有毒生物的鉴定方法、装置及服务器与流程

1.本发明涉及鉴定技术领域，尤其是涉及一种有毒生物的鉴定方法、装置及服务器。


背景技术：

2.自然界中生存着多种多样的生物，其中不乏可能导致人类中毒的有毒生物。目前，若用户掌握了某种有毒生物的图像或dna(deoxyribo nucleic acid，脱氧核糖核酸)序列，需要前往专业的有毒生物鉴定机构并向该机构提出鉴定申请，申请通过后由该机构进行有毒生物鉴定，有毒生物鉴定过程存在流程繁琐、效率低下等问题。


技术实现要素：

3.有鉴于此，本发明的目的在于提供一种有毒生物的鉴定方法、装置及服务器，可以高效准确地对有毒生物进行鉴定，显著提高了有毒生物的鉴定效率。
4.第一方面，本发明实施例提供了一种有毒生物的鉴定方法，所述方法应用于服务器，所述服务器配置有多个候选鉴定模式，所述方法包括：响应针对于所述候选鉴定模式的第一选择操作，确定目标鉴定模式以及所述目标鉴定模式对应的目标信息类型和目标鉴定算法；获取所述目标信息类型对应的待鉴定信息；利用所述目标鉴定算法对所述待鉴定信息进行有毒生物鉴定，得到所述待鉴定信息对应的有毒生物鉴定结果。
5.在一种实施方式中，所述目标鉴定模式包括dna鉴定模式，所述dna鉴定模式对应的目标信息类型包括序列类型，所述dna鉴定模式对应的目标鉴定算法包括序列鉴定算法；在所述获取所述目标信息类型对应的待鉴定信息的步骤之前，所述方法还包括：响应针对于所述dna鉴定模式对应的至少一个候选鉴定对象的第二选择操作，确定目标鉴定对象；响应针对于所述目标鉴定对象对应的至少一个候选鉴定数据库的第三选择操作，确定目标鉴定数据库；响应针对于所述目标鉴定对象对应的至少一个候选鉴定条件的第四选择操作，确定目标鉴定条件；其中，所述候选鉴定条件包括时间条件。
6.在一种实施方式中，所述利用所述目标鉴定算法对所述待鉴定信息进行有毒生物鉴定，得到所述待鉴定信息对应的有毒生物鉴定结果的步骤，包括：利用指定接口调用所述序列鉴定算法，基于所述待鉴定信息从所述目标鉴定数据库中确定与所述目标鉴定条件匹配的有毒生物鉴定结果；其中，所述目标鉴定数据库包括多个候选属子数据库。
7.在一种实施方式中，所述基于所述待鉴定信息从所述目标鉴定数据库中确定与所述目标鉴定条件匹配的有毒生物鉴定结果的步骤，包括：对所述待鉴定信息进行字段化处理，得到待鉴定字段；将所述待鉴定字段与属分类水平字段集进行比对得到比对差异值；基于所述比对差异值和所述比对差异值对应的第一打分表，从所述候选属子数据库中确定目标属子数据库；根据所述目标属子数据库和预设碱基差异值对应的第二打分表确定有毒生物鉴定结果。
8.在一种实施方式中，所述方法还包括：获取预先配置的结果展示模板；其中，所述结果展示模板包括多个展示区域；解析所述有毒生物鉴定结果得到每个所述展示区域对应
的解析结果；将每个所述解析结果分别写入每个所述解析结果对应的展示区域，得到结果展示界面；通过所述结果展示界面展示所述有毒生物鉴定结果。
9.在一种实施方式中，所述目标鉴定模式包括图像鉴定模式，所述图像鉴定模式对应的目标信息类型包括图像类型，所述图像鉴定模式对应的目标鉴定算法包括图像识别算法；所述利用所述目标鉴定算法对所述待鉴定信息进行有毒生物鉴定，得到所述待鉴定信息对应的有毒生物鉴定结果的步骤，包括：利用所述图像识别算法识别所述待鉴定信息中包含的目标有毒生物；在预先配置的有毒生物数据库中查找所述目标有毒生物的物种信息，并将所述目标有毒生物和所述物种信息作为有毒生物鉴定结果。
10.在一种实施方式中，所述利用所述图像识别算法识别所述待鉴定信息中包含的目标有毒生物的步骤，包括：将所述待鉴定信息输入至预先训练的图像识别模型，通过所述图像识别模型识别所述待鉴定信息中包含的目标有毒生物。
