核酸的自动采集方法、系统、电子设备及介质

技术领域

本申请中涉及人工智能及数字医疗技术领域，尤其是一种核酸的自动采集方法、系统、电子设备及介质。

背景技术

相关技术中，对采集用户的核酸采样方式全都是采用人工采样，并且采样人员需要穿上全封闭的防护服。这也导致不仅存在核酸采集效率不高的问题，同时还无法避免采样人员不被病毒所感染。

因此，如何设计一种不依靠人工进行核酸采集的方法，成为了本领域技术人员需要解决的问题。

发明内容

本申请实施例提供一种核酸的自动采集方法、系统、电子设备及介质。用以解决相关技术中存在的，人工进行核酸采集方式所导致的采集效率不高的问题。

其中，根据本申请实施例的一个方面，提供的一种核酸的自动采集方法，包括：

确定待采集用户的脸部放置位置，以及获取所述待采集用户的脸部区域图像；

利用预设的图像检测模型识别所述脸部区域图像中存在的口腔区域图像，并确定所述口腔区域图像在所述脸部区域图像中的第一像素坐标点集合；

基于所述第一像素坐标点集合以及所述脸部放置位置，确定所述待采集用户的口腔放置位置；

根据所述口腔放置位置，驱动核酸采集装置对所述待采集用户进行核酸采集。

可选地，在基于本申请上述方法的另一个实施例中，所述利用预设的图像检测模型识别所述脸部区域图像中存在的口腔区域图像，包括：

利用所述图像检测模型对所述脸部区域图像进行特征识别，得到至少一个脸部器官参数，其中所述脸部器官参数包括大小特征、色彩特征以及轮廓特征；

基于每个脸部器官参数与预设的口腔器官特征的比对结果，确定所述脸部区域图像中的所述口腔区域图像。

可选地，在基于本申请上述方法的另一个实施例中，所述基于所述第一像素坐标点集合以及所述脸部放置位置，确定所述待采集用户的口腔放置位置，包括：

确定所述脸部区域图像的第二像素坐标点集合；以及，确定所述口腔区域图像在所述脸部区域图像中的第一像素坐标点集合；

基于所述第一像素坐标点集合与所述第二像素坐标点集合的重叠关系，得到所述口腔区域图像与所述脸部区域图像之间的相对位置关系；

基于所述相对位置关系与所述待采集用户的脸部放置位置，确定所述待采集用户的口腔放置位置。

可选地，在基于本申请上述方法的另一个实施例中，所述基于所述相对位置关系与所述待采集用户的脸部放置位置，确定所述待采集用户的口腔放置位置，包括：

解析所述相对位置关系所表征的，所述口腔区域图像在所述脸部区域图像的相对大小以及相对距离；

将所述待采集用户的脸部放置位置中，所述相对大小以及所述相对距离对应的脸部位置作为所述口腔放置位置。

可选地，在基于本申请上述方法的另一个实施例中，在所述获取所述待采集用户的脸部区域图像之后，还包括：

检测最近一次接收到的用户上传的核酸个人信息，所述核酸个人信息包括所述用户的身份信息以及个人图像；

在确定所述个人图像与所述脸部区域图像的比对一致后，利用所述图像检测模型识别所述脸部区域图像中存在的口腔区域图像。

可选地，在基于本申请上述方法的另一个实施例中，在所述根据所述口腔放置位置，驱动核酸采集装置对所述待采集用户进行核酸采集之后，还包括：

当检测到已连续对预设数量的所述待采集用户进行核酸采集时，生成用于更换核酸收集装置的更换指令。

其中，根据本申请实施例的又一个方面，提供的一种核酸的自动采集系统，应用于包括核酸采集装置、口腔识别装置以及核酸收集装置的核酸自动采集房，其中：

所述口腔识别装置，被配置为在检测到待采集用户的脸部放置位置后，确定所述待采集用户的口腔放置位置；

所述核酸采集装置，被配置为根据所述口腔放置位置，对所述待采集用户进行核酸采集；

所述核酸收集装置，被配置为收集所述待采集用户的核酸采集结果。

根据本申请实施例的又一个方面，提供的一种电子设备，包括：

存储器，用于存储可执行指令；以及

显示器，用于与所述存储器以执行所述可执行指令从而完成上述任一所述核酸的自动采集方法的操作。

根据本申请实施例的还一个方面，提供的一种计算机可读存储介质，用于存储计算机可读取的指令，所述指令被执行时执行上述任一所述核酸的自动采集方法的操作。

