1.一種基于ai視覺輸液場景監(jiān)控的識別系統(tǒng)，包括文字識別單元(5)、藥品審核單元(6)和輸液監(jiān)測單元(7)，其特征在于：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于ai視覺輸液場景監(jiān)控的識別系統(tǒng)，其特征在于：所述圖像處理單元(2)包括初始樣本采集模塊(201)和第一噪聲添加模塊(202)，所述初始樣本采集模塊(201)利用相機對不同材質(zhì)的輸液瓶進(jìn)行拍攝，將采集到的圖像信息作為初始圖像信息按照不同材質(zhì)類型傳輸至樣本數(shù)據(jù)集中，所述第一噪聲添加模塊(202)利用隨機數(shù)生成函數(shù)計算得到兩個數(shù)值后，通過box-muller變換公式將其轉(zhuǎn)化為高斯分布的隨機變量，使用隨機變量對樣本數(shù)據(jù)集中的多張初始圖像信息進(jìn)行處理，得到具備高斯噪聲的圖像信息。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于ai視覺輸液場景監(jiān)控的識別系統(tǒng)，其特征在于：所述圖像處理單元(2)還包括第二噪聲添加模塊(203)和灰度級分析模塊(204)，所述第二噪聲添加模塊(203)設(shè)定圖像對應(yīng)的信噪比，根據(jù)樣本數(shù)據(jù)集中的圖像信息所包含的像素總數(shù)以及信噪比進(jìn)行推算，得到設(shè)置干擾的像素數(shù)后，利用得到的像素數(shù)確定圖像信息中像素點的指定位置，將對應(yīng)位置的像素值設(shè)定為零，得到具備脈沖噪聲的圖像信息，將其存儲至樣本數(shù)據(jù)集中，所述灰度級分析模塊(204)統(tǒng)計圖像信息中不同灰度級對應(yīng)的像素點數(shù)目，確定每種灰度級對應(yīng)的像素比例后，根據(jù)像素比例得到該圖像信息對應(yīng)的分布函數(shù)，利用分布函數(shù)推算出參考灰度級，并對圖像信息的灰度級進(jìn)行調(diào)整，得到處理后的圖像信息，將其存儲至樣本數(shù)據(jù)集中。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于ai視覺輸液場景監(jiān)控的識別系統(tǒng)，其特征在于：所述材質(zhì)分析單元(3)包括數(shù)據(jù)集劃分模塊(301)、模型構(gòu)建模塊(302)、模型優(yōu)化模塊(303)、模型訓(xùn)練模塊(304)和材質(zhì)確定模塊(305)，所述數(shù)據(jù)集劃分模塊(301)將樣本數(shù)據(jù)集中每種類型的圖像信息提取百分之八十傳輸至訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中，余下的圖像信息傳輸至測試數(shù)據(jù)集中，所述模型構(gòu)建模塊(302)利用alexnet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建出輸液瓶材質(zhì)識別模型，所述輸液瓶材質(zhì)識別模型包含五層卷積層和三層全連接層，所述模型優(yōu)化模塊(303)設(shè)置每次輸入的樣本數(shù)量后，根據(jù)預(yù)設(shè)值在訓(xùn)練集中獲取屬于同一類型的多張圖像信息，將其作為輸入傳輸至模型時，使用dropout技術(shù)在兩層全連接層中隨機選擇百分之二十的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行刪除，并對刪除的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行備份，通過余下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對圖像信息進(jìn)行分析后，得到模型的預(yù)測值，所述模型訓(xùn)練模塊(304)利用損失函數(shù)對模型生成概率與實際概率之間的差異進(jìn)行分析后，設(shè)定動量參數(shù)，根據(jù)損失函數(shù)提供的對應(yīng)目標(biāo)概率，對網(wǎng)絡(luò)中的梯度進(jìn)行估計，迭代更新模型的參數(shù)后，恢復(fù)刪除的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，重復(fù)操作直至完成模型訓(xùn)練，所述材質(zhì)確定模塊(305)利用攝像機對當(dāng)前輸液瓶進(jìn)行拍攝，將采集到的圖像信息存儲至數(shù)據(jù)庫中，從數(shù)據(jù)庫中調(diào)取當(dāng)前圖像信息，將其傳輸至輸液瓶材質(zhì)識別模型中進(jìn)行分析，得到三種材質(zhì)對應(yīng)的概率，選取概率最高的材質(zhì)作為結(jié)果進(jìn)行輸出。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于ai視覺輸液場景監(jiān)控的識別系統(tǒng)，其特征在于：所述文字檢測單元(4)包括限位框選取模塊(401)和序列特征生成模塊(402)，所述限位框選取模塊(401)從數(shù)據(jù)庫中提取當(dāng)前圖像信息后，使用vgg16卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對當(dāng)前圖像信息進(jìn)行分析，得到對應(yīng)圖像信息的特征圖，在特征圖中進(jìn)行滑窗操作，先設(shè)定窗口大小為3×3，在每個窗口中心區(qū)域選取十個限位框來預(yù)測文本候選區(qū)域，所述序列特征生成模塊(402)每個窗口中心與其周圍區(qū)域結(jié)合生成一個特征向量，將特征圖中每一行對應(yīng)的特征向量傳輸至循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，通過循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對其進(jìn)行分析得到對應(yīng)的序列特征。