融合液晶器件的超声影像设备图像处理方法及相关装置

摘要

本发明涉及医疗影像处理领域，公开了一种融合液晶器件的超声影像设备图像处理方法及相关装置，用于提高超声影像设备图像处理的效率。所述方法包括：根据目标检测区域生成第一图像采集策略；根据第一图像采集策略生成初始检测区域和剩余检测区域，并调用超声影像设备对初始检测区域进行超声影像采集，得到第一超声影像数据；对第一超声影像数据进行实时三维重建，得到第一检测模型；根据第一检测模型生成第二图像采集策略，并根据第二图像采集策略获取第二超声影像数据；根据第二超声影像数据对第一检测模型进行三维模型更新，得到第二检测模型；根据标准检测模型对第二检测模型进行异常检测，生成异常检测结果。

权利要求

1.一种融合液晶器件的超声影像设备图像处理方法，其特征在于，所述融合液晶器件的超声影像设备图像处理方法包括：获取待处理的目标检测区域，并根据所述目标检测区域生成第一图像采集策略；

根据所述第一图像采集策略将所述目标检测区域划分为初始检测区域和剩余检测区域，并调用预置的超声影像设备对所述初始检测区域进行超声影像采集，得到第一超声影像数据；

对所述第一超声影像数据进行实时三维重建，得到所述第一超声影像数据对应的第一检测模型；

根据所述第一检测模型生成第二图像采集策略，并根据所述第二图像采集策略获取所述剩余检测区域的第二超声影像数据；其中，所述根据所述第一检测模型生成第二图像采集策略，并根据所述第二图像采集策略获取所述剩余检测区域的第二超声影像数据，包括：对所述第一检测模型进行模型质量评估，生成模型评价指标；若所述模型评价指标符合预设条件，则根据所述剩余检测区域对所述第一图像采集策略进行动态调整，生成第二图像采集策略；按照所述第二图像采集策略对所述剩余检测区域进行超声影像采集，得到所述剩余检测区域的第二超声影像数据；

根据所述第二超声影像数据对所述第一检测模型进行三维模型更新，得到所述目标检测区域的第二检测模型；

查询所述目标检测区域的标准检测模型，并根据所述标准检测模型对所述第二检测模型进行异常检测，生成所述目标检测区域对应的异常检测结果。

2.根据权利要求1所述的融合液晶器件的超声影像设备图像处理方法，其特征在于，所述获取待处理的目标检测区域，并根据所述目标检测区域生成第一图像采集策略，包括：获取待处理的目标检测区域，对所述目标检测区域进行属性信息提取，得到目标属性信息；具体的，获取待处理的目标检测区域和背景的图像，获取图像的参考亮度，根据图像的参考亮度确定检测阈值，选取图像中亮度大于检测阈值的区域，获取区域的参考亮度，根据区域的参考亮度和图像的参考亮度计算新的检测阈值，其中，所述新的检测阈值为所述目标属性信息；

对所述目标检测区域进行区域范围计算，得到目标范围数据；

根据所述目标范围数据计算所述目标检测区域的图像采集总路径，并根据所述目标属性信息获取图像采集方向；

根据所述图像采集总路径和所述图像采集方向生成第一图像采集策略。

3.根据权利要求2所述的融合液晶器件的超声影像设备图像处理方法，其特征在于，所述根据所述第一图像采集策略将所述目标检测区域划分为初始检测区域和剩余检测区域，并调用预置的超声影像设备对所述初始检测区域进行超声影像采集，得到第一超声影像数据，包括：根据所述第一图像采集策略和所述目标属性信息计算所述目标检测区域的采集指标值；具体的，通过将成像采集镜头的目标检测区域进行多区域划分，将标准尺寸图形作为基准标定样本，将样本分别依次放置在所划分的不同区域中，并采集对应的真彩图像，分别计算每个区域对应的真彩图像中的图形与标准尺寸图形的形态指标值，其中，所述形态指标值为所述采集指标值；

根据所述采集指标值对所述目标检测区域进行检测区域划分，得到初始检测区域和剩余检测区域；

调用预置的超声影像设备，按照所述图像采集方向获取所述初始检测区域的超声影像，得到第一超声影像数据。

4.根据权利要求1所述的融合液晶器件的超声影像设备图像处理方法，其特征在于，所述对所述第一超声影像数据进行实时三维重建，得到所述第一超声影像数据对应的第一检测模型，包括：对所述第一超声影像数据进行图像分割，得到多个分割图像；

对所述多个分割图像进行像素点提取，得到像素点数据集；

对所述像素点数据集进行特征像素点选取，得到特征像素点集；

将所述特征像素点集输入预置的三维坐标系进行三维重建，得到所述第一超声影像数据对应的第一检测模型。

5.根据权利要求1所述的融合液晶器件的超声影像设备图像处理方法，其特征在于，所述根据所述第二超声影像数据对所述第一检测模型进行三维模型更新，得到所述目标检测区域的第二检测模型，包括：获取所述第二超声影像数据的时间戳数据，并按照所述时间戳数据对所述第二超声影像数据进行影像数据排序，得到序列化影像数据；