本申请中，需要确定待采集用户的脸部放置位置，以及获取待采集用户的脸部区域图像；利用预设的图像检测模型识别脸部区域图像中存在的口腔区域图像，并确定口腔区域图像在脸部区域图像中的第一像素坐标点集合；基于第一像素坐标点集合以及脸部放置位置，确定待采集用户的口腔放置位置；根据口腔放置位置，驱动核酸采集装置对待采集用户进行核酸采集。通过应用本申请的技术方案，可以实现一种在检测到用户的脸部放置位置固定后，能够根据用户的脸部图像自动识别其口腔区域并以此确定用户口腔放置位置进而对其进行核酸采集的技术方案。从而一方面避免了相关技术中存在的，人工进行核酸采集方式所导致的采集效率不高的问题。另一方面也减少了核酸采集人员被病毒传播的风险。

下面通过附图和实施例，对本申请的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

构成说明书的一部分的附图描述了本申请的实施例，并且连同描述一起用于解释本申请的原理。

参照附图，根据下面的详细描述，可以更加清楚地理解本申请，其中：

图1示出了本申请一实施例所提供的一种核酸的自动采集方法示意图；

图2示出了本申请一实施例所提供的待采集用户的脸部区域图像的示意图；

图3示出了本申请一实施例所提供的一种核酸的自动采集方法的流程示意图；

图4示出了本申请一实施例所提供的一种核酸的自动采集系统的结构示意图；

图5示出了本申请一实施例所提供的一种电子设备的结构示意图；

图6示出了本申请一实施例所提供的一种存储介质的示意图。

具体实施方式

现在将参照附图来详细描述本申请的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本申请的范围。

同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。

以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，不作为对本申请及其应用或使用的任何限制。

对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。

另外，本申请各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本申请要求的保护范围之内。

需要说明的是，本申请实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应的随之改变。

下面结合图1-图3来描述根据本申请示例性实施方式的用于进行核酸的自动采集方法。需要注意的是，下述应用场景仅是为了便于理解本申请的精神和原理而示出，本申请的实施方式在此方面不受任何限制。相反，本申请的实施方式可以应用于适用的任何场景。

本申请还提出一种核酸的自动采集方法、系统、电子设备及介质。

图1示意性地示出了根据本申请实施方式的一种核酸的自动采集方法的流程示意图。如图1所示，该方法包括：

S101，确定待采集用户的脸部放置位置，以及获取待采集用户的脸部区域图像。

S102，利用预设的图像检测模型识别脸部区域图像中存在的口腔区域图像，并确定口腔区域图像在脸部区域图像中的第一像素坐标点集合。

S103，基于第一像素坐标点集合以及脸部放置位置，确定待采集用户的口腔放置位置。

S104，根据口腔放置位置，驱动核酸采集装置对待采集用户进行核酸采集。

目前核酸采样全都是采用人工采样，并且采样人员需要穿上全封闭的防护服，核酸采样人员尤为辛苦，人工采样具有局限性，时间性的限制，人员采样不能做到随到即采，只能在特定时间段去做采样，如果要实现24小时采样，只能去医院采样，并且医护人员十分辛苦，要24小时在岗提供服务。

针对上述存在的问题，本申请提出一种核酸的自动采集方法，其思想为实现一种在检测到用户的脸部放置位置固定后，能够根据用户的脸部图像自动识别其口腔区域并以此确定用户口腔放置位置进而对其进行核酸采集的技术方案。

进一步而言，本申请结合图2，对方案进行具体步骤说明：

步骤1、确定待采集用户的脸部放置位置，以及获取待采集用户的脸部区域图像。

其中，本申请不对待采集用户的数量进行具体限定，例如可以为一个，也可以为多个。可以理解的，当待采集用户的数量为多个时，也即本申请实施例可以同时或先后对多个用户进行核酸自动采集处理。

一种方式中，本申请实施例可以利用重量感应模块或图像检测模块等方式，确定待采集用户的脸部放置位置。例如，本申请实施例可以通过采集窗口中脸部承接装置中的重量感应模块来确定用户是否将脸部放到该脸部承接装置，并以此确定用户的脸部放置位置。

