[发明专利]一种基于深度学习的药品识别系统及其实现方法

说明书

本发明公开了一种基于深度学习的药品识别系统及其实现方法，包括药品识别系统，所述药品识别系统包括用于采集药品图片信息的图片获取模块；用于计算每个药品的准确位置，并将药品一一分割的检测分割模块；用于接收反馈信息、接收比对信息、接收药品清单信息以及发出控制指令的控制器；用于识别药盒文字、文本、图片信息，准确的识别药品的种类以及每个种类的数目的识别模块；用于将药品信息和病人的药品清单进行比对的比对模块。该基于深度学习的药品识别系统及其实现方法，可自动化准确识别药品的种类和数量，提高了药房的放药速度，同时取代了人工操作的过程，降低了人工成本的同时降低了人工发药出错的概率。

技术领域

本发明涉及药品识别技术领域，具体为一种基于深度学习的药品识别系统及其实现方法。

背景技术

随着药学产业的飞速发展，市面上的药品种类繁多，大多数医院药品多达成千上万种，其中相同药品的不同品规、不同剂量又有多种形式。

在仍旧由人工拣药、配药的医院，医院取药窗口，在最终把药品给病人之前，需要有一位工作人员确认药品的种类数量是否正确，其放药速度慢，且存在人员对医院信息系统(HIS)传送处方的误读以及药品包装相似或易混淆药品加错等情况，增加了药师的工作量及发药差错的概率。

为此，我们提出一种基于深度学习的药品识别系统及其实现方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于深度学习的药品识别系统及其实现方法，能自动化准确识别药品的种类和数量，提高药房放药速度，降低人工成本。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于深度学习的药品识别系统及其实现方法，包括药品识别系统，其特征在于：所述药品识别系统包括：

用于采集药品图片信息的图片获取模块；

用于计算每个药品的准确位置，并将药品一一分割的检测分割模块；

用于接收反馈信息、接收比对信息、接收药品清单信息以及发出控制指令的控制器；

用于识别药盒文字、文本、图片信息，准确的识别药品的种类以及每个种类的数目的识别模块；

用于将药品信息和病人的药品清单进行比对的比对模块；

用于反馈没有配对成功的药品图片、名字、及数量的反馈模块；

用于提供病人药品清单的医院药品清单系统；

用于将控制器与医院药品清单系统实现通信的通信模块；

用于显示药品比对结果信息的显示屏；

所述图片获取模块的输出端与检测分割模块的输入端连接，且检测分割模块的输出端与控制器的输入端连接，该控制器通过通信模块与医院药品清单系统双向信号连接；

所述控制器的输出端与识别模块的输入端连接，且控制器与比对模块双向信号连接，且比对模块的输入端与识别模块的输出端连接，该比对模块的输出端通过反馈模块与控制器的反馈输入端连接，所述控制器的两个输出端分别与显示屏的两个输入端连接。

一种基于深度学习的药品识别系统的实现方法，所述药品识别系统的实现方法包括：

S1：工作人员把某某(甲)的药品(A、B、C、D等)放入药框；

S2：工作人员把药框通过设备取药口放入设备内；

S3：图片获取模块拍摄药框内药品的照片，把照片送给人工智能算法模块；

S4：人工智能算法模块识别药品种类，输出药品信息，包括药品种类以及每种药品的数量；