视频处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种视频处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，所述方法包括：获取实时视频数据，所述实时视频数据是摄像头拍摄目标对象得到的；获取所述目标对象的疾病类型；基于所述目标对象的疾病类型，获取所述实时视频数据的推流策略，所述推流策略用于指示第一预设清晰度；基于所述推流策略，确定所述实时视频数据对应的待推流数据；将所述待推流数据推流至医生设备。推流策略与疾病类型相对应，能够为不同的疾病类型设置不同的第一预设清晰度，基于目标对象的疾病类型对实时视频数据进行视频数据差异化推送，在医患进行远程实时视频通话的过程中，满足医生对不同疾病类型患者进行差异化观察的需求，智能化水平高。智能化水平高。智能化水平高。

【技术实现步骤摘要】
视频处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质


[0001]本申请涉及图像处理
，尤其涉及视频处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着“互联网+医疗”的发展，已经有医疗机构为患者提供远程沟通服务，患者足不出户即可与医生进行视频通话，这种交互方式能够为患者带来近似于传统面对面就医的感受，而医生也可以通过视频画面了解到患者的精神状态，甚至直接观测患者的某项生理特征，例如观察帕金森患者的肢体抖动情况。
[0003]患者的疾病类型不同，医生与患者建立远程连接时，视频通话过程中所需要的清晰度不同。举例来说，医生需要观察帕金森患者抖动情况，因此需要设置较高清晰度；而情绪类疾病需要的清晰度相对较低，设置高清晰度的情况下，势必会对网络带宽带来考验。

