[发明专利]一种基于深度学习的药盒实时识别方法及系统在审
| 申请号： | 202310718494.6 | 申请日： | 2023-06-16 |
| 公开（公告）号： | CN116758525A | 公开（公告）日： | 2023-09-15 |
| 发明（设计）人： | 董安明;主洪磊;禹继国;宋守良;金占杰;王帅;臧传浩;武晓玉;高斌;韩玉冰;李素芳 | 申请（专利权）人： | 齐鲁工业大学（山东省科学院） |
| 主分类号： | G06V20/60 | 分类号： | G06V20/60;G06V10/82;G06V10/26;G06V10/10;G06V30/19;G06F16/2458;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南信达专利事务所有限公司 37100 | 代理人： | 罗文曌;陈婷婷 |
| 地址： | 250353 山东省济南*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的药盒实时识别方法及系统，属于药品管理技术领域，包括在药盒的上方架设摄像机，采集药盒的外观图像信息；利用预先训练好的基于yolov5的药盒识别模型，获得药盒边缘和基于外观的药盒识别结果；通过预训练好的基于DBNet的文字检测模型进行文字检测，获取药盒文字的区域；利用预先训练好的基于DenseNet和CTC的文字识别模型进行文字识别，识别出药盒的文字信息；将文字识别结果的每个单词或短语依次在药品数据库中进行低阈值的模糊搜索与匹配。本发明可以有效解决药房在取药的时候需要人工核对的问题，而且通过本方法极大的确保了识别的准确率，减轻了药房工作者的工作负担。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 实时 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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