[发明专利]一种基于改进多层感知机的药品字符标签的识别方法有效
| 申请号： | 201910708433.5 | 申请日： | 2019-08-01 |
| 公开（公告）号： | CN110598691B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 吴健 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06V20/62 | 分类号： | G06V20/62;G06V30/148;G06V30/16;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/084 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510006 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及机器视觉学习领域，更具体地，涉及一种基于改进多层感知机的药品字符标签的识别方法。包括以下步骤：选取药瓶的字符标签，选取出字符标签中需要识别的区域；将待识别的区域以相片的形式进行预处理，定位目标区域；对目标区域进行划分，将目标区域中字符进行切割，将切割后的字符作为标签字符的数据集；构建多层感知机；将数据集输入到多层感知机中，得到最终的识别结果。本发明改进过的的多层感知机相比于传统的能防止陷入局部极小，寻得最优解。通过对多层感知机引入droupout以解决过拟合问题，引入使用动量的随机梯度下降以防止陷入局部极小的问题，引入ReLU解决梯度弥散的问题；相比于模板匹配法，有着较高的识别率和泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 多层 感知 药品 字符 标签 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于改进多层感知机的药品字符标签的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤S1：选取药瓶的字符标签，选取出字符标签中需要识别的区域；/n步骤S2：将待识别的区域以相片的形式进行预处理，定位目标区域；/n步骤S3：对目标区域进行划分，将目标区域中字符进行切割，将切割后的字符作为标签字符的数据集；/n步骤S4：构建多层感知机，使用传统多层感知机作为基础，对其引入droupout以解决过拟合问题，引入使用动量的随机梯度下降以防止陷入局部极小的问题，引入ReLU解决梯度弥散的问题；/n步骤S5：将步骤S3中的数据集输入到多层感知机中进行训练以及测试。/n
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