸信息的步骤包括：
[0186]
采集就诊人员的人脸图像；
[0187]
对人脸图像进行活体检测，以得到就诊人员的真实人脸信息；
[0188]
根据真实人脸信息验证就诊人员的身份信息；
[0189]
若就诊人员的身份信息验证通过，则确定真实人脸信息为就诊人员的人脸信息。
[0190]
可选的，处理器701在执行的对人脸图像进行活体检测，以得到就诊人员的真实人脸信息的步骤包括：
[0191]
采用基于颜色梯度特征的人脸活体检测算法对人脸图像进行活体检测，以得到就诊人员的真实人脸信息。
[0192]
可选的，处理器701在执行的根据目标人脸特征判断目标人员是否关联病历档案的步骤包括：
[0193]
在预设人脸特征库中查询是否存在与目标人脸特征相匹配的预设人脸特征；
[0194]
若在预设人脸特征库中查询到预设人脸特征，则判断预设人脸特征是否存在对应的预设病历档案；
[0195]
若预设人脸特征存在对应的预设病历档案，则判断目标人员关联病历档案；
[0196]
若预设人脸特征不存在对应的预设病历档案，判断目标人员没有关联病历档案。
[0197]
需要说明的是，上述电子设备700可以是档案相关部门的智能终端、手机、平板电脑等设备。
[0198]
本发明实施例提供的电子设备700能够实现上述方法实施例中的各个实施方式，以及相应有益效果，为避免重复，这里不再赘述。
[0199]
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例提供的基于人脸识别的导诊方法的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
[0200]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-only memory，rom)或随机存取存储器(randomaccess memory，简称ram)等。
[0201]
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。