按照所述序列化影像数据对所述第一检测模型进行三维模型更新，并获取所述第一检测模型的更新状态；

根据所述更新状态生成所述目标检测区域的第二检测模型。

6.根据权利要求2所述的融合液晶器件的超声影像设备图像处理方法，其特征在于，所述查询所述目标检测区域的标准检测模型，并根据所述标准检测模型对所述第二检测模型进行异常检测，生成所述目标检测区域对应的异常检测结果，包括：从预置的检测模型数据库中匹配与所述目标属性信息对应的多个候选检测模型；

根据所述目标检测区域从所述多个候选检测模型中选取标准检测模型；

对所述标准检测模型和所述第二检测模型进行异常点位比对，得到异常点位比对结果；

根据所述异常点位比对结果生成所述目标检测区域对应的异常检测结果。

7.一种融合液晶器件的超声影像设备图像处理装置，其特征在于，所述融合液晶器件的超声影像设备图像处理装置包括：获取模块，用于获取待处理的目标检测区域，并根据所述目标检测区域生成第一图像采集策略；

划分模块，用于根据所述第一图像采集策略将所述目标检测区域划分为初始检测区域和剩余检测区域，并调用预置的超声影像设备对所述初始检测区域进行超声影像采集，得到第一超声影像数据；

重建模块，用于对所述第一超声影像数据进行实时三维重建，得到所述第一超声影像数据对应的第一检测模型；

处理模块，用于根据所述第一检测模型生成第二图像采集策略，并根据所述第二图像采集策略获取所述剩余检测区域的第二超声影像数据；其中，所述根据所述第一检测模型生成第二图像采集策略，并根据所述第二图像采集策略获取所述剩余检测区域的第二超声影像数据，包括：对所述第一检测模型进行模型质量评估，生成模型评价指标；若所述模型评价指标符合预设条件，则根据所述剩余检测区域对所述第一图像采集策略进行动态调整，生成第二图像采集策略；按照所述第二图像采集策略对所述剩余检测区域进行超声影像采集，得到所述剩余检测区域的第二超声影像数据；

更新模块，用于根据所述第二超声影像数据对所述第一检测模型进行三维模型更新，得到所述目标检测区域的第二检测模型；

检测模块，用于查询所述目标检测区域的标准检测模型，并根据所述标准检测模型对所述第二检测模型进行异常检测，生成所述目标检测区域对应的异常检测结果。

8.一种融合液晶器件的超声影像设备图像处理设备，其特征在于，所述融合液晶器件的超声影像设备图像处理设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；

所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述融合液晶器件的超声影像设备图像处理设备执行如权利要求1‑6中任一项所述的融合液晶器件的超声影像设备图像处理方法。

9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1‑6中任一项所述的融合液晶器件的超声影像设备图像处理方法。

说明书

融合液晶器件的超声影像设备图像处理方法及相关装置

技术领域

[0001] 本发明涉及医疗影像处理领域，尤其涉及一种融合液晶器件的超声影像设备图像处理方法及相关装置。

背景技术

[0002] 随着计算机技术的高速发展，带动了医疗影像领域的发展。随着医学影像学蓬勃发展，它能够为临床提供更多、更全面的有助于诊断的信息。并且伴随着液晶器件和超声影像设备的智能设备交互，可以实现超声影像的采集和实时展示，为用户提供高效的处理手段。

[0003] 现有方案通常是通过用户凭借自身经验对检测区域进行超声影像扫描采集，再通过人工进行影像异常分析，但是基于人工的方案效率低下。

发明内容

[0004] 本发明提供了一种融合液晶器件的超声影像设备图像处理方法及相关装置，用于提高超声影像设备图像处理的效率。

[0005] 本发明第一方面提供了一种融合液晶器件的超声影像设备图像处理方法，所述融合液晶器件的超声影像设备图像处理方法包括：获取待处理的目标检测区域，并根据所述目标检测区域生成第一图像采集策略；根据所述第一图像采集策略将所述目标检测区域划分为初始检测区域和剩余检测区域，并调用预置的超声影像设备对所述初始检测区域进行超声影像采集，得到第一超声影像数据；对所述第一超声影像数据进行实时三维重建，得到所述第一超声影像数据对应的第一检测模型；根据所述第一检测模型生成第二图像采集策略，并根据所述第二图像采集策略获取所述剩余检测区域的第二超声影像数据；根据所述第二超声影像数据对所述第一检测模型进行三维模型更新，得到所述目标检测区域的第二检测模型；查询所述目标检测区域的标准检测模型，并根据所述标准检测模型对所述第二检测模型进行异常检测，生成所述目标检测区域对应的异常检测结果。

