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高重现特征目标物的高效率自动化识别方法 

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申请/专利权人:南京和瑞供应链管理有限公司

摘要:本发明涉及智能医药领域,特别是涉及门诊、住院药房等涉及药品核对过程的自动化领域,更为具体的说是涉及高重现特征目标物的高效率自动化识别方法。创造性地通过“样本‑特征”映射关系数量对样本进行分级,从而针对不同级别的样本做出不同的待识别图像处理方式,为后续识别提供满足识别精度的图像基础。在保证满足识别精度的前提下,可以大大提高识别速度,保证了高重现特征目标物的有效识别。对于该类型目标物的自动化识别及以自动化识别为基础的人工智能发展具有重要意义。

主权项:1.高重现特征目标物的高效率自动化识别方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:建立样本包装图片数据库;S2:分别提取各样本包装图片中的特征,并建立具有“样本-特征”映射关系的特征图像数据库;S3:根据同一样本所具有的“样本-特征”映射关系数量对样本进行分级,将映射关系多的样本定义为一级样本,以此类推,通过设定特征数量阈值,将不同映射关系数量划分定义到不同的样本级别中;S4:设定样本级别与采集图像数量及采集图像精度之间的匹配关系;S5:采集待识别样品图像;S6:对S5中采集到的待识别样品图像进行粗识别,获得待识别样品图像中所含特征的数量;S7:将S6中获得的特征的数量与S3中设定的特征数量阈值进行比较,得到待识别样品图像的样本级别;S8:根据S4中设定的匹配关系,得到对这一待识别样品图像所需的采集图像的数量和精度要求;将S8中获得的采集图像的数量和精度要求反馈至采集系统,从而增加采集数量或压缩采集图片精度;将处理后的图片传输至识别系统内作为待识别样品图像完成识别。

全文数据:

权利要求:

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