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1.一種基于深度學習的智慧醫(yī)療系統(tǒng)，其特征在于，包括智能攝像頭、智能穿戴設備、血糖血壓測試醫(yī)療箱和上位機、數(shù)據(jù)服務器。智能穿戴設備、智能攝像頭、上位機與數(shù)據(jù)服務器通信連接。用戶穿戴智能穿戴設備并在室內個房間安裝智能攝像頭同時保持與數(shù)據(jù)服務器的連接。當用戶出現(xiàn)摔倒、暈倒等異常情況時，智能穿戴設備將記錄用戶的慣性數(shù)值，當慣性數(shù)值異常時智能攝像頭使用融合預測分析算法判斷用當前是否為非正常狀態(tài)，并將報警信息傳到醫(yī)院的上位機中。用戶使用血糖血壓測試醫(yī)療箱子將血糖血壓數(shù)據(jù)上傳至服務器，通過上位機遠程就醫(yī)，數(shù)據(jù)服務器通過利用二級級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡算法網(wǎng)分析醫(yī)學圖像并為醫(yī)生提供輔助診斷。

2.根據(jù)權利要求1所述的一種基于深度學習的智慧醫(yī)療系統(tǒng)，其特征在于，所述的智能攝像頭，為一種具有識別能力的網(wǎng)絡攝像頭，采用融合預測分析算法能準確判斷用戶是否出現(xiàn)暈倒、摔倒等突發(fā)狀況。

3.根據(jù)權利要求1所述的一種基于深度學習的智慧醫(yī)療系統(tǒng)，其特征在于，所述的智能穿戴設備，為一種具有記錄心電圖數(shù)據(jù)的智能手環(huán)，其具有記錄心電圖數(shù)據(jù)并上傳至數(shù)據(jù)服務器的功能。

4.根據(jù)權利要求1所述的一種基于深度學習的智慧醫(yī)療系統(tǒng)，其特征在于，所述的血糖血壓測試醫(yī)療箱，為與數(shù)據(jù)服務器連接通信的血糖血壓測試器。

5.根據(jù)權利要求1所述的一種基于深度學習的智慧醫(yī)療系統(tǒng)，其特征在于，所述的上位機，包括PC端、智能移動終端，智能移動終端可以采用智能手機，可在進行遠程就醫(yī)問診。

6.根據(jù)權利要求1所述的一種基于深度學習的智慧醫(yī)療系統(tǒng)，其特征在于，所述的數(shù)據(jù)服務器，存儲病例數(shù)據(jù)，與每個用戶心電圖與血糖血壓數(shù)據(jù)，搭載優(yōu)化的二級級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡算法，可對醫(yī)學圖像進行檢測識別并為醫(yī)生提供輔助診斷。

7.一種基于基于深度學習的智慧醫(yī)療系統(tǒng)，其特征在于，包括如下步驟：

1)用戶佩戴智能穿戴設備就來心電圖數(shù)據(jù)，并室內環(huán)境下每個房間安裝智能攝像頭，攝像頭只有在智能設備傳出異常的慣性數(shù)據(jù)才打開采集圖像。智能穿戴設備、智能攝像頭與數(shù)據(jù)服務器連接，確保數(shù)據(jù)能上傳至服務器

2)用戶使用血糖血壓測試醫(yī)療箱子將血糖血壓數(shù)據(jù)上傳至服務器，作為醫(yī)生診斷與慢性病監(jiān)控的依舊。

3)數(shù)據(jù)服務器中存入大量的病理數(shù)據(jù)和醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)集用于實現(xiàn)智能診斷；

4)當用戶出現(xiàn)摔倒或暈倒等狀況時，智能穿戴設備SMA與SMV值傳入數(shù)據(jù)庫服務器中的同時也將SMA與SMV傳入智能攝像頭，攝像頭讀到了當錢SMA與SMV的值判斷若數(shù)值異常攝像頭開啟采集圖像，通過復合檢測算法再次判斷用戶狀態(tài)若為真則將信息傳入數(shù)據(jù)庫服務器，服務器將報警信息傳入醫(yī)院客戶端，此時醫(yī)生得到警報可以快速做出救治反應；

5)用戶使用上位機客戶端遠程就醫(yī)時，數(shù)據(jù)服務器通過優(yōu)化的二級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡算法將醫(yī)學圖像內容進行分類并將最后的診斷與用戶的血糖血壓值一同傳到醫(yī)院客戶端供醫(yī)生參考診斷。

8.根據(jù)權利要求7所述的一種基于深度學習的智慧醫(yī)療系統(tǒng)，其特征在于，步驟2)，所述的融合預測分析算法，是利用智能穿戴設備上的六軸傳感器得到的慣性數(shù)據(jù)與智能攝像頭采集的圖像進行二次判定。首先通過六軸傳感器得到三個方向的加速度數(shù)據(jù)通過計算得到SMA與SMV的值，若SMA與SMV的數(shù)值超過預設的正常值并且SMA與SMV的增量突然驟增時，智能攝像頭開始采集圖片并使復合檢測算法判定使用者是否出現(xiàn)摔倒或者暈倒的情況。SMA與SMV的計算公式如下：

上述公式(1)中智慧問診系統(tǒng)，acc_X、acc_Y、acc_Z分別為三個方向的某一時刻的加速度值，i為當前采集的次數(shù)。

復合檢測算法主要結構如下：

1)制作數(shù)據(jù)集

利用數(shù)據(jù)集中的表框信息截取數(shù)據(jù)集中的目標圖像等到一個新的圖像，對新的圖像進行福利也變換得到新的數(shù)據(jù)集。

2)訓練

將新老數(shù)據(jù)集一同輸入到SSD網(wǎng)絡中進行訓練。

3)預測