[0006] 可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述获取待处理的目标检测区域，并根据所述目标检测区域生成第一图像采集策略，包括：获取待处理的目标检测区域，对所述目标检测区域进行属性信息提取，得到目标属性信息；对所述目标检测区域进行区域范围计算，得到目标范围数据；根据所述目标范围数据计算所述目标检测区域的图像采集总路径，并根据所述目标属性信息获取图像采集方向；根据所述图像采集总路径和所述图像采集方向生成第一图像采集策略。

[0007] 可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述根据所述第一图像采集策略将所述目标检测区域划分为初始检测区域和剩余检测区域，并调用预置的超声影像设备对所述初始检测区域进行超声影像采集，得到第一超声影像数据，包括：根据所述第一图像采集策略和所述目标属性信息计算所述目标检测区域的采集指标值；根据所述采集指标值对所述目标检测区域进行检测区域划分，得到初始检测区域和剩余检测区域；调用预置的超声影像设备，按照所述图像采集方向获取所述初始检测区域的超声影像，得到第一超声影像数据。

[0008] 可选的，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述对所述第一超声影像数据进行实时三维重建，得到所述第一超声影像数据对应的第一检测模型，包括：对所述第一超声影像数据进行图像分割，得到多个分割图像；对所述多个分割图像进行像素点提取，得到像素点数据集；对所述像素点数据集进行特征像素点选取，得到特征像素点集；将所述特征像素点集输入预置的三维坐标系进行三维重建，得到所述第一超声影像数据对应的第一检测模型。

[0009] 可选的，在本发明第一方面的第四种实现方式中，所述根据所述第一检测模型生成第二图像采集策略，并根据所述第二图像采集策略获取所述剩余检测区域的第二超声影像数据，包括：对所述第一检测模型进行模型质量评估，生成模型评价指标；若所述模型评价指标符合预设条件，则根据所述剩余检测区域对所述第一图像采集策略进行动态调整，生成第二图像采集策略；按照所述第二图像采集策略对所述剩余检测区域进行超声影像采集，得到所述剩余检测区域的第二超声影像数据。

[0010] 可选的，在本发明第一方面的第五种实现方式中，所述根据所述第二超声影像数据对所述第一检测模型进行三维模型更新，得到所述目标检测区域的第二检测模型，包括：获取所述第二超声影像数据的时间戳数据，并按照所述时间戳数据对所述第二超声影像数据进行影像数据排序，得到序列化影像数据；按照所述序列化影像数据对所述第一检测模型进行三维模型更新，并获取所述第一检测模型的更新状态；根据所述更新状态生成所述目标检测区域的第二检测模型。

[0011] 可选的，在本发明第一方面的第六种实现方式中，所述查询所述目标检测区域的标准检测模型，并根据所述标准检测模型对所述第二检测模型进行异常检测，生成所述目标检测区域对应的异常检测结果，包括：从预置的检测模型数据库中匹配与所述目标属性信息对应的多个候选检测模型；根据所述目标检测区域从所述多个候选检测模型中选取标准检测模型；对所述标准检测模型和所述第二检测模型进行异常点位比对，得到异常点位比对结果；根据所述异常点位比对结果生成所述目标检测区域对应的异常检测结果。

[0012] 本发明第二方面提供了一种融合液晶器件的超声影像设备图像处理装置，所述融合液晶器件的超声影像设备图像处理装置包括：获取模块，用于获取待处理的目标检测区域，并根据所述目标检测区域生成第一图像采集策略；划分模块，用于根据所述第一图像采集策略将所述目标检测区域划分为初始检测区域和剩余检测区域，并调用预置的超声影像设备对所述初始检测区域进行超声影像采集，得到第一超声影像数据；重建模块，用于对所述第一超声影像数据进行实时三维重建，得到所述第一超声影像数据对应的第一检测模型；处理模块，用于根据所述第一检测模型生成第二图像采集策略，并根据所述第二图像采集策略获取所述剩余检测区域的第二超声影像数据；更新模块，用于根据所述第二超声影像数据对所述第一检测模型进行三维模型更新，得到所述目标检测区域的第二检测模型；检测模块，用于查询所述目标检测区域的标准检测模型，并根据所述标准检测模型对所述第二检测模型进行异常检测，生成所述目标检测区域对应的异常检测结果。

[0013] 可选的，在本发明第二方面的第一种实现方式中，所述获取模块具体用于：获取待处理的目标检测区域，对所述目标检测区域进行属性信息提取，得到目标属性信息；对所述目标检测区域进行区域范围计算，得到目标范围数据；根据所述目标范围数据计算所述目标检测区域的图像采集总路径，并根据所述目标属性信息获取图像采集方向；根据所述图像采集总路径和所述图像采集方向生成第一图像采集策略。

[0014] 可选的，在本发明第二方面的第二种实现方式中，所述划分模块具体用于：根据所述第一图像采集策略和所述目标属性信息计算所述目标检测区域的采集指标值；根据所述采集指标值对所述目标检测区域进行检测区域划分，得到初始检测区域和剩余检测区域；调用预置的超声影像设备，按照所述图像采集方向获取所述初始检测区域的超声影像，得到第一超声影像数据。