11.第二方面，本发明实施例还提供一种有毒生物的鉴定装置，所述装置应用于服务器，所述服务器配置有多个候选鉴定模式，所述装置包括：确定模块，用于响应针对于所述候选鉴定模式的第一选择操作，确定目标鉴定模式以及所述目标鉴定模式对应的目标信息类型和目标鉴定算法；信息获取模块，用于获取所述目标信息类型对应的待鉴定信息；鉴定模块，用于利用所述目标鉴定算法对所述待鉴定信息进行有毒生物鉴定，得到所述待鉴定信息对应的有毒生物鉴定结果。
12.第三方面，本发明实施例还提供一种服务器，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机可执行指令，所述处理器执行所述计算机可执行指令以实现第一方面提供的任一项所述的方法。
13.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存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，计算机可执行指令促使处理器实现第一方面提供的任一项所述的方法。
14.本发明实施例提供的一种有毒生物的鉴定方法、装置及服务器，首先响应针对于候选鉴定模式的第一选择操作，确定目标鉴定模式以及目标鉴定模式对应的目标信息类型和目标鉴定算法，并获取目标信息类型对应的待鉴定信息，从而利用目标鉴定算法对待鉴定信息进行有毒生物鉴定，得到待鉴定信息对应的有毒生物鉴定结果。上述方法为用户提供多种线上有毒生物鉴定模式，用户可从中选择所需鉴定模式，并在该鉴定模式下上传相应类型的待鉴定信息，即可利用该鉴定模式下的鉴定算法高效准确地得到有毒生物鉴定，显著提高了有毒生物的鉴定效率。
15.本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
16.为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
17.为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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
附图是本发明的一些实施方式，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。
18.图1为本发明实施例提供的一种有毒生物的鉴定方法的流程示意图；
19.图2为本发明实施例提供的一种信息获取界面的示意图；
20.图3为本发明实施例提供的一种序列鉴定算法的示意图；
21.图4为本发明实施例提供的一种结果展示模板的示意图；
22.图5为本发明实施例提供的一种有毒生物的鉴定装置的结构示意图；
23.图6为本发明实施例提供的一种服务器的结构示意图。
具体实施方式
24.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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做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。
25.目前，现有技术中有毒生物鉴定过程存在流程繁琐、效率低下等问题，基于此，本发明实施提供了一种有毒生物的鉴定方法、装置及服务器，可以高效准确地对有毒生物进行鉴定，显著提高了有毒生物的鉴定效率。
26.为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种有毒生物的鉴定方法进行详细介绍，方法应用于服务器，服务器配置有多个候选鉴定模式，候选鉴定模式可以包括dna鉴定模式和图像鉴定模式，参见图1所示的一种有毒生物的鉴定方法的流程示意图，该方法主要包括以下步骤s102至步骤s106：
27.步骤s102，响应针对于候选鉴定模式的第一选择操作，确定目标鉴定模式以及目标鉴定模式对应的目标信息类型和目标鉴定算法。其中，第一选择操作可以为点击操作，dna鉴定模式对应的目标信息类型为序列类型，以及对应的目标鉴定算法为序列鉴定算法，图像鉴定模式对应的目标信息类型为图像类型，以及对应的目标鉴定算法为图像识别算法。在一种实施方式中，预先配置每个候选鉴定模式对应的信息类型和鉴定算法，在后续应用中通过图形用户界面展示每个候选鉴定模式分别对应的控件，用户点击控件即可确定目标鉴定模式以及对应的目标信息类型和目标鉴定算法。
