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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利一种基于深度学习的药盒实时识别方法及系统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：CN116758525B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202310718494.6，技术领域涉及：G06V20/60；该发明授权一种基于深度学习的药盒实时识别方法及系统是由董安明;主洪磊;禹继国;宋守良;金占杰;王帅;臧传浩;武晓玉;高斌;韩玉冰;李素芳设计研发完成，并于2023-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的药盒实时识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的药盒实时识别方法及系统，属于药品管理技术领域，包括在药盒的上方架设摄像机，采集药盒的外观图像信息；利用预先训练好的基于yolov5的药盒识别模型，获得药盒边缘和基于外观的药盒识别结果；通过预训练好的基于DBNet的文字检测模型进行文字检测，获取药盒文字的区域；利用预先训练好的基于DenseNet和CTC的文字识别模型进行文字识别，识别出药盒的文字信息；将文字识别结果的每个单词或短语依次在药品数据库中进行低阈值的模糊搜索与匹配。本发明可以有效解决药房在取药的时候需要人工核对的问题，而且通过本方法极大的确保了识别的准确率，减轻了药房工作者的工作负担。

本发明授权一种基于深度学习的药盒实时识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的药盒实时识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 在药盒的上方架设摄像机，采集药盒的外观图像信息； 利用预先训练好的基于yolov5的药盒识别模型，检测和识别药盒，获得药盒边缘和基于外观的药盒识别结果； 按照获取的药盒边缘对原图裁剪，获取多张每张图片只含单一药盒的图片；对每张已剪裁的药盒图片，通过预训练好的基于DBNet的文字检测模型进行文字检测，获取药盒文字的区域； 对于识别到的文字区域，利用预先训练好的基于DenseNet和CTC的文字识别模型进行文字识别，识别出药盒的文字信息； 将文字识别结果的每个单词或短语依次在药品数据库中进行低阈值的模糊搜索与匹配，模糊搜索与匹配的内容包括药品的药名、品牌、厂家、剂量属性，得到一种或者多种药品编号； 将基于外观识别的药品唯一编号在基于文字识别所查询到的药品编号中查找；若查找成功，输出识别结果； 若查找失败则将文字识别结果的每个单词或短语依次在药品数据库中进行智能模糊搜索与匹配，最终获得药盒识别结果； 将文字识别结果的每个单词或短语依次在药品数据库中进行智能模糊搜索与匹配，最终获得药盒识别结果的步骤为： 将文字识别结果的每个单词或短语依次在药品数据库中利用智能匹配算法匹配药品的药名属性；按照匹配的药品筛选出后，在这些药品下，依次利用智能匹配算法匹配品牌、厂家、剂量属性，最终获得一种药品编号； 所述智能匹配算法如下： 首先匹配的是药品名称属性，初始匹配阈值为1，即完全相同则视为匹配成功；若出现任何一种药品都没有匹配到情况，则视为匹配失败；若匹配失败，则下降匹配阈值0.1，直至匹配成功；首次阈值不为1的匹配成功后，依次提高0.01的匹配阈值，直至匹配失败；匹配失败后，将匹配失败前一次匹配成功的结果视为最终匹配结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人齐鲁工业大学(山东省科学院)，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区大学路3501号齐鲁工业大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。