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申请/专利权人：美视康健(吉林)医疗设备有限公司

摘要：本申请公开了一种自动化同视机的视功能电子检测系统，涉及智能检测领域，其通过摄像头采集代替传统的人工记录，结合深度学习算法和图像预处理手段对由摄像头采集到的仪表读数电子图像进行细节强化和图像特征提取，并引入注意力机制将所述仪表读数电子图像中的重要前景信息即仪表读数部分进行显化，再利用图像语义分割来自动化地将仪表读数部分进行分割，进一步地提取其中的仪表读数。这样，减少临床医生在检查过程中的手动操作，从而缩短检查时间。

主权项：1.一种自动化同视机的视功能电子检测系统，其特征在于，包括：仪表读数图像获取模块，用于获取由自动化同视机的摄像头采集的仪表读数电子图像；图像预处理模块，用于对所述仪表读数电子图像进行图像变换与细节强化处理以得到细节强化显示变换仪表读数电子图像；仪表读数图像特征提取模块，用于使用仪表读数图像特征提取器对所述细节强化显示变换仪表读数电子图像进行处理以得到仪表读数图像密集表征特征图；前景映射显化模块，用于对所述仪表读数图像密集表征特征图进行前景映射以得到前景显著化仪表读数图像密集表征特征图；仪表读数确定模块，用于基于所述前景显著化仪表读数图像密集表征特征图来确定仪表读数；其中，所述图像预处理模块，包括：极坐标变换单元，用于对所述仪表读数电子图像进行极坐标变换以得到显示变换仪表读数电子图像；细节强化单元，用于对所述显示变换仪表读数电子图像进行对比度归一化以得到所述细节强化显示变换仪表读数电子图像；其中，所述仪表读数图像特征提取模块，用于：将所述细节强化显示变换仪表读数电子图像通过基于DenseNet的仪表读数图像特征提取器以得到所述仪表读数图像密集表征特征图；其中，所述前景映射显化模块，包括：注意力引导前景映射单元，用于将所述仪表读数图像密集表征特征图通过基于注意力机制的前景映射网络以得到所述前景显著化仪表读数图像密集表征特征图；其中，所述注意力引导前景映射单元，包括：注意力凝聚子单元，用于计算所述仪表读数图像密集表征特征图的空间注意特征矩阵；匿名掩码子单元，用于对所述空间注意特征矩阵进行匿名掩码以得到匿名掩码化空间注意特征矩阵；融合与显化子单元，用于融合所述仪表读数图像密集表征特征图和所述匿名掩码化空间注意特征矩阵以得到所述前景显著化仪表读数图像密集表征特征图；其中，所述仪表读数确定模块，用于：将所述前景显著化仪表读数图像密集表征特征图通过基于Softmax函数的语义分割器以得到仪表读数图像语义分割结果；从所述仪表读数图像语义分割结果中提取所述仪表读数；其中，将所述前景显著化仪表读数图像密集表征特征图通过基于Softmax函数的语义分割器以得到仪表读数图像语义分割结果包括以下步骤：将所述前景显著化仪表读数图像密集表征特征图展开以获得前景显著化仪表读数图像密集表征特征向量；计算所述前景显著化仪表读数图像密集表征特征向量与其长度的平方根和其二范数的平方根的倒数的点加之和得到第一前景显著化仪表读数图像密集表征中间特征向量；计算所述第一前景显著化仪表读数图像密集表征中间特征向量的以自然常数为底的指数函数以获得第二前景显著化仪表读数图像密集表征中间特征向量；计算所述前景显著化仪表读数图像密集表征特征向量与其一范数和权重超参数的点乘之积得到第三前景显著化仪表读数图像密集表征中间特征向量；计算所述第二前景显著化仪表读数图像密集表征中间特征向量与所述第三前景显著化仪表读数图像密集表征中间特征向量的点加之和得到优化的前景显著化仪表读数图像密集表征特征向量；将所述优化的前景显著化仪表读数图像密集表征特征向量基于所述前景显著化仪表读数图像密集表征特征图的展开转换为优化的前景显著化仪表读数图像密集表征特征图；将所述优化的前景显著化仪表读数图像密集表征特征图通过基于Softmax函数的语义分割器以得到仪表读数图像语义分割结果。

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