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南京大学;南京外国语学校章东获国家专利权

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龙图腾网获悉南京大学;南京外国语学校申请的专利基于声学分析和机器学习模型的药瓶内药片无损计数方法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:CN119397240B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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:202411544286.X,技术领域涉及:G06F18/213;该发明授权基于声学分析和机器学习模型的药瓶内药片无损计数方法是由章东;翁华;彭子轩;周小希;张济帆设计研发完成,并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

基于声学分析和机器学习模型的药瓶内药片无损计数方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于声学分析和机器学习模型的药瓶内药片无损计数方法和装置。装置包含一个声音采集模块,一个信号分析模块和一个结果回放模块。该方法包括:1:收集几种常见类型的药物,并记录他们在药盒中摇晃时发出的声音;2:将声音数据进行处理;3:将处理过的数据训练机器学习模型;4:调整初始参数并重复上述步骤:当盲人需要使用时,使用无损计数装置摇晃并收集声音信号;6:计算每个大类、数量下的标准差;7:寻找标准差最小的一组,该种类药物下的该数量即为所求;8:利用发声装置告诉盲人盒中药的剩余数量。本发明能利用机器学习方法和事先准备好的模型库有效的判断药瓶中当剩余药物不多时的数量。

本发明授权基于声学分析和机器学习模型的药瓶内药片无损计数方法在权利要求书中公布了:1.一种基于声学分析和机器学习模型的药瓶内药片无损计数方法,其特征在于,所述方法包括:步骤S1:采集不同类型、不同数量药物在药瓶药盒中摇晃时发出声音的声波频谱和噪音频谱;步骤S2:利用谱减法得有效声音频谱;步骤S3:基于线性加权方法对有效声音频谱的时域特征和频域特征进行参数组合;步骤S4:对特征参数组合基于主成分分析方法进行降维,将其处理为一个128*128*3的输入数据;步骤S5:使用卷积神经网络模型对输入数据进行机器学习训练,得到训练好的模型以便后续根据药物在药瓶药盒中摇晃时发出声音判断药物数量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人南京大学;南京外国语学校,其通讯地址为:210023 江苏省南京市栖霞区仙林大道163号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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