也能更好的對人員進行分配：1、電子化健康記錄以往醫生在接待患者時，需要詳細的問詢以往的看病記錄和情況，或者可查看的就診單，就診結果等，這需要耗費大量的時間從以往的資料中來獲得有利的信息，而實現電子化后患者不需要攜帶繁雜的文件，醫生也可以實時在線訪問，再開具證明，提高了看病的效率。2、在線的工作指派分配以往在每個科室由負責人安排好當天的工作，但醫院時常會發生緊急情況，這種時候就需要打破原有的任務分配，重新組織，也打亂了所有的工作節奏，所以往往臨時通知很難得到實時的反饋，當在app中實現指派時，能夠清楚的知道每個人員的工作狀態，更好的調劑安排，也能讓通知及時的傳達到每個工作人員手中。3、優化醫院的資產管理每天醫院都有大量的就診，而每一項資產勢必每天都在發生著變化，大到設備，小到針頭，傳統的更多是手動的檢查來更新庫存清單，非常的耗時和復雜，所以在app中，當診療記錄出來就可以了解每個物品的使用，我們的管理員只需按照數據進行一次核對就可以了，減少了繁復的工作，優化了醫院的管理。App針對醫院的功能已經介紹了，也有一些基本的功能是針對患者的功能。 用戶能夠根據醫療小程序線上向醫生咨詢難題，針對小問題醫師會得出有關的提議與具體指導。互聯網+醫療解決方案

    隨著近些年我國醫療行業的不斷發展和進步，其所擁有的體系和制度都已相對較為完善。但是，目前醫療票據的管理較亂，由于各個醫院出具的票據格式五花八門，票據在醫院和報銷單位之間的流轉通過遞交后，由受理單位以人工錄入的方式進行，不利于存檔和后期檢索，票據信息的采集，還是使用傳統人工錄入方式。醫療票據報銷系統是手動輸入參保人信息后，參保人提交票據，前臺工作人員手動逐項錄入發票信息，核對人員對錄入信息進行核對后，提交審核人員審核，給出報銷比較和報銷金額，整個流程工作人員的效率非常低，并且往往還會出現一些難以發現的錄入錯誤。技術實現要素：(一)解決的技術問題針對現有技術所存在的上述缺點，本發明提供了一種基于物聯網的智能醫療票據識別方法，能夠有效克服現有技術所存在的無法準確高效識別醫療票據上票據信息的缺陷。(二)技術方案為實現以上目的，本發明通過以下技術方案予以實現：一種基于物聯網的智能醫療票據識別方法，包括以下步驟：s1、利用模型作為基礎網絡提取特征，通過模型中前5個卷積得到特征圖；s2、在特征圖上做滑窗得到特征向量。s3、將滑窗窗口對應的特征向量輸入rnn循環層，得到循環層輸出結果。大連在線醫療健康系統開發現在大多數小程序并沒有醫療的掛號和預約的功能，但是對于醫療來講，掛號預約是所有業務的關鍵和源頭。

    本技術提供了一種基于智能物聯網的醫療設備管理系統設計方法，解決了現有的醫療設備管理系統在使用過程中經常出現由于外借醫療設備使用混亂，導致醫療設備不能進行很好的管理，不能實現通過對醫療設備的外借系統進行優化，使醫療設備在外借使用時，無法達到通過采用物聯網設備電子標簽掃描方法，不能很好的避免醫療設備在外借使用過程中，出現超時交還和使用混亂情況發生的問題。(二)技術方案為實現以上目的，通過以下技術方案予以實現：一種基于智能物聯網的醫療設備管理系統設計方法。具體包括以下步驟：1、設備信息的錄入和電子標簽的生成：首先設備管理人員處理模塊控制設備信息錄入單元將設備的信息錄入到系統內，通過設備信息錄入單元內的設備信息登記模塊將設備的形狀、外觀、使用范圍、設備名稱以及設備的型號信息分別進行登記，然后通過設備應用范圍設定模塊將設備的使用科室信息進行設定，非該科室醫療人員不能外借使用，之后設備RFIF標簽生成模塊可生成該設備的RFID電子標簽，并附于設備的上以便掃描讀取；2、設備的外借程序：當有醫療人員需要借使用時。

