一种基于人工智能云计算的医院人群分类设备终端的制作方法

1.发明涉及医院人群分类算法的领域,尤其涉及一种基于人工智能云计算的医院人群分类设备终端。


背景技术：

2.个人的属性特征是挖掘群体特征的基础，而群体特征的挖掘则是很多研究的基础，例如在针对人的基因进行研究的时候，可以将长相比较相似的一类人作为被研究的群体，并通过对被研究群体的基因的研究，确定决定人相貌的基因片段位置；又例如，针对具有某一性格倾向的人进行研究，需要找到这类具有某一性格倾向的人的共同特征。这些研究的前提，就是要基于一定的规则，将具有某些共同特征的被研究群体从人群中筛选出来。
3.在现有技术中，为了将具有某些共同特征的被研究群体从人群中筛选出来，一般是人为的设定多个属性特征，然后基于这些属性特征，对待分类人群进行分类，然后将每一个分类中的人作为一个被研究群体。
4.但正是由于属性特征是人为确定的，会导致影响研究结果的属性特征被遗漏，或者将并不会对研究结果造成影响的属性特征被作为属性特征，使得对人群的分类结果并不精确，进而导致研究结果出现误差。


技术实现要素：

5.为了克服现有技术存在的缺点与不足,因此，一种基于人工智能云计算的医院人群分类设备终端，该终端包括云端连接装置、连接单元、人群图像输入单元、人群图像数据采集传输单元、不同人群分类单元、人机交互单元和数据处理单元；
6.所述云端连接装置连接设置有人像采集设备，所述人像采集设备用以获取当前医院人群的图像信息；
7.所述云端连接装置通过连接所述数据处理单元后连接有所述连接单元、所述人群图像输入单元、所述人群图像数据采集传输单元、所述不同人群分类单元、所述人机交互单元，所述数据处理单元可将医院中不同时间各个地方的人群图像进行汇总存储；
8.所述连接单元用以管理者登录本设备终端，用于管理者通过管理账户登录的方式，录入医院人群的身份信息，并将该身份信息发送所述数据处理单元储蓄；由所述人像采集设备采集的图像信息输入到所述人群图像输入单元，所述人群图像输入单元具有人像识别模块、人像数据处理模块和人像数据输送模块，所述人像识别模块将所述人像采集设备的图像信息进行采集，再通过所述人像数据处理模块对图像数据进行识别，并对所识别的图像数据进行标注处理，再通过所述人像数据输送模块将处理后的图像数据传输到所述人群图像数据采集传输单元；
9.所述人群图像数据采集传输单元可同时汇集多个人群上传的图像信息，并将这些图像信息通过人像数据替换单元储入医院人像数据数据库内，所述医院人像数据数据库建立对出入医院的人群不同年龄段估算模型，通过所述人像数据替换单元不断输入，可对所
述医院人像数据数据库的人群不同年龄段估算模型；
10.进一步地，所述人群图像数据采集传输单元将上传的医院各个地方的人群图像信息通过所述不同人群分类单元进行分类，所述不同人群分类单元通过人像数据综合模块将人群的图像信息与所述医院人像数据数据库内部存储的图像信息进行对应比较，匹配到与之相似的图像信息，通过人像数据储存模块将人群的图像信息进行存储，通过档案模块进行归档保存，经过人像数据综合模块处理的图像信息通过人像数据信息展示模块转换成表格、统计图形式，并且对进出医院的人群给出不同年龄段的分类结果，再通过所述人机交互单元显示；
11.进一步地，所述云端连接装置放置于设备控制室，所述设备控制室内部设置有散热通风系统。
12.进一步地，所述云端连接装置可通过互联网与管理者所用pc端相连接。
13.进一步地，所述人像采集设备获取方式包括人脸识别、红外图像、自动定位、位置判断以及年龄预估。
14.进一步地，所述连接单元具有人像信息查询模块和人像信息输入模块，可供管理者将人群自身的信息通过所述人像信息输入模块输入到所述云端连接装置内，管理者也可通过所述人像信息查询模块对人群填写的信息进行查询。
15.进一步地，所述人机交互单元具有人像匹配模块和相同年龄段人群资料获取模块管理者通过连接单元登录后可通过所述人像匹配模块查询到人群图像资料，并且通过所述相同年龄段人群资料获取模块可查询到以往不同时间段类似人群的图像信息，从而提高管理者判断人群多少的效率，并为管理者的最终判断提供可靠的辅助。
16.与现有技术相比，本发明的有益效果是：通过人像采集设备获取当前医院人群的图像信息，通过本系统对上传的图像数据进行标签处理，并且上传存档单元，实现资料的扩容和分享，同时，将人群的图像信息与资料库内部存储的图像信息进行对应比较，匹配到与之相似的图像信息，可准确的对人群图像资料进行分析，并做人群检查报告，从而辅助管理者提高对人群进行人群统计的效率及准确性。
附图说明
17.图1为本发明系统框图；
18.图2为本发明人像采集设备图。
具体实施方式
