一种抗原试剂盒检测结果识别方法及存储介质与流程

1.本发明涉及图像识别技术领域，特别是涉及一种抗原试剂盒检测结果识别方法及存储介质。


背景技术：

2.抗原试剂盒具有快速、简单和易行的优点，抗原试剂盒中一般包括鼻拭子、采样管和检测卡等，抗原检测结果可在检测卡上的观察区上显示，通过人眼观察观察区即可知晓抗原检测结果。但是可能存在这样的情况，某一用户需要查验大量进行抗原检测的用户的抗原检测结果，工作量比较大；或者进行抗原检测的用户自行对抗原检测结果进行上报，可能会存在不能准确识别抗原检测结果或瞒报的情况。因此，如何对抗原试剂盒检测结果进行自动识别是亟待解决的技术问题。


技术实现要素：

3.本发明目的在于，提供一种抗原试剂盒检测结果识别方法及存储介质，以实现对抗原试剂盒检测结果的自动识别。
4.根据本发明的第一方面，提供了一种抗原试剂盒检测结果识别方法，包括以下步骤：
5.s100，利用移动终端的摄像头获取ti内的目标检测卡的n帧视频图像pi＝(p
i,1
，p
i,2
，
…
，pi,n)，ti为抗原试剂盒检测结果识别过程中的第i个预设时间段，i为正整数，p
i,j
为ti中第j帧视频图像，j的取值为1到n，n为ti中的总帧数，n为正整数。
6.s200，遍历pi，利用经训练的神经网络判断p
i,j
的类别为反向放置、正向阴性、正向阳性或正向无效；如果p
i,j
的类别是反向放置，则通过所述移动终端发出指示反向放置的第一语音信息。
7.s300，如果q
i,1
≥q0，则在所述移动终端上呈现指示阴性的第一提示信息，，则在所述移动终端上呈现指示阴性的第一提示信息，如果q
i,2
≥q0，则在所述移动终端上呈现指示阳性的第二提示信息，如果q
i,3
≥q0，则在所述移动终端上呈现指示无效的第三提示信息，q0为预设的数量阈值，n/2《q0《n。
8.所述s200中神经网络的训练过程包括：
9.s210，获取m个检测卡样本的图像v＝{v1，v2，
…
，vm}，v
x
为第x个检测卡样本的图像，x的取值范围为1到m，m为训练过程中检测卡样本的总数量，m为正整数；v
x
包括检测卡本
体区域和观察区域。
10.s220，遍历v，利用第一包围框框选v
x
中检测卡本体区域，并标注v
x
中检测卡本体区域为正向放置或反向放置。
11.s230，如果v
x
中检测卡本体区域为正向放置，则利用第二包围框框选v
x
中观察区域，并标注v
x
中观察区域为阴性、阳性或无效。
12.s240，将进行标注后的v
x
作为训练样本对神经网络进行训练。
13.本发明与现有技术相比具有明显的有益效果，借由上述技术方案，本发明提供的一种抗原试剂盒检测结果识别方法及存储介质可达到相当的技术进步性及实用性，并具有产业上的广泛利用价值，其至少具有以下有益效果：
14.本发明以一个设定时间段为单位对抗原试剂盒检测结果进行识别，该设定时间段包括多帧视频图像，通过经训练的神经网络对设定时间段中各帧视频图像进行判断，判断包括视频图像中检测卡本体区域是正向放置还是反向放置，以及在正向放置下的观察区域是阴性、阳性还是无效；通过设定时间段中是否存在数量不小于q0的同一种结果的视频图像来判定最终的抗原检测结果。
15.本发明对神经网络的训练过程中，如果某个检测卡样本的图像上检测卡本体区域正向放置，那么标注后的该检测卡样本的图像上有2个包围框，其中较大的包围框是框选检测卡本体区域的，其中较小的包围框是框选观察区域的；如果某个检测卡样本的图像上检测卡本体区域反向放置，那么标注后的该检测卡样本的图像上只有1个包围框；本发明基于该训练过程使得经训练的神经网络同时具备了判断检测卡本体区域是否正向放置，以及正向放置情况下观察区域是阴性、阳性还是无效的功能，为本发明最终判定抗原检测结果提供了依据。
16.本发明是一种抗原检测结果自动识别方法，识别结果更为客观；且本发明利用多帧视频图像进行最终抗原检测结果的判定，判定结果的准确性能够得到保证，可信度更高。
附图说明
17.为了更清楚地说明本发明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。
