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龙图腾网恭喜浙江行见医联科技有限责任公司申请的专利试纸识别方法、装置、存储介质及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113537203B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202010301577.1，技术领域涉及：G06V20/60；该发明授权试纸识别方法、装置、存储介质及设备是由王胤;王威;左志伟;罗培克;黄真设计研发完成，并于2020-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本试纸识别方法、装置、存储介质及设备在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种试纸识别方法、装置、存储介质及设备，属于图像处理技术领域。所述方法包括：获取待识别图像，所述待识别图像包括待识别试纸图像；利用基于第一种深度学习的图像识别方法，在所述待识别图像中提取所述待识别试纸图像；利用预设类别模型，识别所述待识别试纸图像中的标志所属的类别，并提取所述类别对应的检测线信息；利用基于第二种深度学习的图像识别方法，从所述待识别试纸图像中确定识别线位置；利用规则性图像处理方法，根据所述识别线位置对应的图像亮度值以及所述检测线信息确定试纸检测结果。本发明实施例适用于试纸识别过程。

本发明授权试纸识别方法、装置、存储介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种试纸识别方法，其特征在于，包括：获取待识别图像，所述待识别图像包括待识别试纸图像；利用基于第一种深度学习的图像识别方法，在所述待识别图像中提取所述待识别试纸图像，所述第一种深度学习包括预设HED模型和OpenCV技术；利用预设类别模型，识别所述待识别试纸图像中的标志所属的类别，并提取所述类别对应的检测线信息，所述预设类别模型为预训练CNN模型；利用基于第二种深度学习的图像识别方法，从所述待识别试纸图像中确定识别线位置；利用规则性图像处理方法，根据所述识别线位置对应的图像亮度值以及所述检测线信息确定试纸检测结果；所述利用基于第二种深度学习的图像识别方法，从所述待识别试纸图像中确定识别线位置包括：利用预设CRNN模型，将所述待识别试纸图像转换为特征序列信息；根据所述特征序列信息中的颜色跳变，得到所述待识别试纸图像中的区域分类，所述区域分类包括空白区域、识别线位置左侧区域以及识别线位置右侧区域；根据所述区域分类，确定所述待识别试纸图像中的所述识别线位置；所述利用基于第一种深度学习的图像识别方法，在所述待识别图像中提取所述待识别试纸图像包括：利用所述预设HED模型，从所述待识别图像中获取所述待识别试纸图像对应的边缘灰度图；利用OpenCV技术，根据所述边缘灰度图在所述待识别图像中映射得到所述待识别试纸图像。

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