19.需要说明的是,在不冲突的情况下,本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互结合,下面结合附图和有具体实施例对本技术作进一步详细说明。
20.如图1所示,一种基于人工智能云计算的医院人群分类设备终端，在使用过程中，通过高清摄像头获取当前医院人群的图像信息，通过本系统对上传的图像数据进行标签处理，并且上传存档单元，实现资料的扩容和分享，同时，将人群的图像信息与资料库内部存储的图像信息进行对应比较，匹配到与之相似的图像信息，可准确的对人群图像资料进行分析，并做人群检查报告，从而辅助管理者提高对人群进行人群统计的效率及准确性。
21.该终端包括云端连接装置、连接单元、人群图像输入单元、人群图像数据采集传输
单元、不同人群分类单元、人机交互单元和数据处理单元；
22.云端连接装置放置于设备控制室，设备控制室内部设置有散热通风系统，云端连接装置连接设置有人像采集设备，人像采集设备用以获取当前医院人群的图像信息，人像采集设备获取方式包括人脸识别、红外图像、自动定位、位置判断以及年龄预估，云端连接装置可通过互联网与管理者所用pc端相连接。
23.云端连接装置通过连接数据处理单元后连接有连接单元、人群图像输入单元、人群图像数据采集传输单元、不同人群分类单元、人机交互单元，数据处理单元可将医院中不同时间各个地方的人群图像进行汇总存储。
24.云端，除了要关注上述内容外，还有更多关注，云计算的特点决定了要实现集中式的数据存储，必须确保不同用户数据的安全隔离；云端的服务器可能会“宕机”，在这种情况下，如何高效地进行数据安全地迁移很关键；云计算采用租赁方式向用户提供资源，这意味着一个用户使用过的存储区域会被其他用户使用，因而必须解决好数据残留问题。
25.在传统的信息系统中，一般采用加密方式来确保存储数据的安全性和隐私性。在云中，似乎也可以这样做，但实现起来却不那么容易.在基础设施即服务云模式中，由于授权给用户使用的虚拟资源可以被用户完全控制，数据加密既非常有必要也容易做到(无论是在公有云或者私有云中)。但在平台即服务云模式或者软件即服务云模式中，如果数据被加密，操作就变得困难。在云中，对于任何需要被云应用或程序处理的数据，都是不能被加密的，因为对于加密数据，很多操作像检索、运算等都难以甚至无法进行。数据的云存储面临这样的安全悖论：加密，数据无法处理；不加密，数据的安全性和隐私性得不到保证。
26.多租户技术是paas云和saas云用到的关键技术。在基于多租户技术系统架构中，多个租户或用户的数据会存放在同一个存储介质上甚至同一数据表里。尽管云服务提供商会使用一些数据隔离技术(如数据标签和访问控制相结合)来防止对混合存储数据的非授权访问，但非授权访问通过程序漏洞仍然是可以实现的，比如googledocs在2009年3月就发生过不同用户之间文档的非授权交互访问。一些云服务提供商通过邀请第三方或使用第三方安全工具软件来对应用程序进行审核验证，但由于平台上的数据不仅仅针对一个单独的组织，这使得审核标准无法统一。
27.当云中的服务器(这里，服务器是指提供saas和paas的物理机，对于iaas而言，服务器或者是物理机，或者是虚拟机)“宕机”时，为了确保正在进行的服务能继续进行，需要将正在工作的进程迁移到其他服务器上.进程迁移，实质上就是对与该进程相关的数据进行迁移，迁移的数据不仅包括内存和寄存器中动态数据(或称进程快照)，还包括磁盘上的静态数据.为了让用户几乎无法感觉到“宕机”的发生，迁移必须高速进行；为了让进程能在新的机器上恢复运行，必须确保数据的完整性；另外，如果进程正在处理的是机密数据，还必须确保这些数据在迁移过程不会泄露。
28.数据残留是指数据删除后的残留形式(逻辑上已被删除，物理上依然存在).数据残留可能无意中透露敏感信息，所以即便是删除了数据的存储介质也不应该被释放到不受控制的环境，如扔到垃圾堆或者交给其他第三方.在云应用中，数据残留有可能导致一个用户的数据被无意透露给未授权的一方，不管是什么云，saas、saas和paas都有可能。如果一个未授权数据泄露发生，用户可以要求第三方或者使用第三方安全工具软件来对云服务提供商的平台和应用程序进行验证。迄今为止，没有哪个云服务提供商解决了数据残留问题。
29.数据安全审计当数据以外包方式存储在云中时，用户会关注两个问题：外包存储的数据确实已存储到云中并归数据所有者所有；除所有者和授权用户外的任何人不能更新数据。这两个问题的解决都离不开安全审计。在数据存放到本地或企业可信域中时安全审计较易实现，而一旦将数据以外包方式存储到云中时，安全审计就变成了难题。显然，用户不可能将数据都下载下来后再进行审计，因为这会导致巨大的通信代价，更可行的思路是：只需取回很少数据，通过某种知识证明协议或概率分析手段，就能以高置信概率判断云端数据是否完整或为用户所有。
