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龙图腾网获悉江苏慧安智远智能医疗科技有限公司申请的专利基于图像识别的医院用药瓶回收方法及装置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：CN119069098B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202411122576.5，技术领域涉及：G16H40/20；该发明授权基于图像识别的医院用药瓶回收方法及装置是由卢晓;王鸿巍;陈玉霞设计研发完成，并于2024-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像识别的医院用药瓶回收方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及基于图像识别的医院用药瓶回收方法及装置，该方法包括：获取药瓶图像数据，并对药瓶图像数据进行预处理，以识别药瓶图像中用于表征药瓶对象视觉信息的药瓶视觉特征。通过经验小波变换对预处理后的药瓶图像数据进行特征提取，以从药瓶图像数据中分离出药瓶视觉特征，得到药瓶特征集。调用一维改进自注意力增强卷积神经网络对药瓶特征集中的药瓶视觉特征进行分类，以通过自注意力机制得到用于区分不同类型的药瓶对象的关键特征。基于关键特征对药瓶对象进行识别，得到药瓶类型的识别结果，并将识别结果反馈至具有访问权限的用户终端，以对相应药瓶类型的药瓶对象进行回收处理，能够精确识别药瓶个体的状态且智能化程度较高。

本发明授权基于图像识别的医院用药瓶回收方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于图像识别的医院用药瓶回收方法，其特征在于，所述方法包括： 获取药瓶图像数据，并对所述药瓶图像数据进行预处理，以识别所述药瓶图像中用于表征药瓶对象视觉信息的药瓶视觉特征； 通过经验小波变换对预处理后的所述药瓶图像数据进行特征提取，以从所述药瓶图像数据中分离出所述药瓶视觉特征，得到药瓶特征集； 调用一维改进自注意力增强卷积神经网络对所述药瓶特征集中的药瓶视觉特征进行分类，以通过自注意力机制得到用于区分不同类型的所述药瓶对象的关键特征； 基于所述关键特征对所述药瓶对象进行识别，得到药瓶类型的识别结果，并将所述识别结果反馈至具有访问权限的用户终端，以对相应药瓶类型的药瓶对象进行回收处理； 其中，所述药瓶视觉特征包括所述药瓶对象的药瓶形状、标签文字以及所述药瓶对象表面的图形特征，所述关键特征包括所述药瓶对象上用于识别药瓶类型的标签文字和药瓶种类； 所述获取药瓶图像数据，并对所述药瓶图像数据进行预处理，以识别所述药瓶图像中用于表征药瓶对象视觉信息的药瓶视觉特征，包括： 对所述药瓶图像数据进行去噪声处理，调整所述药瓶图像数据的对比度，并对所述药瓶图像数据进行灰度化处理和边缘增强；以及 通过高斯滤波对所述药瓶图像数据进行平滑处理，以去除所述药瓶图像数据中的高频噪声； 获取滤波器的空间位置坐标，并根据所述空间位置坐标遍历所述药瓶图像数据在任一空间位置坐标的像素值及其周围的像素点； 通过高斯函数获取高斯滤波核在所述空间位置坐标处的权重值，并基于所述权重值给所述像素点赋予不同的权重，以获取预处理后的所述药瓶图像数据在相应空间位置坐标处对应的像素值； 所述通过经验小波变换对预处理后的所述药瓶图像数据进行特征提取，以从所述药瓶图像数据中分离出所述药瓶视觉特征，得到药瓶特征集，包括： 对所述药瓶图像数据进行傅里叶变换，将所述药瓶图像数据从空间域转换至频率域，以分析所述药瓶图像数据的频率成分； 调用任一频带的滤波器函数从所述频率域中选取相应的频率范围，并调用复指数函数根据所述药瓶图像数据的空间位置和频率进行傅里叶变换和反傅里叶变换； 所述调用一维改进自注意力增强卷积神经网络对所述药瓶特征集中的药瓶视觉特征进行分类，以通过自注意力机制得到用于区分不同类型的所述药瓶对象的关键特征，包括： 通过所述一维改进自注意力增强卷积神经网络的卷积层提取所述药瓶特征集中药瓶对象的局部视觉特征，并通过所述自注意力机制根据所述局部视觉特征强化所述一维改进自注意力增强卷积神经网络对所述关键特征的敏感度； 获取所述一维改进自注意力增强卷积神经网络卷积操作时的卷积核范围，所述卷积核范围为所述药瓶图像数据当前像素点的邻域范围，并调用激活函数对卷积操作时的偏置项、每一层的特征图以及所述特征图对应的卷积核权重进行处理； 其中，所述局部视觉特征包括所述药瓶对象在局部区域展示出的标签文字和图形特征，所述激活函数为线性整流函数，所述每一层的特征图为前一层输出的处理结果，所述卷积核权重用于提取所述关键特征。

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