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一种基于深度学习图像识别技术的化学信息识别方法

摘要

本发明属于图像识别技术领域,具体涉及一种基于深度学习图像识别技术的化学信息识别方法。所述方法包括以下步骤:(1)对输入的图像使用节点目标识别器进行识别;(2)对步骤(1)中识别的节点使用手写字体目标识别器进行文本内容的识别,进而确定节点对应的具体原子;(3)将上述多个识别出的原子两两结合,再次使用化学键目标识别器对两原子间的化学键进行识别;(4)在数据库中查找上述识别出的原子的属性,计算结构式的相关属性,输出;或者,将上述识别出的原子及原子间的化学键存储为自定义king格式的文件或绘制在新的图片中,输出。本发明可解决手绘及图片上的化学结构式或反应式识别问题,可广泛应用于化学工作者的日常工作中。

著录项

  • 公开/公告号CN108334839B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-09-14

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 青岛清原精准农业科技有限公司;

    申请/专利号CN201810098220.0

  • 申请日2018-01-31

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06F40/126(20200101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 266000 山东省青岛市市南区南京路100号

  • 入库时间 2022-08-23 12:29:00

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