30.连接单元具有人像信息查询模块和人像信息输入模块，可供管理者将人群自身的信息通过人像信息输入模块输入到云端连接装置内，管理者也可通过人像信息查询模块对人群填写的信息进行查询，连接单元用以管理者登录本设备终端，用于管理者通过管理账户登录的方式，录入医院人群的身份信息，并将该身份信息发送数据处理单元储蓄。
31.如图2所示，由人像采集设备采集的图像信息输入到人群图像输入单元，人群图像输入单元具有人像识别模块、人像数据处理模块和人像数据输送模块，人像识别模块将人像采集设备的图像信息进行采集，再通过人像数据处理模块对图像数据进行识别，并对所识别的图像数据进行标注处理，再通过人像数据输送模块将处理后的图像数据传输到人群图像数据采集传输单元。
32.人群分类在医院中的应用可取得以下效果：提高安保水平和效率，当不法嫌疑人来院时，人脸识别系统捕捉其面部图像，系统报警提示，安保人员第一时间到现场进行处置。减少“号贩子”。在医院门诊区域安装人脸识别系统，对于“脸熟”的“号贩子”，在系统自动识别后，工作人员和警方及时进行劝阻和处理。防止骗保行为的发生，积极推广互联网 视频监控，稳步推进在部分医药机构主要入口、收费结算窗口等重点区域安装视频探头，实现诊疗数据和服务影像的实时对比、同步在线监控，更好收集和锁定违法违规证据，提升监管效能。刷脸自助交费，使用具有刷脸支付功能的自助收银机后，收银结算效率可提升50％以上，大大减少患者的排队时间。核实进行检查、治疗的患者。在医院管理无纸化的今天，帮助核实进行检查和治疗的患者，特别是进行大型检查和损伤性治疗的患者。加强病房探访和陪护管理，避免陪护卡丢失带来的不便，人脸识别考勤机可保障考勤的准确性，提高手术室行为管理水平。对人员进出进行精准管理，提高手术室的利用率，严控外来人员的干扰；智能存衣柜、智能发衣机的应用方便了医护人员。加强重要场所的进出管理，例如：药库、试剂库、器械库、实验室、配电房等。加强职工食堂就餐、购物管理，很多医院每月给职工就餐卡充值，将其作为职工的福利，但转让和出借情况较多。采用智能餐盘 刷脸付费方式后，可有效减少这种情况。
33.总之，采用人脸识别系统后，医护人员凭“一张脸”就可在授权区域内畅通无阻，避免没带卡所产生的麻烦；同时，可以预防和控制院内感染的发生，并且可以避免医疗差错；此外，还可以防止不法分子的滋扰，为医院的安全保驾护行。
34.目前物联网在医院中的应用主要存在以下几个问题：一是物联网的网络安全存在一定隐患；二是物联网技术标准不统一；三是物联网没有形成完整的体系，呈现出碎片化状态，不能真正实现万物互连。但随着5g的逐步推进，相信物联网的应用会很快融入医院技术和管理的方方面面。
35.人群图像数据采集传输单元可同时汇集多个人群上传的图像信息，并将这些图像
信息通过人像数据替换单元储入医院人像数据数据库内，医院人像数据数据库建立对出入医院的人群不同年龄段估算模型，通过人像数据替换单元不断输入，可对医院人像数据数据库的人群不同年龄段估算模型。
36.人群图像数据采集传输单元将上传的医院各个地方的人群图像信息通过不同人群分类单元进行分类，不同人群分类单元通过人像数据综合模块将人群的图像信息与医院人像数据数据库内部存储的图像信息进行对应比较，匹配到与之相似的图像信息，通过人像数据储存模块将人群的图像信息进行存储，通过档案模块进行归档保存，经过人像数据综合模块处理的图像信息通过人像数据信息展示模块转换成表格、统计图形式，并且对进出医院的人群给出不同年龄段的分类结果，再通过人机交互单元显示。
37.人机交互单元具有人像匹配模块和相同年龄段人群资料获取模块。管理者通过连接单元登录后可通过人像匹配模块查询到人群图像资料，并且通过相同年龄段人群资料获取模块可查询到以往不同时间段类似人群的图像信息，从而提高管理者判断人群多少的效率，并为管理者的最终判断提供可靠的辅助。
38.后应说明的是：以上所述实施例，仅为本技术的具体实施方式，用以说明本技术的技术方案，而非对其限制，本技术的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，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技术揭露的技术范围内，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技术实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。