[发明专利]一种基于深度学习的拍照识药系统及其使用方法

权利要求书

1.一种基于深度学习的拍照识药系统，其特征在于，包括：

摄像模块，用于拍摄记录待识别的药品、保健品和医疗器械；

图像预处理模块，用于对摄像模块拍摄的数字图像进行预处理；

图像分割模块，用于对预处理后的数字图像进行前景背景分割，从而提取出前景主体；

目标检测模块，用于对前景主体进行目标检测；

所述目标检测模块内设有检测模型，检测模型能够将前景主体分类为药品、保健品、医疗器械或其他；

OCR识别模块，用于对判断为“药品”或“其他”的待识别物进行OCR识别，从而得到待识别物的药品相关信息；

所述OCR识别模块与数据库相关联，能够进一步获取药品信息和药品说明书。

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的拍照识药系统，其特征在于：所述预处理包括图像灰度化、滤波去噪、锐化和矫正。

3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的拍照识药系统，其特征在于：所述检测模型是基于药品特征数据库的训练数据构建的。

4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的拍照识药系统：其特征在于，所述训练数据包括药品、保健品、医疗器械的产品图像和特征图像。

5.根据权利要求4所述的一种基于深度学习的拍照识药系统，其特征在于，所述特征图像包括以下三类：

药品特征图像：电子监管码、甲类OTC标志和乙类OTC标志；

保健品特征图像：蓝帽子标志；

医疗器械特征图像：各类仪器标志。

6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的拍照识药系统，其特征在于：所述药品相关信息包括药品名称、批准文号和注册证号。

7.一种基于深度学习的拍照识药系统的使用方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1.通过药品特征数据库构建检测模型；

S2.用摄像模块拍摄待识别物；

S3.对步骤S2拍摄的图像进行预处理；

S4.对步骤S3预处理后的数字图像进行前景背景分割，得到前景主体；

S5.通过深度学习的检测模型对前景主体进行目标检测，并对前景主体进行分类：药品、保健品、医疗器械或其他；

若待识别物的前景主体被判断为药品或其他，则进行OCR识别，识别出OCR文本中的药品相关信息；

若待识别物的前景主体被判断为保健品或医疗器械，则停止，导出判断结果；

S6.根据步骤S5识别出的药品相关信息，查询yz_instruct表，导出最终结果，有以下三种情况：

A.查询到药品，并有对应的药品说明书；

B.查询到药品，但无对应的药品说明书；

C.查询结果为空，说明不是药品。

8.一种基于OCR识别技术的拍照识药系统，其特征在于，包括：

摄像模块，用于拍摄记录待识别的药品、保健品和医疗器械；

OCR识别模块，用于提取摄像模块拍摄图片的文字信息；

关键字匹配模块，用于匹配OCR识别模块提取的文字信息，从而将摄像模块拍摄的图片分类为药品、保健品、医疗器械或其他。

9.一种基于OCR识别技术的拍照识药系统的使用方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1.用摄像模块拍摄待识别物；

S2.用OCR识别模块，提取摄像模块拍摄的图片的文字信息；

S3.用关键字匹配模块，对OCR识别模块提取的文字信息进行匹配，从而对待识别物进行分类：药品、保健品、医疗器械或其他；

若待识别物的输出匹配结果为药品或其他，则查询yz_instruct表，导出最终结果；

若待识别物的输出匹配结果为保健品或医疗器械，则停止，导出判断结果。