目的:设计一种基于光学字符识别(optical character recognition,OCR)模型的医疗救治装备数据采集平台,以实现应急灾害救援条件下医疗数据的自动化采集。方法:该平台以医疗物联网“感知—网络—平台”架构为基础构建。首先,选取Raspberr...目的:设计一种基于光学字符识别(optical character recognition,OCR)模型的医疗救治装备数据采集平台,以实现应急灾害救援条件下医疗数据的自动化采集。方法:该平台以医疗物联网“感知—网络—平台”架构为基础构建。首先,选取Raspberry Pi 4B作为边缘节点,使用视频采集卡、摄像头、平板计算机等搭建硬件环境。其次,基于卷积循环神经网络(convolutional recurrent neural network,CRNN)优化OCR模型,通过软硬件协同方式实现医疗终端视频流处理与数据提取。最后,采用FineBI工具实现交互界面设计与数据库链接。结果:经实验验证,该平台的硬件环境可靠、稳定,优化后的OCR模型文本识别准确率提升,且采用该平台能够实现对医疗设备数据的快速、自动化采集。结论:采用该平台能够为医护人员提供全面、准确的医疗救治装备数据支撑,有利于提升医疗救治效率。展开更多
文摘目的:设计一种基于光学字符识别(optical character recognition,OCR)模型的医疗救治装备数据采集平台,以实现应急灾害救援条件下医疗数据的自动化采集。方法:该平台以医疗物联网“感知—网络—平台”架构为基础构建。首先,选取Raspberry Pi 4B作为边缘节点,使用视频采集卡、摄像头、平板计算机等搭建硬件环境。其次,基于卷积循环神经网络(convolutional recurrent neural network,CRNN)优化OCR模型,通过软硬件协同方式实现医疗终端视频流处理与数据提取。最后,采用FineBI工具实现交互界面设计与数据库链接。结果:经实验验证,该平台的硬件环境可靠、稳定,优化后的OCR模型文本识别准确率提升,且采用该平台能够实现对医疗设备数据的快速、自动化采集。结论:采用该平台能够为医护人员提供全面、准确的医疗救治装备数据支撑,有利于提升医疗救治效率。