    s7、通過crnn模型對合并文本框中的文字進行識別。特征圖的大小為w×h×c。滑窗的窗口大小為3×3，滑窗的窗口得到一個長度為3×3×c的特征向量。特征向量預測10個目標待選區之間的偏移距離，滑窗的窗口中心預測出10個文本候選區。rnn循環層采用blstm，循環層輸出結果為w×256的輸出。全連接層為512維。將濾除后的文本候選區合并成文本框的判定條件包括：兩個文本候選區的水平距離小、兩個文本候選區之間的距離小于50個像素、兩個文本候選區的縱向重疊大于。crnn模型由cnn卷積層、rnn循環層、ctc轉錄層組成。上述步驟s1-s6依托于ctpn網絡結構，ctpn網絡預測文本在豎直方向上的位置，寬度固定為16，高度則從11像素到128像素變化，總共10個目標待選區，水平方向的位置不預測。每兩個相近的文本候選區組成一個文本框，合并不同的文本框直到無法再合并為止。而判斷兩個文本候選區bi和bj可以組成一個文本框的條件為bi—>bj，同時bj—>bi，該符號的判定條件如圖4所示。crnn模型由cnn卷積層、rnn循環層、ctc轉錄層組成。其特點為：端到端可訓練，把cnn卷積層和rnn循環層聯合訓練；任意長度的輸入(圖像寬度任意，單詞長度任意)；訓練集無需有字符的標定。 醫療小程序能夠管理好醫院紀律，為人民群眾出示更強的醫療服務項目，塑造優良的企業品牌形象。

    圖2為本發明使用標準soft非極大值抑制算法對圖1進行濾除后的示意圖；圖3為本發明利用簡單文本線構造算法，將圖2中濾除后的文本候選區合并成文本框的示意圖；圖4為本發明將濾除后的文本候選區合并成文本框的判定條件。具體實施方式為使本發明實施例的目的、技術方案和優點更加清楚，下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述。顯然。所描述的實施例是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。一種基于物聯網的智能醫療票據識別方法，如圖1至圖3所示，包括以下步驟：s1、利用vgg16模型作為基礎網絡提取特征，通過vgg16模型中前5個卷積得到特征圖；s2、在特征圖上做滑窗得到特征向量；s3、將滑窗窗口對應的特征向量輸入rnn循環層，得到循環層輸出結果；s4、將循環層輸出結果輸入全連接層，通過分類或回歸得到密集預測的文本候選區；s5、使用標準soft非極大值抑制算法對密集預測的文本候選區進行濾除；s6、利用簡單文本線構造算法，將濾除后的文本候選區合并成文本框。醫療小程序是一款能夠處理醫療資源管理的難題，并向人民群眾出示方便服務項目方式的服務平臺。大連在線醫療健康系統開發

專家問診：圖文、電話、視頻三劍合璧，讓患者與名醫的遠程溝通、在線診療，提高就醫效率，足不出戶看名醫。互聯網+醫療解決方案

    所述疑難案例平臺用于接收并儲存分診平臺無法分配的劃分結果，并對該無法分配的劃分結果進行標簽化，記錄為疑難案例，然后基于互聯網在跨越所屬區域內的備案醫療服務機構內進行高級備案醫療服務機構選擇，選擇能夠解決該疑難案例的高級備案醫療服務機構，并向該高級備案醫療服務機構發出診斷請求，然后在該高級備案醫療服務機構內進行醫療診斷。進一步改進在于：所述基礎身份信息包括就診者的姓名、性別和年齡，所述體態數據包括實時實測體重、三個月內歷史體重比較高值和比較低值、活動行為能力和生命體征數據。進一步改進在于：所述需診斷問題包括就診者口述病情和歷史備案醫療服務機構確診病情。進一步改進在于：所述所屬區域內的備案醫療服務機構的基礎信息包括科室信息、醫療團隊組成信息、醫療飽和量信息和科室專業性排序信息。進一步改進在于：所述診斷平臺服務后臺內包括實時醫療信息分析模塊，所述實時醫療信息分析模塊用于獲取所屬區域內的備案醫療服務機構內的實時醫療資源信息和醫療專業性匹配度信息，所述診斷平臺服務后臺根據實時醫療資源信息和醫療專業性匹配度信息進行診斷問題劃分。進一步改進在于：所述醫療平臺服務器內包括防火墻模塊和加密模塊。互聯網+醫療解決方案

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