[发明专利]基于Faster R-CNN的药盒检测方法、介质、电子设备及系统在审
| 申请号： | 202210411831.2 | 申请日： | 2022-04-19 |
| 公开（公告）号： | CN114821556A | 公开（公告）日： | 2022-07-29 |
| 发明（设计）人： | 卞剑锋;迟文政;洪阳;刘杰;陈国栋;孙立宁 | 申请（专利权）人： | 苏州大学 |
| 主分类号： | G06V20/60 | 分类号： | G06V20/60;G06V10/40;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 王广浩 |
| 地址： | 215000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Faster R‑CNN的药盒检测方法、介质、电子设备及系统，该方法包括：S1、将Faster R‑CNN网络模型中的特征提取层替换为新的特征提取网络得到改进后的Faster R‑CNN网络模型；S2、对数据集中药盒图片进行标定；S3、利用标定后的数据集对改进后的Faster R‑CNN网络模型进行训练；S4、利用训练好的Faster R‑CNN网络模型对药盒进行检测。本发明通过将Faster R‑CNN网络模型中的特征提取层替换为新的特征提取网络，新的特征提取网络采用深度可分离卷积，以及带线性瓶颈结构的反向残差结构，在保证模型准确率的前提下，解决了模型训练过程中梯度消失、占用内存大的问题，有效提升了模型的实时性，使得本发明的药盒检测方法具有占用内存小、检测时效性好、检测准确率高的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 faster cnn 检测 方法 介质 电子设备 系统 | ||
【主权项】：
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