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于ai視覺輸液場景監(jiān)控的識別系統(tǒng)，其特征在于：所述文字檢測單元(4)還包括限位框位置確定模塊(403)和文本區(qū)域拼接模塊(404)，所述限位框位置確定模塊(403)使用softmax函數(shù)將超出圖像信息邊界的限位框進(jìn)行刪除后，計算出特征圖對應(yīng)的先驗框和每個限位框之間的交集面積與并集面積之比，若得到的數(shù)據(jù)大于閾值時，則對應(yīng)的限位框判定為正樣本，若得到的數(shù)據(jù)小于閾值但均大于其余限位框得到的數(shù)據(jù)時，也將對應(yīng)的限位框判定為正樣本，利用偏移量分析算法對其進(jìn)行分析，確定限位框的位置以及高度，所述文本區(qū)域拼接模塊(404)根據(jù)限位框的位置以及高度分析出每個文本候選區(qū)域的具體位置后，將相鄰距離最小的多個文本候選區(qū)域進(jìn)行拼接生成文本行，利用邊緣細(xì)化算法對于每個文本行的周圍區(qū)域進(jìn)行檢測，將剩余的鄰近文字候選區(qū)域合并至文本行中。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于ai視覺輸液場景監(jiān)控的識別系統(tǒng)，其特征在于：所述文字識別單元(5)包括文字序列生成模塊(501)、文字信息處理模塊(502)和文字序列存儲模塊(503)，所述文字序列生成模塊(501)提取圖像信息中所有文本候選區(qū)域，將這些文本候選區(qū)域的圖像信息設(shè)置成相同的高度后，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對這些圖像信息進(jìn)行分析，得到包含序列信息的特征向量，特征圖中的每一幀順序與文本候選區(qū)域的順序均對應(yīng)，將特征向量傳輸至循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行識別，得到多個連續(xù)幀對應(yīng)的文字序列，所述文字信息處理模塊(502)利用分類器對文本序列進(jìn)行檢測，將序列中含有的空格信息轉(zhuǎn)換成間隔符后，再次遍歷文本序列，一旦發(fā)現(xiàn)序列中存在重復(fù)的文字信息時，判斷重復(fù)的文本信息之間是否存在間隔符，若重復(fù)文字信息之間存在間隔符，則保留文字信息，若重復(fù)文字信息之間不存在間隔符，則保留序列靠前的文字信息，其余信息進(jìn)行刪除，處理后的文本序列傳輸至數(shù)據(jù)庫中，所述文字序列存儲模塊(503)根據(jù)識別出的文本序列確定當(dāng)前圖像對應(yīng)的藥品名稱、生產(chǎn)廠家、有效期限以及藥瓶容量，將其傳輸至數(shù)據(jù)庫中。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于ai視覺輸液場景監(jiān)控的識別系統(tǒng)，其特征在于：所述藥品審核單元(6)利用數(shù)據(jù)庫查看工具根據(jù)藥品名稱以及生產(chǎn)廠家在對應(yīng)數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行查詢，若查詢到對應(yīng)的患者信息時，將其通過可視化界面進(jìn)行輸出，若未查詢到對應(yīng)的患者信息時，將通過可視化界面返回不允許執(zhí)行輸液的信息，并以語音播報的形式進(jìn)行提示。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于ai視覺輸液場景監(jiān)控的識別系統(tǒng)，其特征在于：所述輸液監(jiān)測單元(7)包括有效期限分析模塊(701)、重量監(jiān)測模塊(702)、結(jié)束提示模塊(703)和流速檢測模塊(704)，所述有效期限分析模塊(701)通過數(shù)據(jù)庫查看工具根據(jù)藥品名稱、輸液瓶材質(zhì)、容量、生產(chǎn)廠家在數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行查詢，得到輸液瓶對應(yīng)的重量，并利用處理器分析當(dāng)前時間是否符合有效期限范圍，若符合有效期限范圍，則不執(zhí)行任何操作，反之則通過可視化界面返回不允許執(zhí)行輸液的信息，并以語音播報的形式進(jìn)行提示，所述重量監(jiān)測模塊(702)利用重量傳感器在輸液瓶使用過程中對其實際重量進(jìn)行監(jiān)測，將得到的數(shù)據(jù)以及對應(yīng)時間傳輸至數(shù)據(jù)庫中，所述結(jié)束提示模塊(703)從數(shù)據(jù)庫中獲取重量傳感器采集到的數(shù)據(jù)以及時間后，根據(jù)輸液瓶對應(yīng)的重量以及承裝液體時的完整重量分析出當(dāng)前輸液瓶剩余液體重量，若剩余液體重量小于等于五克時，將通過可視化界面返回輸液即將完成的信息，并以語音播報的形式進(jìn)行提示，反之則通過可視化界面返回剩余液體重量信息，所述流速檢測模塊(704)當(dāng)用戶需要確定當(dāng)時輸液速度時，獲取當(dāng)前承裝液體時的輸液瓶重量以及前三次采集到的當(dāng)前承裝液體時的輸液瓶重量后，根據(jù)每次重量傳感器采集數(shù)據(jù)的時間間隔計算當(dāng)前輸液的平均速度以及瞬時速度，將其通過可視化界面進(jìn)行輸出。
10.一種輸液監(jiān)控儀設(shè)備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于：所述處理器執(zhí)行所述程序時實現(xiàn)如權(quán)利要求1-9中任一項所述一種基于ai視覺輸液場景監(jiān)控的識別系統(tǒng)。