公开(公告)号：CN116758545A

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202310665162.6

申请日：2023-06-05

Applicant: 安徽大学

Inventor： 夏懿 ,  张佰斧 ,  陈鹏 ,  章军 ,  王明生

IPC: G06V30/14 ,  G06V30/19 ,  G06V30/18 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的纸质医药包装钢印字符识别方法，包括获取图像数据；对图像数据中的钢印字符进行标注，得到数据集并进行划分；将数据集输入基于目标检测网络框架构建的字符识别模型进行模型训练，并输出目标检测结果；根据目标检测结果调整模型参数，并继续训练模型直至模型的损失函数收敛，以及输出高准确度的字符识别结果；利用图像采集模块实时获取图像数据并输入基于目标检测网络框架构建且训练完成的字符识别模型，得出最终字符识别结果。本发明通过构建网络模型，并训练好模型后与图像采集设备连接，得到实时识别结果。与现有的钢印字符识别方法相比，保证了识别准确率的同时，识别的速度也更快。