【技术实现步骤摘要】
模型的训练方法及装置、定位方法及装置、设备
本公开一般涉及图像搜索领域，尤其涉及药品包装文本的模型的训练方法及装置、定位方法及装置、设备。
技术介绍
在医药管理和医药配送等领域，需要录入医药的名称、类型、储存方式等信息，进而实现对药品的精确管理和管控。现有的药品名称等文字信息一般是通过扫描药品包装上的二维码，再通过二维码信息去查询相关网站获得的，这种方法存在以下问题：1.部分药品本身不存在二维码，特别是在部分进口药品上，或者是药品本身具有二维码，但是查询系统中并没有对应药品的备案信息，导致通过二维码查询失败。2.通过二维码查询药品信息需要操作人员先找到二维码区域，才能进行二维码识别和码查询，耗时较长。3.二维码识别抗干扰能力弱，如果条码存在污损的情况，识别准确率会大幅降低。4.在医药配送领域，普通用户通常不会长时间保留药品包装，无法使用扫二维码方式。因此，需要研发一种不依赖于药品包装二维码的识别药品包装文本的方法。
技术实现思路
鉴于现有技术中的上述缺陷或不...
【技术保护点】
1.一种医药包装文本检测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：/n从样本图像中提取待标注文本区域；/n利用标注高度为文本高度且标注宽度随所述标注高度变化的矩形，将若干个所述矩形首尾连接形成的矩形序列对所述待标注文本区域进行标注，其中，所述标注高度越高对应的所述标注宽度越宽，使得每个标注用矩形中存在文字部分；/n将所述标注序列作为训练数据对文本检测模型进行训练，得到医药包装文本检测模型。/n
【技术特征摘要】
1.一种医药包装文本检测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：
从样本图像中提取待标注文本区域；
利用标注高度为文本高度且标注宽度随所述标注高度变化的矩形，将若干个所述矩形首尾连接形成的矩形序列对所述待标注文本区域进行标注，其中，所述标注高度越高对应的所述标注宽度越宽，使得每个标注用矩形中存在文字部分；
将所述标注序列作为训练数据对文本检测模型进行训练，得到医药包装文本检测模型。
2.根据权利要求1所述的医药包装文本检测模型的训练方法，其特征在于，
增加第一网络模型的inception模块中提取图像细微特征的1×1卷积核的比例，所述医药包装文本检测模型包括用于图片特征提取的第一网络模型和基于所述图片特征判断是否属于文本的第二网络模型。
3.根据权利要求2所述的医药包装文本检测模型的训练方法，其特征在于，
所述第一网络模型的inception模块中1×1卷积核所占百分比为60％～70％。
4.一种医药包装文本定位模型的训练方法，医药包装文本定位模型包括医药包装角度检测模型和医药包装文本定位模型，所述医药包装文本检测模型的训练通过权利要求1至3所述的训练方法训练，其特征在于，所述医药包装角度检测模型的训练方法包括：
将样本图像中的各样本图像分别旋转k个预设旋转角度，组成样本图像库，所述k为大于零的自然数；
将所述样本图像库和对应的旋转角度作为训练数据对角度检测模型进行训练，得到医药包装角度检测模型。
5.根据权利要求4所述的医药包装文本定位模型的训练方法，其特征在于，所述k的范围为：大于等于8且小于等于12。
6.一种医药包装文本定位方法，其特征在于，所述方法包括：
接收待定位医药包装图像；
所述待定位医药包装图像经医药包装角度检测模型确定旋转角度，所述医药包装角度检测模型是利用根据权利要求4至5任一所述训练方法训练后的医药包装角度检测模型；
根据所述旋转角度，将所述待检测医药包装图像进行旋转获得旋转角度为零的待检测医药包装图像；
旋转后的所述待定位医药包装图像经医药包装文本检测模型确定待定位医药包装图像中的文本区域，所述医药包装文本检测模型是利用根据权利要求1至3任一所述训练方法训练后的医药包装文本检测模型；
根据所述文本区域，确定该文本区域的大小和中心点的偏移量。
7.一种医药包装文本检测模型的训练装置，其特征...
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