摘要
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。
技术关键词
无损计数方法
卷积神经网络模型
声音采集模块
计数装置
回放模块
信号分析模块
机器学习训练
药盒
训练机器学习模型
药物
时域特征
主成分分析方法
盲人药瓶
频域特征
梅尔倒谱系数
药片
短时傅里叶变换
机器学习方法
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理赔事件
卷积神经网络模型
工程机械维修
数据获取单元
构建卷积神经网络
警示灯
热成像
图像
训练卷积神经网络模型
特征提取单元
可信计算方法
后门
卷积神经网络模型
多阶段
评估指标体系
半导体晶圆刻蚀
模糊逻辑控制器
多光谱成像技术
反射光谱数据
刻蚀设备
颈椎健康
滑动部件
训练分类器
数据处理单元
矩阵