[0015] 可选的，在本发明第二方面的第三种实现方式中，所述重建模块具体用于：对所述第一超声影像数据进行图像分割，得到多个分割图像；对所述多个分割图像进行像素点提取，得到像素点数据集；对所述像素点数据集进行特征像素点选取，得到特征像素点集；将所述特征像素点集输入预置的三维坐标系进行三维重建，得到所述第一超声影像数据对应的第一检测模型。

[0016] 可选的，在本发明第二方面的第四种实现方式中，所述处理模块具体用于：对所述第一检测模型进行模型质量评估，生成模型评价指标；若所述模型评价指标符合预设条件，则根据所述剩余检测区域对所述第一图像采集策略进行动态调整，生成第二图像采集策略；按照所述第二图像采集策略对所述剩余检测区域进行超声影像采集，得到所述剩余检测区域的第二超声影像数据。

[0017] 可选的，在本发明第二方面的第五种实现方式中，所述更新模块具体用于：获取所述第二超声影像数据的时间戳数据，并按照所述时间戳数据对所述第二超声影像数据进行影像数据排序，得到序列化影像数据；按照所述序列化影像数据对所述第一检测模型进行三维模型更新，并获取所述第一检测模型的更新状态；根据所述更新状态生成所述目标检测区域的第二检测模型。

[0018] 可选的，在本发明第二方面的第六种实现方式中，所述检测模块还包括：匹配单元，用于从预置的检测模型数据库中匹配与所述目标属性信息对应的多个候选检测模型；选取单元，用于根据所述目标检测区域从所述多个候选检测模型中选取标准检测模型；比对单元，用于对所述标准检测模型和所述第二检测模型进行异常点位比对，得到异常点位比对结果；生成单元，用于根据所述异常点位比对结果生成所述目标检测区域对应的异常检测结果。

[0019] 本发明第三方面提供了一种融合液晶器件的超声影像设备图像处理设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述融合液晶器件的超声影像设备图像处理设备执行上述的融合液晶器件的超声影像设备图像处理方法。

[0020] 本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的融合液晶器件的超声影像设备图像处理方法。

[0021] 本发明提供的技术方案中，根据目标检测区域生成第一图像采集策略；根据第一图像采集策略生成初始检测区域和剩余检测区域，并调用超声影像设备对初始检测区域进行超声影像采集，得到第一超声影像数据；对第一超声影像数据进行实时三维重建，得到第一检测模型；根据第一检测模型生成第二图像采集策略，并根据第二图像采集策略获取第二超声影像数据；根据第二超声影像数据对第一检测模型进行三维模型更新，得到第二检测模型；根据标准检测模型对第二检测模型进行异常检测，生成异常检测结果。本发明通过对超声影像设备的图像采集策略进行动态调整，并且对上一阶段生成的第一检测模型进行动态更新，进而得到更加准确的第二检测模型，最后通过第二检测模型和标准检测模型进行异常检测，提高了超声影像设备图像处理的效率。

附图说明

[0022] 图1为本发明实施例中融合液晶器件的超声影像设备图像处理方法的一个实施例示意图；

[0023] 图2为本发明实施例中融合液晶器件的超声影像设备图像处理方法的另一个实施例示意图；

[0024] 图3为本发明实施例中融合液晶器件的超声影像设备图像处理装置的一个实施例示意图；

[0025] 图4为本发明实施例中融合液晶器件的超声影像设备图像处理装置的另一个实施例示意图；

[0026] 图5为本发明实施例中融合液晶器件的超声影像设备图像处理设备的一个实施例示意图。

具体实施方式

[0027] 本发明实施例提供了一种融合液晶器件的超声影像设备图像处理方法及相关装置，用于提高超声影像设备图像处理的效率。本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等（如果存在）是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

[0028] 为便于理解，下面对本发明实施例的具体流程进行描述，请参阅图1，本发明实施例中融合液晶器件的超声影像设备图像处理方法的一个实施例包括：

[0029] 101、获取待处理的目标检测区域，并根据目标检测区域生成第一图像采集策略；

[0030] 可以理解的是，本发明的执行主体可以为融合液晶器件的超声影像设备图像处理装置，还可以是终端或者服务器，具体此处不做限定。本发明实施例以服务器为执行主体为例进行说明。

[0031] 具体的，服务器获取待处理的目标检测区域和背景的图像，获取图像的参考亮度，根据图像的参考亮度确定检测阈值，选取图像中亮度大于检测阈值的区域，获取区域的参考亮度，根据区域的参考亮度和图像的参考亮度计算新的检测阈值，根据新的检测阈值并根据目标检测区域生成第一图像采集策略，无需人工操作。

[0032] 102、根据第一图像采集策略将目标检测区域划分为初始检测区域和剩余检测区域，并调用预置的超声影像设备对初始检测区域进行超声影像采集，得到第一超声影像数据；