进一步的，本申请实施例可以利用摄像采集模块等方式，来获取待采集用户的脸部区域图像。具体来说，如图3所示，当检测到用户的脸部放置位置且判断用户的脸部不在移动后，即可驱动摄像采集模块对用户的脸部图像进行拍摄，从而得到其脸部区域图像。

需要说明的是，脸部区域图像可以为包括由用户多个器官的影像，例如包括口待采集用户的口腔在内的五官，脸部皮肤等等。

步骤2、检测最近一次接收到的用户上传的核酸个人信息。

其中，核酸个人信息包括用户的身份信息以及个人图像。

一种方式中，核酸个人信息可以包括用户的身份证信息以及个人图像等等。为了避免出现他人代替进行核酸采集的情况，本申请实施例需要将该个人图像与脸部区域图像进行一致性比对。进而确定上传信息的用户与实际进行核酸采集的用户是否为同一人。

步骤3、在确定个人图像与脸部区域图像的比对一致后，利用图像检测模型对脸部区域图像进行特征识别，得到至少一个脸部器官参数。

其中，其中脸部器官参数包括大小特征、色彩特征以及轮廓特征。

一种方式中，本申请不对图像检测模型做具体限定。例如可以为卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)。卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)，是深度学习的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习(representation learning)能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类。得益于CNN(卷积神经网络)对图像的强大特征表征能力，其在图像分类、目标检测、语义分割等领域都取得了令人瞩目的效果。

进一步的，本申请可以使用CNN神经网络模型来检测脸部区域图像中存在的多个脸部器官特征信息，进而达到对用户口腔器官进行特征识别的目的。一种方式中，本申请实施例可以将该脸部区域图像输入至预设的图像检测模型中，并将图像检测模型最后一层全连接层(FC，fully connected layer)的输出作为对该脸部区域图像对应的脸部器官参数的识别结果。

一种方式中，本申请在利用图像检测模型对用户的脸部区域图像进行特征识别之前，首先需要训练得到该图像检测模型。具体而言，需要首先获取一定数量用户的样本脸部图像以及样本口腔图像，其中样本脸部图像与样本口腔图像对应有各自的特征参数(即各自的大小特征、色彩特征以及轮廓特征)。

进一步的，本申请可以利用该多个样本脸部图像以及样本口腔图像，对初始的卷积网络模型进行训练，直至得到训练收敛的初始图像检测模型。一种方式中，还可以在后续通过随机森林算法以及样本图像持续优化训练该初始图像检测模型，直至得到优化后的图像检测模型。

步骤4、基于每个脸部器官参数与预设的口腔器官特征的比对结果，确定脸部区域图像中的口腔区域图像。

进一步的，图像检测模型还可以对得到的多个脸部器官参数进行分类，并且将属于同一类别的特征参数归纳为同一类型的器官(也即将多个眼部器官参数归纳为眼部类型的器官参数、多个口腔器官参数归纳为口腔类型的器官参数等等)，这样，就能实现对脸部区域图像进行语义图像分割后，将得到的多个脸部器官参数与预设的口腔器官特征的比对结果，从而确定该脸部区域图像中的口腔区域图像的目的。

步骤5、确定脸部区域图像的第二像素坐标点集合；以及，确定口腔区域图像在脸部区域图像中的第一像素坐标点集合。

可以理解的，在口腔区域图像是脸部区域图像中存在的一部分，这也代表着组成口腔图像的坐标点(即第一像素坐标点集合)与组成脸部图像的坐标点(即第二像素坐标点集合)也存在有一定的重叠部分。本申请实施例可以利用二者在坐标点的重叠关系，得到二者之间的相对位置关系。

步骤6、基于第一像素坐标点集合与第二像素坐标点集合的重叠关系，得到口腔区域图像与脸部区域图像之间的相对位置关系。

举例来说，例如本申请实施例可以将脸部区域图像按照其顶点与底点之间的距离，以水平线为切分方式，将其均匀切割为10份(从上至下分别为水平线1、水平线2....水平线9)。并根据口腔区域图像的坐标点(即第一像素坐标点集合)与脸部区域图像的坐标点(即第二像素坐标点集合)之间的重叠关系，得到重叠坐标点集合(即组成口腔图像的像素点坐标)位于脸部图像的水平线6-水平线7之间。那么该口腔区域图像与脸部区域图像之间的相对位置关系也就随之得到(即按照水平均匀切割为10份的方式，口腔图像位于脸部图像的水平线6-水平线7之间)。

