特殊场景深度学习训练推理框架-基于图像的药品识别应用

1.       背景

随着科技水平的提高，智能自动化设备逐渐被运用到全社会生产生活的方方面面。在欧美发达国家，药房的自动化已经达到较高的水平，国内也已经开始使用自动化发药机处理药房工作。但是目前的设备大多只能完成发药流程的自动化，药品仓储的配仓工作还需要人工完成，导致药房工作效率不能最大化，而且不能保证配仓的高准确性。

2.       业务要求

1．       医院药房针对每一种药品，可提供学习的照片样本有限，每一种药品照片样本不超过10张；

2．       为了保证医院正常的发药效率，对于单张药品照片单目标药品识别要求快速准确；

3．       单张照片内存在多目标药品，要求对药品的品种和数量做到快速准确识别；

4．       为了便于后期药品的维护更新，要求普通员工经过短期培训，能够利用训练管理软件完成样本图片从标注到训练，直至测试训练结果的全部工作。

3.       实际应用情况

通过在江苏省某地的四家医院做实际应用，系统稳定可靠，对单张药品照片中单个目标药品的识别时间在500ms以内，总体识别率在95%以上；对单张照片中多个目标药品的品种识别和数量识别，识别品种不少于5种，单张图片识别时间500ms以内，品种和数量总识别率在95%以上。

我们与国内某大厂图像识别训练引擎在该医院的同场景下PK测试，最终识别率与稳定性一致，识别速度是国内某大厂的8倍。

华云数创特殊场景深度学习训练推理框架，集数据安全、数据标注、训练、测试为一体，更好地处理样本数据训练，缩短问题识别，改进训练和检测效果的闭环管理效率，优化训练，同时降低训练人员成本，保障隐私数据安全。