[发明专利]一种基于深度学习和机器视觉的包埋盒标签批量识别方法及系统在审
| 申请号： | 202210653981.4 | 申请日： | 2022-06-10 |
| 公开（公告）号： | CN115019306A | 公开（公告）日： | 2022-09-06 |
| 发明（设计）人： | 徐南;肖强;刘琳;李磊;刘现海;黎洋;张立;王姗姗;苏彬;高波 | 申请（专利权）人： | 山东第一医科大学第二附属医院 |
| 主分类号： | G06V20/80 | 分类号： | G06V20/80;G06V20/62;G06V10/82;G06V10/34;G06V10/36;G16H40/20 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 张庆骞 |
| 地址： | 271000 *** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习和机器视觉的包埋盒标签批量识别方法及系统，为了解决包埋盒在运输流程中容易丢失无法追溯，人工记录信息费时费力效率低下的问题，对包埋盒脱水过程进行监管。针对密集目标检测能力不足、模型泛化能力有限的问题，本发明采用高斯模糊处理和光照变换处理的训练图像增强方式。为了解决目标检测网络前向推理速度慢和特征提取能力不足的问题，本发明改进了目标检测模型的主干特征提取网络结构，并在模型前部分添加了空间池化金字塔模块。本发明还提出了适合本场景的二维码检测方法，以解决二维码检测和识别准确率不高的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 机器 视觉 包埋 标签 批量 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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