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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种医疗器械自主识别定位方法、系统及介质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：CN114549640B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202210093561.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种医疗器械自主识别定位方法、系统及介质是由彭键清;陈启瀚设计研发完成，并于2022-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种医疗器械自主识别定位方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种医疗器械自主识别定位方法、系统及介质，方法包括以下步骤：获取图片，然后进行数据预处理；对预处理后的数据通过优化训练算法进行优化训练，通过优化误差表达和调整误差权重，加快箭头包围盒的训练收敛速度；优化训练得到的最佳权重用于实时预测，实时预测的输出通过输出约束模型保证箭头落在包围盒内部；根据所述输出约束模型，通过箭头包围盒生成算法以坐标转换方式生成对应的箭头包围盒；通过器械数目判断选择对应的焦点生成区域算法，根据所述箭头包围盒生成对应的跟踪区域，实现器械定位。本发明实现多种医疗器械的快速准确识别，实时准确地给出器械的位置和角度等关键信息，提高医疗器械自动识别的准确性和实时性。

本发明授权一种医疗器械自主识别定位方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种医疗器械自主识别定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取图片，然后进行数据预处理，对标注的数据进行数据增强，然后将数据划分成训练集、验证集和测试集；其中，数据增强包括反转、裁剪和拼接； 对预处理后的数据通过优化训练算法进行优化训练，通过优化误差表达和调整误差权重，加快箭头包围盒的训练收敛速度；优化训练得到的最佳权重用于实时预测，实时预测的输出通过输出约束模型保证箭头落在包围盒内部； 根据所述输出约束模型，通过箭头包围盒生成算法以坐标转换方式生成对应的箭头包围盒； 通过器械数目判断选择对应的焦点生成区域算法，根据所述箭头包围盒生成对应的跟踪区域，实现器械定位，为器械跟踪提供指导； 其中，所述优化训练算法采用ArrowOBB-YOLO网络结构； 所述输出约束模型将网络输出的箭头坐标通过σx限制在[0，1]之间，约定其为相对于包围盒左上角的坐标，其中： 并通过以下的公式转换成相对于照片左上角的相对坐标，即： 其中，bax1,bay1是箭头尾部的相对坐标，bax2,bay2是箭头头部的相对坐标，tx1,ty1是网络预测结果中箭头尾部对应的输出，tx2,ty2是网络预测结果中箭头头部对应的输出，bx,by是预测的包围盒中心的像素坐标，bw,bh是预测的包围盒的宽和高，W,H代表图片的宽和高； 基于以上的坐标转换，将箭头约束在包围盒之内，利用神经网络实现了带箭头的包围盒预测； 所述ArrowOBB-YOLO网络结构添加了箭头坐标的预测，所述箭头坐标是由两个坐标的矢量组成，定义箭头的尾部和头部的像素坐标分别为bax1,bay1,bax2,bay2，网络的输出定义为tx1,ty1,tx2,ty2，tx1,ty1是网络预测结果中箭头尾部对应的输出，tx2,ty2是网络预测结果中箭头头部对应的输出，网络的输出维度为Ngx·Ngy·Na·Ncls+5+4，其中，Ngx，Ngy表示划分网格的个数，Na表示预设锚盒个数，Ncls代表预测类别的个数。

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