28.步骤s104，获取目标信息类型对应的待鉴定信息。其中，如果目标信息类型为序列类型，则待鉴定信息为待鉴定的dna序列；如果目标信息为图像类型，则待鉴定信息为待鉴定的图像。在一种实施方式中，当确定目标鉴定模式后，可通过图形用户界面提供相应的信息上传控件，以便于用户通过该信息上传控件将相应类型的待鉴定信息上传至服务器。
29.步骤s106，利用目标鉴定算法对待鉴定信息进行有毒生物鉴定，得到待鉴定信息对应的有毒生物鉴定结果。其中，有毒生物鉴定结果可以包括有毒生物种类和物种信息等，还可以包括匹配结果、覆盖率、相似度、数据表、树状图中的一种或多种。在一种实施方式中，如果目标鉴定模式为dna鉴定模式，则可以利用指定接口调用预先配置的序列鉴定算法，从而通过该序列鉴定算法确定dna序列对应的有毒生物鉴定结果；如果目标鉴定模式为图像鉴定模式，则可以利用图像识别算法识别出图像中所包含的有毒生物，并查找该有毒生物对应的物种信息，可选的，可采用基于深度学习的图像识别算法对图像中所包含的有
毒生物进行识别。
30.本发明实施例提供的上述有毒生物的鉴定方法，为用户提供多种线上有毒生物鉴定模式，用户可从中选择所需鉴定模式，并在该鉴定模式下上传相应类型的待鉴定信息，即可利用该鉴定模式下的鉴定算法高效准确地得到有毒生物鉴定，显著提高了有毒生物的鉴定效率。
31.为便于理解，本发明实施例以目标鉴定模式为dna鉴定模式为例，提供了一种有毒生物的鉴定方法的应用示例，当目标鉴定模式为dna鉴定模式时，即可确定目标信息类型包括序列类型，以及目标鉴定算法包括序列鉴定算法，然后通过客户端渲染出相应的信息获取界面，诸如图2所示的一种信息获取界面的示意图，在图2的基础上，参见如下步骤1至步骤9：
32.步骤1，响应针对于dna鉴定模式对应的至少一个候选鉴定对象的第二选择操作，确定目标鉴定对象。其中，第二选择操作也可以为点击操作。如图2所示，候选鉴定对象可以包括动物、真菌、植物等，也可理解为dna鉴定模式包括动物鉴定(animal)、真菌鉴定(fungal)、植物鉴定(plant)等多种鉴定功能，信息获取界面中还可以包括每种鉴定功能对应的功能描述。例如，当用户点击动物鉴定时，即可确定动物为目标鉴定对象，并在信息获取界面描述动物鉴定的相关内容。
33.步骤2，响应针对于目标鉴定对象对应的至少一个候选鉴定数据库的第三选择操作，确定目标鉴定数据库。在一种实施方式中，每种鉴定功能可能配置有多个鉴定数据库，例如，如图2所示，动物鉴定包括3个鉴定数据库(包括数据库1、数据库2和数据库3)及每个鉴定数据库对应的数据库描述，假设用户点击数据库1，即数据库1为目标数据库，在应用序列鉴定算法对dna序列进行有毒生物鉴定时，将从该数据库1中确定与dna序列匹配的有毒生物。
34.步骤3，响应针对于目标鉴定对象对应的至少一个候选鉴定条件的第四选择操作，确定目标鉴定条件。其中，候选鉴定条件包括时间条件，时间条件用于限定检索时间。可选的，可以为用户提供多个可选的时间点，用户通过点击时间点配置时间条件，也可以为用户提供时间输入框，用户通过该时间输入框自定义时间条件。
35.步骤4，获取待鉴定的dna序列。如图2所示，信息获取界面可以配置有序列号输入框，用户可通过该序列号输入框上传dna条形码序列信息(也即，上述dna序列)。
36.步骤5，利用指定接口调用序列鉴定算法，基于待鉴定信息从目标鉴定数据库中确定与目标鉴定条件匹配的有毒生物鉴定结果。其中，目标鉴定数据库包括多个候选属子数据库。其中，指定接口为api接口。在一种实施方式中，可以调用api(application programming interface，应用程序接口)接口，唤起服务器中预先配置的序列鉴定算法，以通过序列鉴定算法对dna条形码序列信息进行鉴定，从目标序列数据库中查找到与dna条形码序列信息相匹配的、且满足目标鉴定条件的有毒生物鉴定结果，并通过api接口获取该序列鉴定算法反馈的有毒生物鉴定结果。其中，有毒生物鉴定结果以txt(文本格式)文件形式保存。