[0033] 具体的，获取目标检测区域中像素点的纹理向量，得到邻域像素点与初始中心点的一致率，根据一致率对邻域像素点进行第一轮合并，计算新增像素点邻域像素点与初始中心点所在区域的一致率，根据新增像素点邻域像素点与初始中心点所在区域的一致率对新增像素点邻域像素点进行第二轮合并，不断重复第二轮计算和合并的步骤，并对剩余像素点进行迭代划分，得到初始检测区域和剩余检测区域。

[0034] 103、对第一超声影像数据进行实时三维重建，得到第一超声影像数据对应的第一检测模型；

[0035] 具体的，服务器测量第一超声影像数据三维数据，确定对应的三维特征，进而服务器采集图像，并进行编码标志点检测，求解像机内外参数进行实时三维重建，得到第一超声影像数据对应的第一检测模型。

[0036] 104、根据第一检测模型生成第二图像采集策略，并根据第二图像采集策略获取剩余检测区域的第二超声影像数据；

[0037] 具体的，根据第一检测模型生成第二图像采集策略，其中，图像采集调整策略是基于目标时间差生成的，目标时间差是根据接收端的显示模块接收到一帧图像的时间与显示模块显示该帧图像的时间之间的时间差确定出的，根据图像采集调整策略调整发送端要采集的下一帧图像的采集时间并根据第二图像采集策略获取剩余检测区域的第二超声影像数据。

[0038] 105、根据第二超声影像数据对第一检测模型进行三维模型更新，得到目标检测区域的第二检测模型；

[0039] 具体的，采用三维激光扫描设备获取第二超声影像数据的点云数据，并将所获取点云数据传送至数据处理设备，再通过数据处理设备构建第二超声影像数据的三维模型，其中，服务器结合第二超声影像数据的检测结果，采用数据处理设备建立所构建三维模型的模型要素属性数据库；模型要素属性数据库包括三维点属性数据库、脊线属性数据库和断层属性数据库，模型更新：采用数据处理设备，对所构建三维模型进行动态更新得到目标检测区域的第二检测模型。

[0040] 106、查询目标检测区域的标准检测模型，并根据标准检测模型对第二检测模型进行异常检测，生成目标检测区域对应的异常检测结果。

[0041] 可选的，服务器将目标检测区域输入到异常检测网络模型中进行训练，使用训练完成后产出的模型对缺陷数据与良品数据进行检测，生成目标检测区域对应的异常检测结果，将检出的异常区域及区域大小传给数据库，并通过面积阈值判别是否为需剔除缺陷。

[0042] 本发明实施例中，根据目标检测区域生成第一图像采集策略；根据第一图像采集策略生成初始检测区域和剩余检测区域，并调用超声影像设备对初始检测区域进行超声影像采集，得到第一超声影像数据；对第一超声影像数据进行实时三维重建，得到第一检测模型；根据第一检测模型生成第二图像采集策略，并根据第二图像采集策略获取第二超声影像数据；根据第二超声影像数据对第一检测模型进行三维模型更新，得到第二检测模型；根据标准检测模型对第二检测模型进行异常检测，生成异常检测结果。本发明通过对超声影像设备的图像采集策略进行动态调整，并且对上一阶段生成的第一检测模型进行动态更新，进而得到更加准确的第二检测模型，最后通过第二检测模型和标准检测模型进行异常检测，提高了超声影像设备图像处理的效率。

[0043] 请参阅图2，本发明实施例中融合液晶器件的超声影像设备图像处理方法的另一个实施例包括：

[0044] 201、获取待处理的目标检测区域，并根据目标检测区域生成第一图像采集策略；

[0045] 具体的，获取待处理的目标检测区域，对目标检测区域进行属性信息提取，得到目标属性信息；对目标检测区域进行区域范围计算，得到目标范围数据；根据目标范围数据计算目标检测区域的图像采集总路径，并根据目标属性信息获取图像采集方向；根据图像采集总路径和图像采集方向生成第一图像采集策略。

[0046] 其中，服务器获取待处理的目标检测区域，对目标检测区域进行属性信息提取，得到目标属性信息，并通过将消息队列中的目标检测区域做结构化处理，并读取存储系统中的标记及其特征信息进行分布式计算，根据目标范围数据计算目标检测区域的图像采集总路径，并根据目标属性信息获取图像采集方向；根据图像采集总路径和图像采集方向生成第一图像采集策略。

[0047] 202、根据第一图像采集策略将目标检测区域划分为初始检测区域和剩余检测区域，并调用预置的超声影像设备对初始检测区域进行超声影像采集，得到第一超声影像数据；

[0048] 具体的，根据第一图像采集策略和目标属性信息计算目标检测区域的采集指标值；根据采集指标值对目标检测区域进行检测区域划分，得到初始检测区域和剩余检测区域；调用预置的超声影像设备，按照图像采集方向获取初始检测区域的超声影像，得到第一超声影像数据。

