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申请/专利权人：杭州六智科技有限公司

摘要：本申请涉及图像处理技术领域，其具体地公开了一种基于图像识别技术的中医舌象辨识系统及方法，其采用基于深度学习的计算机视觉技术对待识别图像进行分类识别，确认待识别图像为舌象图像后，通过语义分割技术提取出图像中的舌体部分，进而对提取出的舌体图像进行深层语义信息和浅层纹理细节信息的多层次特征挖掘，并基于舌体深层特征和浅层特征的跨域融合信息进行舌形类型识别。这样，可以实现舌象辨识的标准化和精确化，提高舌诊的准确性和可靠性，为初级医生和非专业人员提供了有效的辅助诊断工具。

主权项：1.一种基于图像识别技术的中医舌象辨识系统，其特征在于，包括：图像获取模块，用于获取待识别图像；舌体图像识别模块，用于将所述识别图像输入舌象分类器模型以得到第一分类结果，所述第一分类结果用于表示所述待识别图像是否为舌象图像；舌体图像语义分割模块，用于响应于所述第一分类结果为所述待识别图像为舌象图像，对所述待识别图像进行语义分割以得到舌体图像；舌体特征提取模块，用于从所述舌体图像提取舌体特征；舌象分析模块，用于将所述舌体特征输入基于分类器的舌象分析结果生成器以得到舌象分析结果，所述舌象分析结果为舌形类型标签；其中，所述舌体特征提取模块，包括：舌体图像语义特征提取单元，用于对所述舌体图像进行语义特征提取以得到舌体语义特征图；特征选择强化单元，用于对所述舌体语义特征图进行特征选择强化以得到强化舌体语义特征图；图像HOG特征提取单元，用于提取所述舌体图像的HOG特征以得到稀疏化舌体HOG特征向量；维度线性变换单元，用于对所述稀疏化舌体HOG特征向量进行线性变换以得到线性变换稀疏舌体HOG特征向量，其中，所述线性变换稀疏舌体HOG特征向量的长度等于所述强化舌体语义特征图的通道数；跨域交互融合单元，用于对所述线性变换稀疏舌体HOG特征向量和所述强化舌体语义特征图进行跨域交互融合以得到舌体深-浅跨域交互融合特征图作为所述舌体特征；其中，所述舌体图像语义特征提取单元，用于：将所述舌体图像输入基于空洞卷积神经网络模型的舌体语义特征提取器以得到所述舌体语义特征图；其中，所述特征选择强化单元，用于：将所述舌体语义特征图输入基于压缩-抑制结构的特征注意力选择强化模块以得到所述强化舌体语义特征图；其中，所述特征选择强化单元，包括：信息压缩子单元，用于计算所述舌体语义特征图的沿通道维度的各个特征矩阵的全局均值以得到舌体语义压缩信息表示特征向量；压缩信息间关联编码子单元，用于对所述舌体语义压缩信息表示特征向量进行一维卷积编码以得到舌体语义压缩信息间关联表示特征向量；多尺度联合子单元，用于将所述舌体语义压缩信息表示特征向量和所述舌体语义压缩信息间关联表示特征向量进行级联以得到舌体语义特征压缩信息多尺度表示向量；压缩信息关联特征提取子单元，用于将所述舌体语义特征压缩信息多尺度表示向量输入包含多层感知机和SiLU激活函数的压缩信息特征提取模块以得到舌体语义特征压缩信息多尺度关联特征向量；归一化子单元，用于使用Sigmoid函数对所述舌体语义特征压缩信息多尺度关联特征向量进行归一化操作以得到舌体语义特征权重向量；注意力施加子单元，用于基于所述舌体语义特征权重向量，对所述舌体语义特征图进行特征放大和抑制操作以得到所述强化舌体语义特征图。

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