【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及骨科机械的识别检测，特别涉及一种骨科器械的识别检测方法及系统。
技术介绍
1、骨科植入器械因术前需高温高压消毒，由于骨科器械及器械均处于脱包脱码(裸体)状态，无法实现对器械的精确识别、验收、管理及追溯管理，带来较大的管理风险及医疗风险。
2、就目前而言，现有的骨科器械的识别管理主要依靠电子放大镜和人工阅读，较难识别。同时，器械通过附着标签或打码识别，均存在效率低、识别不准、错漏识别等现象。以及现有的骨科器械在实际使用过程中，难以精准把控实际的使用情况的问题。
技术实现思路
1、鉴于以上现有技术的缺点，本专利技术的目的在于公开一种骨科器械的识别检测方法及系统，以改善现有的骨科植入器械在识别过程中，器械识别效果不佳且难以准确的获取所使用的具体的骨科器械数据的问题。
2、为实现上述目的及其它相关目的，本专利技术公开一种骨科器械的识别检测方法，其包括：
3、获取图像信息，所述图像信息包括初始图像和最终图像；
4、识别所述图像信息的类别，...
【技术保护点】
1.一种骨科器械的识别检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的骨科器械的识别检测方法，其特征在于，所述识别检测模型包括骨钉识别模型、骨板识别模型以及手术工具识别模型，且所述识别检测模型是采用卷积神经网络模型架构；
3.根据权利要求1所述的骨科器械的识别检测方法，其特征在于，在所述识别所述图像信息的类别，并基于所述类别为所述图像信息分配对应的识别检测模型，所述识别检测模型可用于识别获取所述图像信息内的目标特征的步骤中，包括：
4.根据权利要求3所述的骨科器械的识别检测方法，其特征在于，所述识别检测模型对骨钉、骨板以及手术...
【技术特征摘要】
1.一种骨科器械的识别检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的骨科器械的识别检测方法，其特征在于，所述识别检测模型包括骨钉识别模型、骨板识别模型以及手术工具识别模型，且所述识别检测模型是采用卷积神经网络模型架构；
3.根据权利要求1所述的骨科器械的识别检测方法，其特征在于，在所述识别所述图像信息的类别，并基于所述类别为所述图像信息分配对应的识别检测模型，所述识别检测模型可用于识别获取所述图像信息内的目标特征的步骤中，包括：
4.根据权利要求3所述的骨科器械的识别检测方法，其特征在于，所述识别检测模型对骨钉、骨板以及手术器具进行标签化处理，且为每个骨钉、每个骨板以及每个手术器具定义特定的识别编码。
5.根据权利要求4所述的骨科器械的识别检测方法，其特征在于，还包括：
6.根据权利要求4所述的骨科器械...
【专利技术属性】
技术研发人员：张小波，
申请(专利权)人：安徽米度智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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