技术实现思路

[0004]本申请的目的在于提供一种视频处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，解决现有技术在医患双方沟通时，无法根据疾病类型进行视频数据清晰度差异化推流的问题。
[0005]本申请的目的采用以下技术方案实现：
[0006]第一方面，本申请提供了一种视频处理方法，所述方法包括：获取实时视频数据，所述实时视频数据是摄像头拍摄目标对象得到的；获取所述目标对象的疾病类型；基于所述目标对象的疾病类型，获取所述实时视频数据的推流策略，所述推流策略用于指示第一预设清晰度；基于所述推流策略，确定所述实时视频数据对应的待推流数据；将所述待推流数据推流至医生设备。该技术方案的有益效果在于，利用摄像头拍摄目标对象得到实时视频数据，针对目标对象的疾病类型，获取相应的实时视频数据的推流策略，基于该推流策略确定实时视频数据对应的待推流数据并推流至医生设备，其中，推流策略与疾病类型相对应，能够为不同的疾病类型设置不同的第一预设清晰度，基于目标对象的疾病类型对实时视频数据进行视频数据差异化推送，当疾病类型对应较低的第一预设清晰度时以较低清晰度进行数据推流、尽量少占用带宽，当疾病类型对应较高的第一预设清晰度时再以较高清晰度进行数据推流，在医患进行远程实时视频通话的过程中，满足医生对不同疾病类型患者进行差异化观察的需求，智能化水平高，例如可以为帕金森的疾病类型设置较高的第一预设清晰度，为抑郁症的疾病类型设置较低的第一预设清晰度，由此在尽量少占用带宽的情况下，同时满足医生清晰地观察患者病情的需求。
[0007]在一些可选的实施例中，所述方法还包括：基于所述目标对象的疾病类型，确定所述目标对象的目标部位；所述基于所述推流策略，确定所述实时视频数据对应的待推流数据，包括：基于所述第一预设清晰度，对所述目标部位对应的所述实时视频数据的第一部分进行清晰度调整，得到所述待推流数据。该技术方案的有益效果在于，目标部位是医生较为
关心的能够反应患者病情的身体部位，通过目标对象的疾病类型确定其目标部位，对目标部位相应的一部分实时视频数据进行清晰度调整得到待推流数据，由此，待推流数据中目标部位的清晰度是第一预设清晰度，可以预先设置合适的第一预设清晰度，保证医生关心的目标部位能够以需要的清晰度呈现。
[0008]在一些可选的实施例中，所述方法还包括：获取第二预设清晰度，所述第二预设清晰度小于所述第一预设清晰度；所述基于所述第一预设清晰度，对所述目标部位对应的所述实时视频数据的第一部分进行清晰度调整，得到所述待推流数据，包括：基于所述第一预设清晰度，对所述目标部位对应的所述实时视频数据的第一部分进行清晰度调整，得到所述待推流数据的第一部分；基于所述第二预设清晰度，对所述实时视频数据的第二部分进行清晰度调整，得到所述待推流数据的第二部分，所述实时视频数据的第二部分是所述实时视频数据中第一部分以外的部分或者全部。该技术方案的有益效果在于，医生通常对目标部位以外部分的视频数据的清晰度没有较高要求，因此，对目标部位对应的实时视频数据的第一部分和第一部分以外的第二部分的部分或者全部分别进行差异化的清晰度调整，当医生远程观察患者时，目标部位以及目标部位以外的部分能够以不同的清晰度呈现，其中，目标部位能够以较高的清晰度呈现，保证医生清晰观察患者的需求，目标部位以外部分能够以较低清晰度呈现，减少数据推流过程的数据量，进一步减少对带宽的占用，相较于现有技术来说，智能化程度得到极大提高。
[0009]在一些可选的实施例中，所述将所述待推流数据推流至医生设备，包括：基于所述待推流数据的第一部分和第二部分，合成得到所述待推流数据并推流至所述医生设备；或者，将所述待推流数据的第一部分和第二部分分别推流至所述医生设备。该技术方案的有益效果在于，目标部位对应的待推流数据的第一部分和目标部位以外部分对应的待推流数据的第二部分可以合成得到待推流数据后进行推流，也可以分别推流，由此，可以根据实际应用中的性能需求和成本需求，选择合适的推流方式。
[0010]在一些可选的实施例中，所述基于所述目标对象的疾病类型，确定所述目标对象的目标部位，包括：获取多个样本对象的训练数据，每个样本对象的训练数据包括所述样本对象的疾病类型和目标部位；利用所述多个样本对象的训练数据训练深度学习模型，得到目标部位分类模型；将所述目标对象的疾病类型输入所述目标部位分类模型，得到所述目标对象的目标部位。该技术方案的有益效果在于，对深度学习模型进行训练得到目标部位分类模型，只要将目标对象的疾病类型输入目标部位分类模型，即可实时获取目标对象的目标部位，尤其是当样本对象数量足够多时，准确度有望达到极高水平，相对于手动录入目标部位或者导入目标部位的方式来说，智能化水平高，并且能够避免人为失误，减少与医护人员设备、数据存储设备之间的数据交互，避免患者隐私泄露。
[0011]在一些可选的实施例中，所述方法还包括：获取所述目标对象对应的网络带宽数据；所述基于所述目标对象的疾病类型，获取所述实时视频数据的推流策略，包括：基于所述目标对象的疾病类型和所述目标对象对应的网络带宽数据，获取所述实时视频数据的推流策略。该技术方案的有益效果在于，推流策略不仅与疾病类型相关，还考虑到目标对象的网络带宽情况，由此，能够根据医患沟通过程中目标对象所处环境的网络带宽的实际情况，设置差异化的第一预设清晰度，更加符合实际应用中的需求。
[0012]在一些可选的实施例中，所述方法还包括：基于所述目标对象的疾病类型，获取所
述待推流数据的显示策略，所述显示策略用于指示以下至少一种：预设尺寸；预设位置；预设亮度；预设对比度；预设饱和度；基于所述显示策略，确定所述待推流数据对应的待显示数据；利用显示设备显示所述待显示数据。该技术方案的有益效果在于，根据疾病类型的不同，能够设置差异化的显示策略，再由显示策略确定待推流数据对应的待显示数据，由此，显示设备能够以差异化的显示方式显示不同疾病类型的待显示数据，智能化程度得到进一步提高。
[0013]在一些可选的实施例中，所述显示策略用于指示所述预设尺寸；所述方法还包括：基于所述目标对象的疾病类型，确定所述目标对象的目标部位；所述基于所述显示策略，确定所述待推流数据对应的待显本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视频处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取实时视频数据，所述实时视频数据是摄像头拍摄目标对象得到的；获取所述目标对象的疾病类型；基于所述目标对象的疾病类型，获取所述实时视频数据的推流策略，所述推流策略用于指示第一预设清晰度；基于所述推流策略，确定所述实时视频数据对应的待推流数据；将所述待推流数据推流至医生设备。2.根据权利要求1所述的视频处理方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述目标对象的疾病类型，确定所述目标对象的目标部位；所述基于所述推流策略，确定所述实时视频数据对应的待推流数据，包括：基于所述第一预设清晰度，对所述目标部位对应的所述实时视频数据的第一部分进行清晰度调整，得到所述待推流数据。3.根据权利要求2所述的视频处理方法，其特征在于，所述方法还包括：获取第二预设清晰度，所述第二预设清晰度小于所述第一预设清晰度；所述基于所述第一预设清晰度，对所述目标部位对应的所述实时视频数据的第一部分进行清晰度调整，得到所述待推流数据，包括：基于所述第一预设清晰度，对所述目标部位对应的所述实时视频数据的第一部分进行清晰度调整，得到所述待推流数据的第一部分；基于所述第二预设清晰度，对所述实时视频数据的第二部分进行清晰度调整，得到所述待推流数据的第二部分，所述实时视频数据的第二部分是所述实时视频数据中第一部分以外的部分或者全部。4.根据权利要求3所述的视频处理方法，其特征在于，所述将所述待推流数据推流至医生设备，包括：基于所述待推流数据的第一部分和第二部分，合成得到所述待推流数据并推流至所述医生设备；或者，将所述待推流数据的第一部分和第二部分分别推流至所述医生设备。5.根据权利要求2所述的视频处理方法，其特征在于，所述基于所述目标对象的疾病类型，确定所述目标对象的目标部位，包括：获取多个样本对象的训练数据，每个样本对象的训练数据包括所述样本对象的疾病类型和目标部位；利用所述多个样本对象的训练数据训练深度学习模型，得到目标部位分类模型；将所述目标对象的疾病类型输入所述目标部位分类模型，得到所述目标对象的目标部位。6.根据权利要求1所述的视频处理方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述目标对象对应的网络带宽数据；所述基于所述目标对象的疾病类型，获取所述实时视频数据的推流策略，包括：基于所述目标对象的疾病类型和所述目标对象对应的网络带宽数据，...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐建东，刘鑫蕊，
申请(专利权)人：苏州景昱医疗器械有限公司，
类型：发明
国别省市：