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龙图腾网获悉深圳市计量质量检测研究院申请的专利一种基于深度学习的电子血压计检定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：CN120707973B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511170053.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于深度学习的电子血压计检定识别方法及系统是由陈成新;陈春芳;谢天泽;王文丹;徐涛;吴国策;涂慧敏;付雪城;罗浩文;邓丽;袁青;张晓庆;杜江齐;卢瑞祥;刘铁东;索彦彦;唐翡设计研发完成，并于2025-08-20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电子血压计检定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电子血压计检定识别方法及系统，涉及人工智能技术领域，包括：S1、利用电子血压计图像数据集构建深度学习识别模型；S2、基于电子血压计实时图像数据利用所述深度学习识别模型获取电子血压计实时图像数据的识别结果；S3、根据所述电子血压计实时图像数据的识别结果获取电子血压计检定识别结果。本发明代替了电子血压计检定过程中人工读数、计数、编辑原始数据和检测报告的流程，并解决了传统机器学习方法处理不同类别电子血压计读数时准确率低的问题，提高了检定效率和识别准确率。

本发明授权一种基于深度学习的电子血压计检定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电子血压计检定识别方法，其特征在于，包括： S1、利用电子血压计图像数据集构建深度学习识别模型； 所述深度学习识别模型基于YOLOv11目标检测网络实现 S1-1、构建电子血压计的图像数据集； S1-2、利用所述电子血压计的图像数据集进行训练构建深度学习粗识别模型； S1-3、基于所述深度学习粗识别模型对所述电子血压计的图像数据集进行处理获取数字识别数据集； S1-4、根据所述数字识别数据集进行训练构建深度学习细识别模型； S1-5、获取所述深度学习粗识别模型与所述深度学习细识别模型作为深度学习识别模型； 其中，所述电子血压计的图像数据集包含电子血压计显示感兴趣区域的图像数据，所述感兴趣区域包括收缩压区域与舒张压区域； S2、基于电子血压计实时图像数据利用所述深度学习识别模型获取电子血压计实时图像数据的识别结果； S2-1、采集电子血压计实时图像数据； S2-2、基于所述电子血压计实时图像数据利用所述深度学习识别模型获取电子血压计实时图像数据的感兴趣区域数字项； S2-2-1、根据所述电子血压计实时图像数据输入所述深度学习粗识别模型获取电子血压计实时图像数据的粗识别结果； 利用所述电子血压计实时图像数据的粗识别结果对所述电子血压计实时图像数据进行截取获得电子血压计实时图像数据的感兴趣区域； 根据所述电子血压计实时图像数据的感兴趣区域输入所述深度学习细识别模型获取电子血压计实时图像数据的感兴趣区域数字项； S2-3、根据所述电子血压计实时图像数据的感兴趣区域数字项进行排列处理获取电子血压计实时图像数据的识别结果； S3、根据所述电子血压计实时图像数据的识别结果获取电子血压计检定识别结果。

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深圳市计量质量检测研究院，其通讯地址为：518105 广东省深圳市南山区西丽街道同发路4号；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”。

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