本发明涉及领域，特别是涉及一种基于视频图像识别的智能手术视频录像方法、系统及计算机可读存储介质。
背景技术：
1、近年来，随着智慧医院的建设，大量基于互联网、云计算、大数据、人工智能等新兴技术被越来越广泛应用于医疗信息化项目的各个领域和环节。计算机视觉技术作为最具代表性的人工智能技术之一，在医学成像、医疗视频、仿真建模领域有了广泛的应用。本发明即采用视频图像检测技术自动识别手术起始终止环节，并据此辅助手术医生自动开始和终止外科手术手术视频录制，用以提升数字化手术室系统的智慧化程度，提高手术视频录制效率和手术视频录像的利用率，从而提升医务工作人员的整体工作效率。
2、手术视频录像作为数字化手术室系统中手术教学示教子系统中的一项重要功能，其通过视频录制和存储手术医生手术操作过程，实现了整个手术过程的视频回放和再现，方便医生在手术结束后在任何时间、任何地点方便快捷的查找、观摩、研习手术中的优质操作技能，从而提升手术外科医生的临床操作技能，提高医疗质量。
3、传统的手术视频录像通过电脑鼠标或控制屏操作开始和终止。考虑到交叉感染的风险，一般需要医务人员在手术开始前和手术结束后操作设备。纯手工操作方式，一方面极为不便，甚至医务人员会经常忘记开启录像，导致一些极具教研价值的医疗手术过程没有任何记录，丢失宝贵手术资料；另一方面由于提前开启手术录像或手术结束后忘记停止手术录像，录制了手术开始前和结束后的长时间没有意义的非手术视频画面，给手术录像文件的存储、传输、回放、查找、剪辑等环节带来了额外负担，耗费大量不必要的资源，手术视频录像后期存储、处理和利用率低下。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述现有的手术视频录像需要手动开关，耗费人力及资源的问题，提供一种基于视频图像识别的智能手术视频录像方法、系统及计算机可读存储介质。
2、一种基于视频图像识别的手术视频录像方法，包括：
3、获取目标位置的图像信息，并根据所述图像信息提取每个像素对应的颜色特征信息；
4、将所述颜色特征信息导入偏红特征分析模型，以得到所述当前图像信息的偏红特征值；
5、将所述偏红特征值与偏红特征阈值相比较，若偏红特征值大于所述偏红特征阈值，若是，启动手术视频录像。
6、在其中一个优选实施方式中，所述将所述颜色特征信息导入偏红特征分析模型，以得到所述当前图像信息的偏红特征值，包括：
7、基于rgb颜色空间，提取每个像素对应的rgb颜色分量，并根据所述rgb颜色分量判断所述对应每个像素是否为偏红像素；
8、根据当前图像信息所包含的偏红像素的比例，得到当前图像信息的偏红特征值。
9、在其中一个优选实施方式中，所述基于rgb颜色空间，提取每个像素对应的rgb颜色分量，并根据所述rgb颜色分量判断所述对应每个像素是否为偏红像素，包括：
10、取绿色分量g或蓝色分量b其中的一个较大的颜色分量max(g、b)；
11、取红色分量r，并计算所述红色分量r与所述较大的颜色分量max(g、b)的比值，得到当前像素的偏红程度值；
12、将所述偏红程度值与偏红程度阈值作比较，以判定当前像素是否为偏红像素。
13、在其中一个优选实施方式中，所述偏红特征阈值q0的取值范围为0.05至0.4，所述偏红程度阈值p0的取值范围为0.85至0.98。
14、预设阈值为：第一组，设定偏红程度阈值p0＝0.98、且偏红特征阈值q0＝0.10，这样能在获得极高识别率的同时，保持较低的误判率；第二组，设定偏红程度阈值p0＝0.91、且偏红特征阈值q0＝0.20，能在获得高识别率的同时，保持低误判率；第三组，偏红程度阈值p0＝0.85、且偏红特征阈值q0＝0.20，能在获得较高识别率的同时，保持极低误判率。其他典型设置包括，p0＝0.98、且q0＝0.40；p0＝0.91、且q0＝0.05；p0＝0.91、且q0＝0.10；p0＝0.85、且q0＝0.05；p0＝0.85、且q0＝0.10等，也可以保持较高的识别率且爆出比较低的误判率。
15、在其中一个优选实施方式中，所述根据当前图像信息所包含的偏红像素的比例，计算当前图像信息的偏红特征值，包括：
16、根据当前图像偏红像素占全部像素的比例，获取偏红像素比例值，并将所述偏红像素比例值作为所述偏红特征值。
17、在其中一个优选实施方式中，所述将所述颜色特征信息导入偏红特征分析模型，以得到所述当前图像信息的偏红特征值，包括：
18、基于rgb颜色空间，提取每个像素对应的rgb颜色分量，并根据所述rgb颜色分量判断所述对应每个像素是否为偏红像素；
19、根据当前图像信息所包含的偏红像素的比例，得到当前图像信息的偏红特征值。