37.本发明实施例提供了一种基于待鉴定信息从目标鉴定数据库中确定与目标鉴定条件匹配的有毒生物鉴定结果的实施方式：(1)对待鉴定信息进行字段化处理，得到待鉴定字段；(2)将待鉴定字段与属分类水平字段集进行比对得到比对差异值；(3)基于比对差异
值和比对差异值对应的第一打分表，从候选属子数据库中确定目标属子数据库，第一打分表用于基于比对差异值对候选属子数据库进行打分，基于打分结果从候选属子数据库中确定目标属子数据库；(4)根据目标属子数据库和预设碱基差异值对应的第二打分表确定有毒生物鉴定结果，第二打分表用于预设碱基差异值对目标属子数据库内存储的物种信息进行打分，从而基于打分结果从物种信息中确定出与dna序列匹配的目标物种，该目标物种即为上述有毒生物鉴定结果。
38.为便于理解，本发明实施例提供了如图3所示的一种序列鉴定算法的示意图，参见如下步骤a至步骤f：
39.步骤a，数据库字段化：将数据库中长度为l的参考序列切割成包含k个碱基的字符串，字符串的数目为(l
–
k) 1，k为奇数、且k的长度位于33-77之间。
40.步骤b，数据库去冗余；经数据库字段化后，可以去除数据库中冗余的字段。示例性的，可以去除重复的字段，而对于一个物种已有唯一性字段的情况，则可以去除多个物种共享的字段。
41.步骤c，数据库索引化：将去冗余的字段进行索引化，即以字段为key，值为物种的拉丁名，属于多个物种的非特异性字段以指定字符连接，可选的，指定字符可以为分号“；”。
42.步骤d，属分类水平特异化字符串集建立和数据库分布式部署：抽取在属分类水平特异的字符串集构建属分类水平数据库索引，经测试属分类水平的字符串集包含1～21个字符串；以属为单位将数据库进行分布式部署，即将数据库以属为单位进行切割、存储，得到多个属子数据库(简称，属子库)。
43.步骤e，打分表建立：为避免在线打分比对的时延，提前建立与数据库中字段相差n个碱基的打分表，当前n的值为0-3。
44.步骤f，未知序列的数据库查询：(f1)设定属分类水平和物种水平的碱基差异值；(f2)将查询序列(也即，上述dna序列)进行字段化，然后首先与属分类水平的字段集进行两两比对，根据差异值调用相应的打分表进行计算，以确定属的子数据库；(f3)与属的子数据库字段集进行两两比对，根据物种的碱基差异值调用相应的打分表进行计算，以确定物种的比对结果。
45.步骤6，获取预先配置的结果展示模板。其中，结果展示模板包括多个展示区域，展示区域包括匹配结果展示区域、覆盖率展示区域、相似度展示区域、数据表展示区域、树状图展示区域中的一种或多种，如图4所示的一种结果展示模板的示意图。
46.步骤7，解析有毒生物鉴定结果得到每个展示区域对应的解析结果。在一种实施方式中，有毒生物鉴定结果采用txt格式，因此可以直接读取有毒生物鉴定结果中所包含的内容得到解析结果。
47.步骤8，将每个解析结果分别写入每个解析结果对应的展示区域，得到结果展示界面。
48.步骤9，通过结果展示界面展示有毒生物鉴定结果。
49.本发明实施例提供的上述有毒生物的鉴定方法，预先配置多个数据库，用户可以选择所需数据库进行鉴定分析，使得到的鉴定结果更为充分可信，且更满足用户需求，而且本系统通过接口可以调用专业的dna条形码序列鉴定算法(也即，上述序列鉴定算法)，可自动且准确的快速对物种进行鉴定，从而鉴定时间可压缩至5分钟以内。
50.为便于理解，本发明实施例以目标鉴定模式为图像鉴定模式为例，提供了另一种有毒生物的鉴定方法的应用示例，当目标鉴定模式为图像鉴定模式时，即可确定目标信息类型包括图像类型，以及目标鉴定算法包括图像识别算法，然后通过客户端渲染出相应的信息获取界面，参见如下(1)至(2)：
