(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111650499.7 (22)申请日 2021.12.2 9 (71)申请人 讯达律科 （苏州） 计算机信息科技有 限公司 地址 215000 江苏省苏州市自由贸易试验 区苏州片区苏州工业园区星湖街328 号创意产业园8-201- 021单元 (72)发明人 章恒靖　刘永昌　 (74)专利代理 机构 深圳众邦专利代理有限公司 44545 代理人 李勇 (51)Int.Cl. G16H 50/80(2018.01) G06N 3/08(2006.01) G06F 16/215(2019.01) (54)发明名称 一种基于深度学习的新型新冠辅助筛查方 法及装置 (57)摘要 本发明涉及医疗设备技术领域， 具体为一种 基于深度学习的新型新冠辅助筛查方法及装置， 包括步骤一： 采集设备采集用户的体征数据； 步 骤二： 采集 设备将体征数据的信息转变为数字信 号， 并由网络模块向云端发送数据； 步骤三： 云端 接收数据之后， 对数据进行格式转化后 传送至深 度神经网络模型； 步骤四： 深度神经网络模型根 据数据进行分类， 并将分类的结果由云端反馈给 采集设备， 并在采集设备的显示设备上进行展 示。 本发明无需通过测温枪 或者核酸检测的方式 来进行识别， 通过用户的咳嗽、 声音、 症 状等基本 体态数据， 通过数据分析对用户进行特征提取， 可以快速进行新冠患者的识别， 并且 可以快速检 测出无症状感染者， 成本低的同时， 检测的效率 大大的提升 。 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 CN 114420304 A 2022.04.29 CN 114420304 A 1.一种基于深度学习的新型新冠辅助筛查方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤一： 通过采集设备(1)采集用户的体征 数据(2)； 步骤二： 所述采集设备(1)将所述体征数据(2)的信息转变为数字信号， 并由网络模块 (3)向云端(4)发送数据； 步骤三： 所述云端(4)接收数据之后， 对数据进行格 式转化后传送至深度神经网络模型 (5)； 步骤四： 所述深度神经网络模型(5)根据数据进行分类， 并将分类的结果由所述云端 (4)反馈给 所述采集设备(1)， 并在所述采集设备(1)的显示设备(7)上进行展示。 2.根据权利要求1所述的一种基于深度 学习的新型新冠辅助筛查方法， 其特征在于： 所 述采集设备(1)的系统形式包括AP P、 Web服务以及微信小程序中的一种或多种。 3.根据权利要求1所述的一种基于深度 学习的新型新冠辅助筛查方法， 其特征在于： 所 述云端(4)包括后端服务(8)、 数据预处理服务(9)以及数据格式处理模块(10)， 所述步骤二 还包括以下步骤： 所述采集设备(1)向所述云端(4)发送ht tp请求； 所述后端服务(8)首先对所述http请求进行解析， 然后调用相关的数据预处理服务(9) 对数据进行清洗、 过 滤； 再将数据送入到所述数据格式处理模块(10)， 所述数据格式处理模块(10)对数据进行 变换， 形成压缩文件。 4.根据权利要求3所述的一种基于深度 学习的新型新冠辅助筛查方法， 其特征在于： 所 述深度神经网络模型(5)的数据处理流程包括数据接收(12)、 模型加载(13)以及模型预测 (14)， 具体步骤 包括： 所述数据接收(12)接收所述压缩文件， 并通过 所述模型加载(13)进行模型加载； 加载完成后通过模型 预测(14)进行 预测； 预测结束后， 所述模型 预测(14)将数据反馈 到所述云端(4)。 5.根据权利要求1所述的一种基于深度 学习的新型新冠辅助筛查方法， 其特征在于： 所 述深度神经网络模 型(5)还包括预存 数据库(15)， 所述深度神经网络模 型(5)将数据储存在 所述预存数据库(15)中， 所述预存数据库(15)用于对所述云端(4)提供 数据。 6.根据权利要求1所述的一种基于深度 学习的新型新冠辅助筛查方法， 其特征在于： 所 述体征数据(2)包括声 音数据(16)、 肖像数据(17)以及体温数据(18)。 7.一种基于深度学习的新型新冠辅助筛查装置， 其特征在于： 所述采集设备(1)包括传 感器模块组(19)、 处 理器(26)以及储 存器(27)， 所述传感器模块组(19)包括： 声音传感器(21)， 用于 接收用户的声 音数据(16)； 摄像头(22)， 用于收集整理用户的肖像数据(17)； 体温传感器(23)， 用于检测用户的体温数据(18)。 8.根据权利要求7所述的一种基于深度 学习的新型新冠辅助筛查装置， 其特征在于： 所 述网络模块(3)为无线网络模块， 且所述网络模块(3)的型号 为zbt‑wm8302rt。 9.根据权利要求7所述的一种基于深度 学习的新型新冠辅助筛查装置， 其特征在于： 所 述采集设备(1)包括： 信息提取模块(24)， 所述信息提取模块(24)用于提取用户信息， 所述用户信息包括性权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114420304 A 2别信息、 年龄信息、 居住信息； 图谱生成模块(25)， 所述图谱生成模块(25)用于根据所述体温数据(18)生成可视化图 谱。 10.根据权利要求7所述的一种基于深度学习的新型新冠辅助筛查装置， 其特征在于： 所述储存器(27)、 所述处理器(26)以及存储在所述储存器(27)中并能够在所述处理器(26) 上运行的计算机程序， 所述处理器(26)实现如权利要求 1至6中任一项 所述的基于深度学习 的新型新冠辅助筛查方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114420304 A 3