一种基于混合模型的培养基药敏纸片高精度识别方法

本发明公开一种基于混合模型的培养基药敏纸片高精度识别方法，包括步骤：S1图像采集及预处理：对采集的培养基图像进行标准化处理，包括噪声去除、光照校正、对比度增强。S2语义分割模型处理：采用深度学习网络架构对预处理后的图像进行像素级分类，精确定位培养基中所有药敏纸片的位置和边界，生成分割掩码。S3分类模型处理：基于步骤S2结果提取纸片区域，使用CNN分类模型识别每个纸片上的药物代码和浓度。S4混合模型融合：将步骤S2和S3数据进行智能融合，通过置信度加权、结果校验，输出最终药敏纸片识别结果。本发明融合语义分割与分类模型，克服传统药敏试验识别精度低、环境适应性差等困难，实现药敏纸片高精度自动识别。