再次举例来说，例如本申请实施例可以根据口腔区域图像的坐标点(即第一像素坐标点集合)与脸部区域图像的坐标点(即第二像素坐标点集合)之间的重叠关系，得到重叠坐标点集合(即组成口腔图像的像素点坐标)位于鼻尖向下2公分，下巴尖向上3公分之间。那么该口腔区域图像与脸部区域图像之间的相对位置关系也就随之得到(即按照鼻尖与下巴尖的坐标点方式，口腔图像位于鼻尖向下2公分，下巴尖向上3公分之间)。

总结而言，本申请实施例不对确定口腔区域图像与脸部区域图像之间的相对位置关系的方式进行具体的限定。也即无论是通过口腔器官与脸部其他器官的距离方式来得到二者的相对位置关系，还是根据口腔器官位于脸部器官某个水平线或某个竖直线区域的方式来得到二者的相对位置关系均可。其目的在于根据某一种方式得到的二者图像之间的相对位置关系，来以此确定两个实际器官的相对位置，并据此确定用户的真实口腔放置位置。进而避免出现后续核酸采集装置无法准确找到用户口腔位置而导致的不能进行核酸采集工作的弊端。

步骤7、解析相对位置关系所表征的，口腔区域图像在脸部区域图像的相对大小以及相对距离。

步骤8、将待采集用户的脸部放置位置中，相对大小以及相对距离对应的脸部位置作为口腔放置位置。

可以理解的，在利用上述基于第一像素坐标点集合与第二像素坐标点集合的重叠关系，得到口腔区域图像与脸部区域图像之间的相对位置关系的步骤中，即可以得到口腔图像与脸部图像的相对位置。本申请实施例以此为基础，即可得到该相对位置关系所表征的，口腔区域图像在脸部区域图像的相对大小(不同用户的口腔大小不同)以及相对距离(不同用户的口腔在脸部的位置也不尽相同)。

继续以上述口腔区域图像与脸部区域图像之间的相对位置关系为，口腔图像位于鼻尖向下2公分，下巴尖向上3公分之间进行举例说明：

可以理解的，虽然本申请实施例由脸部图像中可以得到用户的口腔位于用户的鼻尖向下2公分，但是由于图像中显示脸部大小与实际情况中用户脸部的实际大小并不相同。因此本申请可以采用确定相对大小以及相对距离的方式来找到用户真实的口腔放置位置。

例如，本申请实施例可以检测脸部区域图像中，用户脸部的总高度(例如为10cm)，并检测用户实际的脸部器官的总高度(20cm)。这也即可得到二者的缩放系数(即2倍)。并根据该缩放系数，得到图像中的2cm以及3cm所对应的用户实际脸部高度(即一个为4cm，一个为6cm)。从而得到实际场景中，用户真实的口腔放置位置。

步骤9、根据口腔放置位置，驱动核酸采集装置对待采集用户进行核酸采集。

步骤10、当检测到已连续对预设数量的待采集用户进行核酸采集时，生成用于更换核酸收集装置的更换指令。

本申请中，需要确定待采集用户的脸部放置位置，以及获取待采集用户的脸部区域图像；利用预设的图像检测模型识别脸部区域图像中存在的口腔区域图像，并确定口腔区域图像在脸部区域图像中的第一像素坐标点集合；基于第一像素坐标点集合以及脸部放置位置，确定待采集用户的口腔放置位置；根据口腔放置位置，驱动核酸采集装置对待采集用户进行核酸采集。通过应用本申请的技术方案，可以实现一种在检测到用户的脸部放置位置固定后，能够根据用户的脸部图像自动识别其口腔区域并以此确定用户口腔放置位置进而对其进行核酸采集的技术方案。从而一方面避免了相关技术中存在的，人工进行核酸采集方式所导致的采集效率不高的问题。另一方面也减少了核酸采集人员被病毒传播的风险。

