本技术涉及智能面板技术领域,公开了一种基于DNN降噪技术的智能面板控制方法,包括:利用预训练的第一卷积神经网络模型对语音交互数据进行降噪处理,得到降噪语音交互数据;对图像交互数据和降噪语音交互数据进行分析,得到用户指令数据;基于用户指令数据和情境标签对待控智能面板的显示内容数据和界面布局数据进行调整;基于调整后的显示内容数据和调整后的界面布局数据控制待控智能面板显示交互界面。通过实施本发明,融合多源数据,包括图像、语音、环境数据和人员行为数据,使得智能面板能够更精准地响应用户的操作,解决智能面板控制方法在数据处理和情境适应性等方面存在明显不足,难以满足现代医院对智能化管理与控制的高要求的问题。
背景技术
随着智能医疗系统的快速发展,医院内部的智能化管理与控制成为提升医疗服务质量和效率的重要手段。传统的智能面板控制方法主要依赖于简单的按键操作或有限的触控交互,这些方式在用户体验、信息获取的全面性以及环境适应性上存在明显不足。传统智能面板在接收用户指令时,往往仅通过单一的交互渠道如按键或触摸屏进行,忽略了语音和图像等更为自然、高效的交互方式。这导致用户在与智能面板交互时,需要特定的操作环境和条件,限制了交互的灵活性和便捷性。特别是在医院这种复杂多变的环境中,医护人员或患者可能因为紧急情况或身体原因,难以通过传统方式有效操作智能面板。传统智能面板在处理交互数据时,缺乏有效的降噪和数据分析机制。医院环境中常常伴随着各种背景噪音和干扰因素,如医疗设备的运行声、患者交谈声等,这些都会严重影响语音交互的准确性和清晰度。
相关技术中也有对于图像交互数据的利用,但仅限于基本的图像识别,未能深入挖掘图像背后的情境信息和用户意图。在控制过程中,往往孤立地处理用户指令,忽略了医院整体环境数据和人员行为数据的重要性。这些数据对于优化智能面板的显示内容和界面布局,提供更加个性化、智能化的服务至关重要。然而,由于缺乏有效的数据整合与分析机制,相关技术中智能面板难以根据实时环境变化和用户需求进行自适应调整。
因此,相关技术中智能面板控制方法在数据处理和情境适应性等方面存在明显不足,难以满足现代医院对智能化管理与控制的高要求。
实现思路