51.(1)利用图像识别算法识别待鉴定信息中包含的目标有毒生物。可选的，可以采用基于深度学习的图像识别算法，例如将待鉴定信息输入至预先训练的图像识别模型，通过图像识别模型识别待鉴定信息中包含的目标有毒生物。以基于深度学习的图像识别算法为例，将待鉴定图像输入至预先训练的图像识别模型中，以通过图像识别模型对待鉴定图像进行物种鉴定，并输出待鉴定图像对应的有毒生物的种类。
52.对图像识别模型进行训练的过程如下所示：获取有毒生物数据库中的有毒生物图像，并标注有毒生物图像中的生物种类，将有毒生物图像作为图像识别模型的输入，将标注的生物种类作为训练标签，对图像识别模型进行训练，以使图像识别模型学习有毒生物图像和生物种类之间的映射关系，直至神图像识别模型的损失函数收敛。
53.(2)在预先配置的有毒生物数据库中查找目标有毒生物的物种信息，并将目标有毒生物和物种信息作为有毒生物鉴定结果。在一种实施方式中，有毒生物数据库中可以存储有多重有毒生物的物种信息，在利用图像识别网络确定图像中所包含的有毒生物后，即可基于该有毒生物的种类在有毒生物数据库中进行检索，即可检索得到该有毒生物对应的物种信息，从而将该有毒生物的种类和物种信息作为有毒生物鉴定结果。
54.本发明实施例提供的上述有毒生物的鉴定方法，利用深度学习算法对图像类的待鉴定信息中所包含的有毒生物进行识别，从而可以高效、准确地确定出有毒生物鉴定结果。
55.对于前述实施例提供的有毒生物的鉴定方法，本发明实施例提供了一种有毒生物的鉴定装置，该装置应用于服务器，服务器配置有多个候选鉴定模式，参见图5所示的一种有毒生物的鉴定装置的结构示意图，该装置主要包括以下部分：
56.确定模块502，用于响应针对于候选鉴定模式的第一选择操作，确定目标鉴定模式以及目标鉴定模式对应的目标信息类型和目标鉴定算法；
57.信息获取模块504，用于获取目标信息类型对应的待鉴定信息；
58.鉴定模块506，用于利用目标鉴定算法对待鉴定信息进行有毒生物鉴定，得到待鉴定信息对应的有毒生物鉴定结果。
59.本发明实施例提供的上述有毒生物的鉴定装置，为用户提供多种线上有毒生物鉴定模式，用户可从中选择所需鉴定模式，并在该鉴定模式下上传相应类型的待鉴定信息，即可利用该鉴定模式下的鉴定算法高效准确地得到有毒生物鉴定，显著提高了有毒生物的鉴定效率。
60.在一种实施方式中，目标鉴定模式包括dna鉴定模式，dna鉴定模式对应的目标信息类型包括序列类型，dna鉴定模式对应的目标鉴定算法包括序列鉴定算法；上述装置还包括配置模块，用于：响应针对于dna鉴定模式对应的至少一个候选鉴定对象的第二选择操作，确定目标鉴定对象；响应针对于目标鉴定对象对应的至少一个候选鉴定数据库的第三选择操作，确定目标鉴定数据库；响应针对于目标鉴定对象对应的至少一个候选鉴定条件的第四选择操作，确定目标鉴定条件；其中，候选鉴定条件包括时间条件。
61.在一种实施方式中，鉴定模块506还用于：利用指定接口调用序列鉴定算法，基于
processing，简称dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，简称fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器61，处理器60读取存储器61中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
73.本发明实施例所提供的可读存储介质的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见前述方法实施例，在此不再赘述。
74.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。
75.最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。