可选地，在基于本申请上述方法的另一个实施例中，所述利用预设的图像检测模型识别所述脸部区域图像中存在的口腔区域图像，包括：

利用所述图像检测模型对所述脸部区域图像进行特征识别，得到至少一个脸部器官参数，其中所述脸部器官参数包括大小特征、色彩特征以及轮廓特征；

基于每个脸部器官参数与预设的口腔器官特征的比对结果，确定所述脸部区域图像中的所述口腔区域图像。

可选地，在基于本申请上述方法的另一个实施例中，所述基于所述第一像素坐标点集合以及所述脸部放置位置，确定所述待采集用户的口腔放置位置，包括：

确定所述脸部区域图像的第二像素坐标点集合；以及，确定所述口腔区域图像在所述脸部区域图像中的第一像素坐标点集合；

基于所述第一像素坐标点集合与所述第二像素坐标点集合的重叠关系，得到所述口腔区域图像与所述脸部区域图像之间的相对位置关系；

基于所述相对位置关系与所述待采集用户的脸部放置位置，确定所述待采集用户的口腔放置位置。

可选地，在基于本申请上述方法的另一个实施例中，所述基于所述相对位置关系与所述待采集用户的脸部放置位置，确定所述待采集用户的口腔放置位置，包括：

解析所述相对位置关系所表征的，所述口腔区域图像在所述脸部区域图像的相对大小以及相对距离；

将所述待采集用户的脸部放置位置中，所述相对大小以及所述相对距离对应的脸部位置作为所述口腔放置位置。

可选地，在基于本申请上述方法的另一个实施例中，在所述获取所述待采集用户的脸部区域图像之后，还包括：

检测最近一次接收到的用户上传的核酸个人信息，所述核酸个人信息包括所述用户的身份信息以及个人图像；

在确定所述个人图像与所述脸部区域图像的比对一致后，利用所述图像检测模型识别所述脸部区域图像中存在的口腔区域图像。

可选地，在基于本申请上述方法的另一个实施例中，在所述根据所述口腔放置位置，驱动核酸采集装置对所述待采集用户进行核酸采集之后，还包括：

当检测到已连续对预设数量的所述待采集用户进行核酸采集时，生成用于更换核酸收集装置的更换指令。

图4示意性地示出了根据本申请实施方式的一种核酸的自动采集系统的架构示意图。如图4所示，该系统应用于包括核酸采集装置、口腔识别装置以及核酸收集装置的核酸自动采集房，其中：

口腔识别装置201，被配置为在检测到待采集用户的脸部放置位置后，确定待采集用户的口腔放置位置；

核酸采集装置202，被配置为根据口腔放置位置，对待采集用户进行核酸采集；

核酸收集装置203，被配置为收集待采集用户的核酸采集结果。

可选地，在基于本申请上述系统的另一个实施例中，还包括扫码统计设备，其中：

扫码统计设备，被配置为接收待采集用户上传的核酸个人信息，核酸个人信息包括待采集用户的身份信息以及个人图像。

进一步的，本申请实施例以在人工智能及数字医疗技术领域下，核酸采集装置为机器人手臂与自动装采样棉棒机，核酸收集装置为核酸存放管托盘为例对方案进行说明：

步骤a、需要做核酸的人员在扫码统计设备扫码上传个人信息(包括身份信息以及个人图像)，并将脸放在核酸采集窗口中。

步骤b、扫码统计设备检测上传个人信息与核酸人员一致。

步骤c、机器人手臂根据口腔识别装置开始识别用户的口腔放置位置，并在识别成功后，抓取自动装采样棉棒机中的核酸采样棉棒对核酸用户进行核酸采集。

步骤d、核酸采集结束后，机器人手臂把采集棉棒放入核酸收集管内。一种方式中，可以通过后台系统配置5人/管，还是10人/管。到达该数量后，核酸存放管托盘自动更换试管。

通过应用本申请的技术方案，可以实现一种在检测到用户的脸部放置位置固定后，能够根据用户的脸部图像自动识别其口腔区域并以此确定用户口腔放置位置进而对其进行核酸采集的技术方案。从而一方面避免了相关技术中存在的，人工进行核酸采集方式所导致的采集效率不高的问题。另一方面也减少了核酸采集人员被病毒传播的风险。

可选的，在本申请的另外一种实施方式中，本申请还提供一种核酸的自动采集电子装置。其中包括：

获取模块，被配置为确定待采集用户的脸部放置位置，以及获取所述待采集用户的脸部区域图像；

第一确定模块，被配置为利用预设的图像检测模型识别所述脸部区域图像中存在的口腔区域图像，并确定所述口腔区域图像在所述脸部区域图像中的第一像素坐标点集合；

第二确定模块，被配置为基于所述第一像素坐标点集合以及所述脸部放置位置，确定所述待采集用户的口腔放置位置；

驱动模块，被配置为根据所述口腔放置位置，驱动核酸采集装置对所述待采集用户进行核酸采集。

本申请中，需要确定待采集用户的脸部放置位置，以及获取待采集用户的脸部区域图像；利用预设的图像检测模型识别脸部区域图像中存在的口腔区域图像，并确定口腔区域图像在脸部区域图像中的第一像素坐标点集合；基于第一像素坐标点集合以及脸部放置位置，确定待采集用户的口腔放置位置；根据口腔放置位置，驱动核酸采集装置对待采集用户进行核酸采集。

