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公开(公告)号：CN107545150A
公开(公告)日：2018-01-05
申请号：CN201710943318.7
申请日：2017-10-13
Applicant: 张晨
Abstract: 本发明是一种基于深度学习的药品识别系统及其识别方法，包括：1.药品图像训练样本、测试样本、目标图像的预处理。包括求取灰度图，边缘检测及外框处理。2.构建模型单元，用于建立基于深度学习的药品识别模型。包括设置CNN的各个网络层及分类器的初始参数，将上述经过预处理的图像输入CNN以得到我们需要的特征。3.识别单元，用于输入带识别的药品，然后由上述的已建立基于深度学习的药品识别模型，在深度学习模型中获取图像的卷积特征，并将所获得的卷积特征级联输入分类器，最后输出识别结果。4.识别系统的硬件部分。在各种复杂的背景及药品信息中具有较精确的识别率及速率，能够较好的降低药品应用时的错误率，以及后续个体药品安全应用平台。
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