18.图1为本发明实施例提供的抗原试剂盒检测结果识别方法的流程图；
19.图2是本发明实施例提供的抗原试剂盒的检测卡样本的示意图。
具体实施方式
20.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。
21.根据本发明的第一方面，提供了一种抗原试剂盒检测结果识别方法，如图1所示，包括以下步骤：
22.s100，利用移动终端的摄像头获取ti内的目标检测卡的n帧视频图像pi＝(p
i,1
，p
i,2
，
…
，pi,n)，ti为抗原试剂盒检测结果识别过程中的第i个预设时间段，i为正整数，p
i,j
为ti中第j帧视频图像，j的取值为1到n，n为ti中视频图像的总帧数，n为正整数。
23.可以理解的是，抗原试剂盒一般包括鼻拭子、采样管和检测卡，检测卡上包括样本孔和观察区；当检测者利用鼻拭子进行抗原采集后，将鼻拭子放在采样管中进行洗脱，洗脱完成后将采样管中的液体滴到检测卡的样本孔中，一定时间后就可以通过观察区知晓抗原检测结果。
24.可以理解的是，目标检测卡就是待识别的检测卡，该目标检测卡是已经呈现出抗原检测结果的检测卡；作为一种示例，抗原试剂盒为新冠抗原试剂盒，新冠抗原试剂盒要求将采样管中的液体滴到检测卡的样本孔中后等待15min观察结果，那么上述目标检测卡即是将采样管中的液体滴到检测卡的样本孔中后15min的检测卡，且检测卡的观察区已经有检测结果。
25.作为一种示例，设置移动终端的摄像头的位置固定，检测者手持目标检测卡将目标检测卡放置在摄像头的前方，通过摄像头对目标检测卡进行视频录制。应当理解的是，如果摄像头的采样频率为n/ti，那么摄像头在ti内能够采集n帧目标检测卡的视频图像；可选的，移动终端的摄像头的采样频率为1秒拍摄25帧视频图像或15帧视频图像或30帧视频图像或60帧视频图像。可选的，移动终端的处理器或者服务端基于拍摄下来的视频对抗原试剂盒的检测结果进行判断。应当理解的是，移动终端为手机、笔记本或平板电脑等。
26.可以理解的是，移动终端的摄像头对目标检测卡进行视频录制的过程是一个按照预设采样频率进行图像采集的过程，每帧视频图像中均包括目标检测卡。
27.s200，遍历pi，利用经训练的神经网络判断p
i,j
的类别为反向放置、正向阴性、正向阳性或正向无效；如果p
i,j
的类别是反向放置，则通过所述移动终端发出指示反向放置的第一语音信息。
28.其中，对神经网络的训练过程包括：
29.s210，获取m个检测卡样本的图像v＝{v1，v2，
…
，vm}，v
x
为第x个检测卡样本的图像，x的取值范围为1到m，m为训练过程中检测卡样本的总数量，m为正整数；v
x
包括检测卡本体区域和观察区域。
30.s220，遍历v，利用第一包围框1框选v
x
中检测卡本体区域，如图2所示，并标注v
x
中检测卡本体区域为正向放置或反向放置。
31.s230，如果v
x
中检测卡本体区域为正向放置，则利用第二包围框2框选v
x
中观察区域，如图2所示，并标注v
x
中观察区域为阴性、阳性或无效。
32.s240，将进行标注后的v
x
作为训练样本对神经网络进行训练。
33.可以理解的是，如图2所示，检测卡上的c代表指控区，t是检测区，检测卡的观察区会出现以下四种情况：第一种：c区一条杠，t区没有杠，指示检测结果为阴性；第二种：c区一条杠，t区一条杠，指示检测结果为阳性；第三种：c区没有杠，t区没有杠，指示检测结果无效；第四种：c区没有杠，t区一条杠，指示检测结果无效。
34.可以理解的是，经过上述过程训练后的神经网络已经具备了判断p
i,j
的类别为反向放置、正向阴性、正向阳性或正向无效的功能。可选的，神经网络为bp神经网络或卷积神经网络。进一步的，所述卷积神经网络为yolov5。
35.作为一个实验，获取约2千多个检测卡样本图像，按照s220和s230的方法进行标注后，采用yolov5网络进行训练，损失函数采用交叉熵损失函数；实验结果表明，经训练的神经网络对单帧检测卡图像为阴性的判别准确率可达0.92，对单帧检测卡图像为阳性的判别准确率可达0.92，对单帧检测卡图像为无效的判别准确率可达0.9。