在本申请的另外一种实施方式中，驱动模块，被配置执行的步骤包括：

利用所述图像检测模型对所述脸部区域图像进行特征识别，得到至少一个脸部器官参数，其中所述脸部器官参数包括大小特征、色彩特征以及轮廓特征；

基于每个脸部器官参数与预设的口腔器官特征的比对结果，确定所述脸部区域图像中的所述口腔区域图像。

在本申请的另外一种实施方式中，驱动模块，被配置执行的步骤包括：

确定所述脸部区域图像的第二像素坐标点集合；以及，确定所述口腔区域图像在所述脸部区域图像中的第一像素坐标点集合；

基于所述第一像素坐标点集合与所述第二像素坐标点集合的重叠关系，得到所述口腔区域图像与所述脸部区域图像之间的相对位置关系；

基于所述相对位置关系与所述待采集用户的脸部放置位置，确定所述待采集用户的口腔放置位置。

在本申请的另外一种实施方式中，驱动模块，被配置执行的步骤包括：

解析所述相对位置关系所表征的，所述口腔区域图像在所述脸部区域图像的相对大小以及相对距离；

将所述待采集用户的脸部放置位置中，所述相对大小以及所述相对距离对应的脸部位置作为所述口腔放置位置。

在本申请的另外一种实施方式中，驱动模块，被配置执行的步骤包括：

检测最近一次接收到的用户上传的核酸个人信息，所述核酸个人信息包括所述用户的身份信息以及个人图像；

在确定所述个人图像与所述脸部区域图像的比对一致后，利用所述图像检测模型识别所述脸部区域图像中存在的口腔区域图像。

在本申请的另外一种实施方式中，驱动模块，被配置执行的步骤包括：

当检测到已连续对预设数量的所述待采集用户进行核酸采集时，生成用于更换核酸收集装置的更换指令。

本申请实施方式还提供一种电子设备，以执行上述核酸的自动采集方法。请参考图5，其示出了本申请的一些实施方式所提供的一种电子设备的示意图。如图5所示，电子设备3包括：处理器300，存储器301，总线302和通信接口303，所述处理器300、通信接口303和存储器301通过总线302连接；所述存储器301中存储有可在所述处理器300上运行的计算机程序，所述处理器300运行所述计算机程序时执行本申请前述任一实施方式所提供的核酸的自动采集方法。

其中，存储器301可能包含高速随机存取存储器(RAM：Random Access Memory)，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口303(可以是有线或者无线)实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网、广域网、本地网、城域网等。

总线302可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。其中，存储器301用于存储程序，所述处理器300在接收到执行指令后，执行所述程序，前述本申请实施例任一实施方式揭示的所述数据识别的方法可以应用于处理器300中，或者由处理器300实现。

处理器300可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器300中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器300可以是通用处理器，包括处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器301，处理器300读取存储器301中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

本申请实施例提供的电子设备与本申请实施例提供的数据识别的方法出于相同的发明构思，具有与其采用、运行或实现的方法相同的有益效果。

本申请实施方式还提供一种与前述实施方式所提供的核酸的自动采集方法对应的计算机可读存储介质，请参考图6，其示出的计算机可读存储介质为光盘40，其上存储有计算机程序(即程序产品)，所述计算机程序在被处理器运行时，会执行前述任意实施方式所提供的核酸的自动采集方法。

需要说明的是，所述计算机可读存储介质的例子还可以包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他光学、磁性存储介质，在此不再一一赘述。

本申请的上述实施例提供的计算机可读存储介质与本申请实施例提供的数据识别的方法出于相同的发明构思，具有与其存储的应用程序所采用、运行或实现的方法相同的有益效果。

需要说明的是：

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本申请的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本申请并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本申请的示例性实施例的描述中，本申请的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下示意图：即所要求保护的本申请要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本申请的单独实施例。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本申请的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

以上所述，仅为本申请较佳的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。