[0049] 可选的，通过将成像采集镜头的目标检测区域进行多区域划分，将标准尺寸图形作为基准标定样本，将样本分别依次放置在所划分的不同区域中，并采集对应的真彩图像，分别计算每个区域对应的真彩图像中的图形与标准尺寸图形的形态指标值，通过对两者的相关性分析，得到初始检测区域和剩余检测区域，并调用预置的超声影像设备，按照图像采集方向获取初始检测区域的超声影像，得到第一超声影像数据。

[0050] 203、对第一超声影像数据进行实时三维重建，得到第一超声影像数据对应的第一检测模型；

[0051] 具体的，对第一超声影像数据进行图像分割，得到多个分割图像；对多个分割图像进行像素点提取，得到像素点数据集；对像素点数据集进行特征像素点选取，得到特征像素点集；将特征像素点集输入预置的三维坐标系进行三维重建，得到第一超声影像数据对应的第一检测模型。

[0052] 可选的，服务器获取第一超声影像数据的点云数据集，根据预设步长增量，计算电云数据集的像素数据集，并合并电云数据集和像素数据集，生成目标电云数据集，，根据预设点云投影分辨率，选取目标电云数据集中，z坐标值最大的三维点，并进行投影，根据投影图像的熵值最小值，确定选取角度，根据选取角度，计算投影图像的直方图，以及分割位置，并生成待抓取物体的点云分割结果，根据点云分割结果，；将特征像素点集输入预置的三维坐标系进行三维重建，得到第一超声影像数据对应的第一检测模型。

[0053] 优选的，在进行像素点提取时，服务器获取分割图像，在分割图像中确定待检测区域；获取待检测区域中第i像素点的邻域像素点之灰度值，根据第i像素点的邻域像素点之灰度值确定边缘像素点，得到像素点数据集。

[0054] 204、根据第一检测模型生成第二图像采集策略，并根据第二图像采集策略获取剩余检测区域的第二超声影像数据；

[0055] 具体的，对第一检测模型进行模型质量评估，生成模型评价指标；若模型评价指标符合预设条件，则根据剩余检测区域对第一图像采集策略进行动态调整，生成第二图像采集策略；按照第二图像采集策略对剩余检测区域进行超声影像采集，得到剩余检测区域的第二超声影像数据。

[0056] 其中，服务器根据第一检测模型建立综合评估体系，以基础项、规定项和加分项作为评估要素，在规定项满足要求的前提下，根据基础指标值确定绩效评估初步等级，根据剩余检测区域对第一图像采集策略进行动态调整，生成第二图像采集策略，按照第二图像采集策略对剩余检测区域进行超声影像采集，得到剩余检测区域的第二超声影像。

[0057] 205、根据第二超声影像数据对第一检测模型进行三维模型更新，得到目标检测区域的第二检测模型；

[0058] 具体的，获取第二超声影像数据的时间戳数据，并按照时间戳数据对第二超声影像数据进行影像数据排序，得到序列化影像数据；按照序列化影像数据对第一检测模型进行三维模型更新，并获取第一检测模型的更新状态；根据更新状态生成目标检测区域的第二检测模型。

[0059] 其中，服务器获取时间戳的具体位置以及与其他多维数组之间的关系，通过时间戳数据找到影像数据中敏感信息对应的检索时间戳，通过检索时间戳来同步检索各数组中的时间戳，并进行影像数据排序，得到序列化影像数据，按照序列化影像数据对第一检测模型进行三维模型更新，并获取第一检测模型的更新状态，根据更新状态生成目标检测区域的第二检测模型。

[0060] 206、从预置的检测模型数据库中匹配与目标属性信息对应的多个候选检测模型；

[0061] 207、根据目标检测区域从多个候选检测模型中选取标准检测模型；

[0062] 208、对标准检测模型和第二检测模型进行异常点位比对，得到异常点位比对结果；

[0063] 具体的，从预置的检测模型数据库中匹配与目标属性信息对应的多个候选检测模型，根据目标检测区域从多个候选检测模型中选取标准检测模型；输入待检测目标，其中，在进行异常点位比对时，服务器输入帧图像，获取帧图像的显著图，寻找候选区域，候选区域与待检测待处理的目标检测区域匹配，在设定次数内若在当前帧图像中未找到与待检测待处理的目标检测区域匹配的候选区域，则开始下一帧图像的检测，在设定次数内若找到与待检测待处理的目标检测区域匹配的候选区域，则将该区域标记出来后开始下一帧图像的检测，判断是否还有待处理的帧图像，并对标准检测模型和第二检测模型进行异常点位比对，得到异常点位比对结果。

[0064] 209、根据异常点位比对结果生成目标检测区域对应的异常检测结果。

[0065] 其中，服务器从异常点位比对结果中获取目标检测区域的位置信息和多个移动位置信息；根据当前位置信息与移动位置信息的比对结果确定当前位置信息是有效位置信息，并根据目标检测区域的移动终端在第一时间范围内的位置变化信息生成目标检测区域在第一时间范围的位置轨迹图，对所述位置轨迹图进行分析，生成目标检测区域对应的异常检测结果。