36.优选的，在利用经训练的神经网络判定出检测卡本体区域为反向放置后，还通过移动终端发出指示反向放置的第一语音信息，以提醒检测者将目标检测卡调整为正向放置，以便在ti的下一个预设时间段t
i 1
再次对抗原试剂盒检测结果进行识别。
37.s300，如果q
i,1
≥q0，则在所述移动终端上呈现指示阴性的第一提示信息；如果q
i,2
≥q0，则在所述移动终端上呈现指示阳性的第二提示信息；如果q
i,3
≥q0，则在所述移动终端上呈现指示无效的第三提示信息；q0为预设的数量阈值，n/2《q0《n。
38.上述q
i,1
、q
i,2
和q
i,3
分别满足以下条件：
[0039][0040][0041][0042]
可以理解的是，如果ti内有数量大于等于q0帧的视频图像均被经训练的神经网络判定为同一种结果，那么判定抗原检测结果为对应的结果。例如，经训练的神经网络对ti内有大于等于q0帧的视频图像均被判定为阴性，那么判定抗原检测结果就是阴性。
[0043]
优选的，如果q
i,1
≥q0，则在所述移动终端上以绿色字体呈现指示阴性的第二提示信息或以绿色为背景呈现指示阴性的第二提示信息；如果q
i,2
≥q0，则在所述移动终端上以红色字体呈现指示阳性的第二提示信息或以红色为背景呈现指示阳性的第二提示信息；如果q
i,3
≥q0，则在所述移动终端上以黄色字体呈现指示无效的第二提示信息或以黄色为背景呈现指示无效的第二提示信息。
[0044]
进一步的，如果q
i,1
《q0且q
i,2
《q0且q
i,3
《q0，说明无法基于ti内的视频图像对抗原检测结果做出准确判断，很可能是由于检测者无法持稳检测卡导致采集的视频图像不清晰造成的的，则通过所述移动终端发出指示检测卡重置的第二语音信息。例如，n＝15，q0＝10，q
i,1
＝q
i,2
＝q
i,3
＝5，则通过所述移动终端发出指示检测卡重置的第二语音信息；作为一个示例，第二语音信息为：检测卡没放好，请持稳检测卡。
[0045]
优选的，如果q
i,1
《q0且q
i,2
《q0且q
i,3
《q0，则还利用移动终端的摄像头获取t
i 1
内的目标检测卡的n帧视频图像进行抗原试剂盒检测结果识别。可以理解的是，如果利用移动终端的摄像头获取t
i 1
内的目标检测卡的n帧视频图像也不能够对抗原试剂盒检测结果进行识别，则利用移动终端的摄像头获取t
i 2
内的目标检测卡的n帧视频图像对抗原试剂盒检测结果进行识别，以此类推，直至能够对抗原试剂盒检测结果进行识别或最终给出无法识别抗原试剂盒检测结果的信息。
[0046]
可以理解的是，本实施例在q
i,1
≥q0或q
i,2
≥q0或q
i,3
≥q0时才判定抗原检测结果为
对应的结果的方式对抗原检测结果判断的准确性更高，对抗原检测结果判断的具体准确率可通过独立重复实验的概率进行计算。
[0047]
优选的，q0还满足以下条件：
[0048]
q0＝roundup(k*n) n0[0049]
其中，n0为预设帧数，n0≥0且n0为整数；k为设定占比系数，0《k《1，roundup为向上取整函数。
[0050]
优选的，k的取值范围为0.6≤k《1。经小规模实验表明，k的值设置在0.6≤k《1之内时最终判定的准确性较高。作为一个示例，ti的时长为1s，n＝15，q0＝10，经训练的神经网络对单帧图像中观察区域为无效的准确率p＝0.9，那么在有10帧以上的视频图像中观察区域被判定为无效时才最终判定抗原检测结果为无效的准确率p
final
约为0.999。
[0051]
更优选的，k＝0.7。经小规模实验表明，k的值设置0.7内时最终判定的准确性已可接近1。
[0052]
本发明实施例还提供了一种非瞬时性计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由处理器加载并执行本发明实施例所述的抗原试剂盒检测结果识别方法。
[0053]
虽然已经通过示例对本发明的一些特定实施例进行了详细说明，但是本领域的技术人员应该理解，以上示例仅是为了进行说明，而不是为了限制本发明的范围。本领域的技术人员还应理解，可以对实施例进行多种修改而不脱离本发明的范围和精神。本发明开的范围由所附权利要求来限定。