20、在其中一个优选实施方式中，所述将所述颜色特征信息导入偏红特征分析模型，以得到所述当前图像信息的偏红特征值，包括：
21、取平均红色分量及取平均绿色分量和平均蓝色分量中较大的颜色分量
22、基于所述较大颜色分量与所述平均红色分量的比值，得到所述偏红特征值。
23、在其中一个优选实施方式中，所述根据所述偏红特征值，判断所述图像信息是否手术视频图像，若是，启动手术视频录像，若否，停止手术视频录像，包括：
24、在其中一个优选实施方式中，所述根据所述偏红特征值，判断所述图像信息是否手术视频图像，所述若否，停止视频录像，包括：
25、根据当前帧图像信息，判断当前帧图像信息是否为手术视频图像；
26、若否，启动非手术画面计时，同时判断下一帧图像信息是否为手术视频图像；
27、若预设时间内的非手术视频图像的帧数占所有大于预设阈值，停止手术视频图像。
28、本发明上述实施方式公开的方法能够利用手术室内医疗手术过程视频图像录像系统，自动开始或停止手术视频录像，解决人工操作录像的不便、效率不高；并解决因人工遗漏录像操作导致手术过程未能被视频记录保存的问题，以及因需人工提前开启录像或因手术结束后人工遗忘停止录像操作导致录制手术前后大量无效视频录像造成资源浪费、手术视频利用效率低下的问题。
29、一种基于视频图像识别的手术视频录像系统，包括：
30、颜色特征提取模块，用以获取目标位置的图像信息，并根据所述图像信息提取每个像素对应的颜色特征信息；
31、偏红特征分析模块，用以将所述颜色特征信息导入偏红特征分析模型，以得到所述当前图像信息的偏红特征值；
32、手术图像判断模块，用以根据所述偏红特征值，判断所述图像信息是否手术视频图像，若是，启动手术视频录像。
33、本发明上述实施方式公开的系统能够利用手术室内医疗手术过程视频图像录像系统，自动开始或停止手术视频录像，解决人工操作录像的不便、效率不高；并解决因人工遗漏录像操作导致手术过程未能被视频记录保存的问题，以及因需人工提前开启录像或因手术结束后人工遗忘停止录像操作导致录制手术前后大量无效视频录像造成资源浪费、手术视频利用效率低下的问题。
34、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计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现以上所述的基于视频图像识别的手术视频录像方法中的步骤。
35、本发明上述实施方式公开的计算机可读存储介质能够利用手术室内医疗手术过程视频图像录像系统，自动开始或停止手术视频录像，解决人工操作录像的不便、效率不高；并解决因人工遗漏录像操作导致手术过程未能被视频记录保存的问题，以及因需人工提前开启录像或因手术结束后人工遗忘停止录像操作导致录制手术前后大量无效视频录像造成资源浪费、手术视频利用效率低下的问题。
1.一种基于视频图像识别的手术视频录像方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于视频图像识别的手术视频录像方法，其特征在于，所述将所述颜色特征信息导入偏红特征分析模型，以得到所述当前图像信息的偏红特征值，包括：
3.根据权利要求2所述的基于视频图像识别的手术视频录像方法，其特征在于，所述基于rgb颜色空间，提取每个像素对应的rgb颜色分量，并根据所述rgb颜色分量判断所述对应每个像素是否为偏红像素，包括：
4.根据权利要求3所述的基于视频图像识别的手术视频录像方法，其特征在于，所述偏红特征阈值的取值范围为0.05至0.4，所述偏红程度阈值的取值范围为0.85至0.98。
5.根据权利要求2所述的基于视频图像识别的手术视频录像方法，其特征在于，所述根据当前图像信息所包含的偏红像素的比例，得到当前图像信息的偏红特征值，包括：
6.根据权利要求1所述的基于视频图像识别的手术视频录像方法，其特征在于，所述将所述颜色特征信息导入偏红特征分析模型，以得到所述当前图像信息的偏红特征值，包括：
7.根据权利要求6所述的基于视频图像识别的手术视频录像方法，其特征在于，所述基于当前图像的平均rgb颜色分量，判断当前图像信息的偏红特征值，包括：
8.根据权利要求1所述的基于视频图像识别的手术视频录像方法，其特征在于，所述方法还包括：
9.一种基于视频图像识别的手术视频录像系统，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现权利要求1至8中任一项所述的基于视频图像识别的手术视频录像方法中的步骤。