[0066] 本发明实施例中，根据目标检测区域生成第一图像采集策略；根据第一图像采集策略生成初始检测区域和剩余检测区域，并调用超声影像设备对初始检测区域进行超声影像采集，得到第一超声影像数据；对第一超声影像数据进行实时三维重建，得到第一检测模型；根据第一检测模型生成第二图像采集策略，并根据第二图像采集策略获取第二超声影像数据；根据第二超声影像数据对第一检测模型进行三维模型更新，得到第二检测模型；根据标准检测模型对第二检测模型进行异常检测，生成异常检测结果。本发明通过对超声影像设备的图像采集策略进行动态调整，并且对上一阶段生成的第一检测模型进行动态更新，进而得到更加准确的第二检测模型，最后通过第二检测模型和标准检测模型进行异常检测，提高了超声影像设备图像处理的效率。

[0067] 上面对本发明实施例中融合液晶器件的超声影像设备图像处理方法进行了描述，下面对本发明实施例中融合液晶器件的超声影像设备图像处理装置进行描述，请参阅图3，本发明实施例中融合液晶器件的超声影像设备图像处理装置一个实施例包括：

[0068] 获取模块301，用于获取待处理的目标检测区域，并根据所述目标检测区域生成第一图像采集策略；

[0069] 划分模块302，用于根据所述第一图像采集策略将所述目标检测区域划分为初始检测区域和剩余检测区域，并调用预置的超声影像设备对所述初始检测区域进行超声影像采集，得到第一超声影像数据；

[0070] 重建模块303，用于对所述第一超声影像数据进行实时三维重建，得到所述第一超声影像数据对应的第一检测模型；

[0071] 处理模块304，用于根据所述第一检测模型生成第二图像采集策略，并根据所述第二图像采集策略获取所述剩余检测区域的第二超声影像数据；

[0072] 更新模块305，用于根据所述第二超声影像数据对所述第一检测模型进行三维模型更新，得到所述目标检测区域的第二检测模型；

[0073] 检测模块306，用于查询所述目标检测区域的标准检测模型，并根据所述标准检测模型对所述第二检测模型进行异常检测，生成所述目标检测区域对应的异常检测结果。

[0074] 本发明实施例中，根据目标检测区域生成第一图像采集策略；根据第一图像采集策略生成初始检测区域和剩余检测区域，并调用超声影像设备对初始检测区域进行超声影像采集，得到第一超声影像数据；对第一超声影像数据进行实时三维重建，得到第一检测模型；根据第一检测模型生成第二图像采集策略，并根据第二图像采集策略获取第二超声影像数据；根据第二超声影像数据对第一检测模型进行三维模型更新，得到第二检测模型；根据标准检测模型对第二检测模型进行异常检测，生成异常检测结果。本发明通过对超声影像设备的图像采集策略进行动态调整，并且对上一阶段生成的第一检测模型进行动态更新，进而得到更加准确的第二检测模型，最后通过第二检测模型和标准检测模型进行异常检测，提高了超声影像设备图像处理的效率。

[0075] 请参阅图4，本发明实施例中融合液晶器件的超声影像设备图像处理装置另一个实施例包括：

[0076] 获取模块301，用于获取待处理的目标检测区域，并根据所述目标检测区域生成第一图像采集策略；

[0077] 划分模块302，用于根据所述第一图像采集策略将所述目标检测区域划分为初始检测区域和剩余检测区域，并调用预置的超声影像设备对所述初始检测区域进行超声影像采集，得到第一超声影像数据；

[0078] 重建模块303，用于对所述第一超声影像数据进行实时三维重建，得到所述第一超声影像数据对应的第一检测模型；

[0079] 处理模块304，用于根据所述第一检测模型生成第二图像采集策略，并根据所述第二图像采集策略获取所述剩余检测区域的第二超声影像数据；

[0080] 更新模块305，用于根据所述第二超声影像数据对所述第一检测模型进行三维模型更新，得到所述目标检测区域的第二检测模型；

[0081] 检测模块306，用于查询所述目标检测区域的标准检测模型，并根据所述标准检测模型对所述第二检测模型进行异常检测，生成所述目标检测区域对应的异常检测结果。

[0082] 可选的，所述获取模块301具体用于：

[0083] 获取待处理的目标检测区域，对所述目标检测区域进行属性信息提取，得到目标属性信息；对所述目标检测区域进行区域范围计算，得到目标范围数据；根据所述目标范围数据计算所述目标检测区域的图像采集总路径，并根据所述目标属性信息获取图像采集方向；根据所述图像采集总路径和所述图像采集方向生成第一图像采集策略。

