[发明专利]药品的搜索处理方法、服务器及终端设备在审
申请号: | 201510441121.4 | 申请日: | 2015-07-24 |
公开(公告)号: | CN105095446A | 公开(公告)日: | 2015-11-25 |
发明(设计)人: | 孙舒;张娜;王珍;郄丽晨;戴蕾;陈凯;杨文博 | 申请(专利权)人: | 百度在线网络技术(北京)有限公司 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30 |
代理公司: | 北京金律言科知识产权代理事务所(普通合伙) 11461 | 代理人: | 罗延红;杨移 |
地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 药品 搜索 处理 方法 服务器 终端设备 | ||
技术领域
本发明涉及互联网技术领域,尤其涉及一种药品的搜索处理方法、服务器及终端设备。
背景技术
中商产业研究院数据表明,中国医药电商交易规模由2010年的1.5亿元增至2014年的68亿元,预计2015年医药电商的交易规模将达到百亿元。《2013中国医药互联网发展报告》显示,2014年中国线上医疗市场将增长到187亿元,2015年预计可达290亿元。
随着人们对互联网越来越信赖以及互联网的迅猛发展,通过终端设备网上购药的用户也将越来越多。但如何更便捷地买到质量有保障的药品并不容易。
目前,通常在大部分药品网站上,仍需要输入药品的名称来搜索并购买药品。有的电商可将用户拍摄的药盒图片或处方图片发送至药店,由药店的人员人工进行药品识别,提供购药服务。
此外,目前已有电商提供线上药店购药服务,在其网站上提供药店的信息以及其出售药品的信息。用户可查询提供药品的药店的信息,再前往(附近)提供药品的药店购药。
然而,现有的线上购药服务存在诸多不便:将用户拍摄的药盒图片或处方图片直接发送至药店进行后续购药服务的方式,需药店员工人工识别图片中包含的药品信息,时间成本和人力成本较高,用户体验较差。使用线上药店购药服务,需用户手动输入药品名称,而很多药品名称里存在普通用户难以识别的生僻字或难以输入的专用名;此外,经常需要在大量药品中人工查找需要的药品,时间成本和人力成本较高,用户体验较差。
发明内容
本发明的目的在于提供一种药品的搜索处理方法、服务器及终端设备,根据药品图片将用户直接引导至指定服务网站上出售所述药品的至少一条服务商信息的网页,以降低时间成本和人力成本,提升用户体验。
根据本发明的一方面,本发明提供一种药品的搜索处理方法,所述方法包括:从客户端接收药品图片;从所述药品图片识别出药品的特征数据,所述药品的特征数据包括药品的名称和/或图像特征数据;从药品服务信息数据库获取与识别出的所述药品的特征数据匹配的至少一条药品服务信息条目,所述药品服务信息数据库存储有药品的介绍信息、药品的图像数据以及用于访问指定服务网站上出售所述药品的至少一条服务商信息的网页链接;向所述客户端发送所述至少一条药品服务信息条目。
优选地,所述从所述药品图片识别出药品的特征数据的处理包括:对所述药品图片进行文字识别和/或图像识别,以识别出所述药品的特征数据。
优选地,所述对所述药品图片进行文字识别,以识别出所述药品的特征数据的处理包括:对所述药品图片进行字符识别,以识别出所述药品的名称。
优选地,所述对所述药品图片进行图像识别,以识别出所述药品的特征数据的处理包括:对所述药品图片进行图像特征分析,以提取所述药品的图像特征数据,所述图像特征数据包括图像的颜色特征和/或形状特征。
优选地,所述从药品服务信息数据库获取与识别出的所述药品的特征数据匹配的至少一条药品服务信息条目的处理包括:从所述药品服务信息数据库获取与识别出的所述药品的名称之间的第一相似度大于第一设定阈值的至少一条第一候选药品服务信息条目,和/或从所述药品服务信息数据库获取与识别出的所述药品的图像特征数据之间的第二相似度大于第二设定阈值的至少一条第二候选药品服务信息条目;根据所述第一相似度和/或所述第二相似度对所述至少一条第一候选药品服务信息条目和/或所述至少一条第二候选药品服务信息条目进行排序,得到所述至少一条药品服务信息条目。
优选地,所述根据所述第一相似度和所述第二相似度对所述至少一条第一候选药品服务信息条目和所述至少一条第二候选药品服务信息条目进行排序,得到所述至少一条药品服务信息条目的处理包括:根据国药准字号对所述至少一条第一候选药品服务信息条目和所述至少一条第二候选药品服务信息条目进行去重处理,得到至少一条第三候选药品服务信息条目;根据所述第一相似度和所述第二相似度对所述至少一条第三候选药品服务信息条目进行排序,得到所述至少一条药品服务信息条目。
优选地,所述对所述药品图片进行文字识别,以识别出所述药品的特征数据的处理还包括:对所述药品图片进行预处理,所述预处理包括以下处理方式中的至少一种:二值化、噪声去除、倾斜校正和字符切割。
优选地,所述对所述药品图片进行文字识别,以识别出所述药品的特征数据的处理还包括:对所述药品图片进行后处理,所述后处理包括根据设定的语言上下文的关系,对识别出的所述药品的名称进行校正处理。
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