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龙图腾网获悉上海可明科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的手术器械仓储环境清点模型压缩方法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：CN115496964B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202211155631.1，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于深度学习的手术器械仓储环境清点模型压缩方法是由王海峰;关思宇;孙志强;蒋文波设计研发完成，并于2022-09-22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手术器械仓储环境清点模型压缩方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的手术器械仓储环境清点模型压缩方法，属于目标检测技术领域。一种基于深度学习的手术器械仓储环境清点模型压缩方法，包括以下步骤S1、对手术器械进行拍照采集数据，形成数据集，并根据要求对数据集中的照片进行标签标注；S2、对数据集划分为训练集、验证集和测试集，同时在训练前对数据进行数据增强预处理；S3、针对Swintransformer模型进行轻量化结构设计，降低Swintransformer模型所需的内存和运算量，实现模型的压缩；S4、将目标检测模型代码封装好，然后将数据集输入模型中进行训练。本发明基于SwinTransformer的目标检测模型进行模型压缩，能够在减少运算量和参数量的前提下保证模型的精度。

本发明授权一种基于深度学习的手术器械仓储环境清点模型压缩方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的手术器械仓储环境清点模型压缩方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、手术器械数据采集与标注：对手术器械进行拍照采集数据，形成数据集，并根据要求对数据集中的照片进行标签标注； S2、数据集划分与数据增强：对S1中所得的数据集划分为训练集、验证集和测试集，同时在训练前对数据进行数据增强预处理； S3、目标检测模型轻量化设计：针对Swintransformer模型进行轻量化结构设计，降低Swintransformer模型所需的内存和运算量，实现模型的压缩；目标检测模型的轻量化设计，具体包括以下内容： B1、给定一批手术器械图像集合，对集合中输入的图像进行PatchEmbeding操作； B2、通过全连接层对图像进行转化，然后将转化后的图像输入由5个SwinTransformerBlock组成的特征提取模块，利用特征提取模块将输入特征图等划分为无重叠的数个窗口； B3、在每个窗口内单独进行自注意力计算，特征提取模块包含层归一化、全连接层和残差连接； B4、将Swintransformer串联的特征提取模块进行连接方式的修改，增加并联连接，增大网络的宽度，同时引入不同尺寸的窗口划分，形成层次性结构，将不同层次的输入作为FasterR-CNN的FPN结构的输入； B5、通过FasterR-CNN进行最后的目标检测，生成相应的预测框和置信度 S4、目标检测模型训练：将S3中经过轻量化设计的目标检测模型代码封装好，然后将数据集输入模型中进行训练，在预先设定的模型训练波次结束后，保存精度最高模型参数，用于仓储环境下手术器械的清点。

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