[0084] 可选的，所述划分模块302具体用于：

[0085] 根据所述第一图像采集策略和所述目标属性信息计算所述目标检测区域的采集指标值；根据所述采集指标值对所述目标检测区域进行检测区域划分，得到初始检测区域和剩余检测区域；调用预置的超声影像设备，按照所述图像采集方向获取所述初始检测区域的超声影像，得到第一超声影像数据。

[0086] 可选的，所述重建模块303具体用于：

[0087] 对所述第一超声影像数据进行图像分割，得到多个分割图像；对所述多个分割图像进行像素点提取，得到像素点数据集；对所述像素点数据集进行特征像素点选取，得到特征像素点集；将所述特征像素点集输入预置的三维坐标系进行三维重建，得到所述第一超声影像数据对应的第一检测模型。

[0088] 可选的，所述处理模块304具体用于：

[0089] 对所述第一检测模型进行模型质量评估，生成模型评价指标；若所述模型评价指标符合预设条件，则根据所述剩余检测区域对所述第一图像采集策略进行动态调整，生成第二图像采集策略；按照所述第二图像采集策略对所述剩余检测区域进行超声影像采集，得到所述剩余检测区域的第二超声影像数据。

[0090] 可选的，所述更新模块305具体用于：

[0091] 获取所述第二超声影像数据的时间戳数据，并按照所述时间戳数据对所述第二超声影像数据进行影像数据排序，得到序列化影像数据；按照所述序列化影像数据对所述第一检测模型进行三维模型更新，并获取所述第一检测模型的更新状态；根据所述更新状态生成所述目标检测区域的第二检测模型。

[0092] 可选的，所述检测模块306还包括：

[0093] 匹配单元3061，用于从预置的检测模型数据库中匹配与所述目标属性信息对应的多个候选检测模型；

[0094] 选取单元3062，用于根据所述目标检测区域从所述多个候选检测模型中选取标准检测模型；

[0095] 比对单元3063，用于对所述标准检测模型和所述第二检测模型进行异常点位比对，得到异常点位比对结果；

[0096] 生成单元3064，用于根据所述异常点位比对结果生成所述目标检测区域对应的异常检测结果。

[0097] 本发明实施例中，根据目标检测区域生成第一图像采集策略；根据第一图像采集策略生成初始检测区域和剩余检测区域，并调用超声影像设备对初始检测区域进行超声影像采集，得到第一超声影像数据；对第一超声影像数据进行实时三维重建，得到第一检测模型；根据第一检测模型生成第二图像采集策略，并根据第二图像采集策略获取第二超声影像数据；根据第二超声影像数据对第一检测模型进行三维模型更新，得到第二检测模型；根据标准检测模型对第二检测模型进行异常检测，生成异常检测结果。本发明通过对超声影像设备的图像采集策略进行动态调整，并且对上一阶段生成的第一检测模型进行动态更新，进而得到更加准确的第二检测模型，最后通过第二检测模型和标准检测模型进行异常检测，提高了超声影像设备图像处理的效率。

[0098] 上面图3和图4从模块化功能实体的角度对本发明实施例中的融合液晶器件的超声影像设备图像处理装置进行详细描述，下面从硬件处理的角度对本发明实施例中融合液晶器件的超声影像设备图像处理设备进行详细描述。

[0099] 图5是本发明实施例提供的一种融合液晶器件的超声影像设备图像处理设备的结构示意图，该融合液晶器件的超声影像设备图像处理设备500可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器（central processing units，CPU）510（例如，一个或一个以上处理器）和存储器520，一个或一个以上存储应用程序533或数据532的存储介质530（例如一个或一个以上海量存储设备）。其中，存储器520和存储介质530可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质530的程序可以包括一个或一个以上模块（图示没标出），每个模块可以包括对融合液晶器件的超声影像设备图像处理设备500中的一系列指令操作。更进一步地，处理器510可以设置为与存储介质530通信，在融合液晶器件的超声影像设备图像处理设备500上执行存储介质530中的一系列指令操作。

[0100] 融合液晶器件的超声影像设备图像处理设备500还可以包括一个或一个以上电源540，一个或一个以上有线或无线网络接口550，一个或一个以上输入输出接口560，和/或，一个或一个以上操作系统531，例如Windows Serve，Mac OS X，Unix，Linux，FreeBSD等等。
本领域技术人员可以理解，图5示出的融合液晶器件的超声影像设备图像处理设备结构并不构成对融合液晶器件的超声影像设备图像处理设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

[0101] 本发明还提供一种融合液晶器件的超声影像设备图像处理设备，所述融合液晶器件的超声影像设备图像处理设备包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机可读指令，计算机可读指令被处理器执行时，使得处理器执行上述各实施例中的所述融合液晶器件的超声影像设备图像处理方法的步骤。

[0102] 本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述融合液晶器件的超声影像设备图像处理方法的步骤。

[0103] 所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

[0104] 所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（read‑only memory， ROM）、随机存取存储器（random access memory，RAM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

[0105] 以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。