近年来,社会对高校教育越来越重视,高校中实验室的数量也呈现增长的趋势。与此同时,实验室的管理工作中尤其是规范对化学药品的使用和存储,一系列问题也凸显出来。目前实验室管理系统尚多采用人为记录的方式,常常会出现记录错漏、用户行为难以监测的情况。因此,设计并实现出一种智能化、自动化和数字化的实验室药品管理系统具有十分重要的实际意义。本文研究分析了实验室药品管理的需求,结合已有的实验室管理系统,提出了一套完整的实验室药品管理系统设计思想,实现了相关视觉检测算法、硬件、软件和数据库,本论文主要研究内容如下:第一,为了通过视觉技术检测用户称重等行为,提出了一种基于图像识别的检测与跟踪算法,首先提出改进的多窗口SSD网络模型对手部部位置进行检测,利用膨胀卷积的方式将图像特征进行融合有效的提高手部这类小目标的检测正确率,其次,通过卡尔曼滤波器对手部的运动轨迹进行跟踪。提出了手部跟踪检测的正确率达到94.8%,处理速度达到20fps,可满足实时处理的需求。第二,为了监测用户称重药品及破坏存储柜体的异常行为,研究了现有的行为检测算法,提出了基于改进C3D-LSTM网络的异常行为检测网络,通过卷积核的分解和后级网络优化的方法,减少了网络的参数,提高训练的成功率,改进后的网络相比于传统的行为检测网络检测效果有较大提高,实验结果表明检测正确率达到了93.5%。第三,设计并实现了实验室药品管理系统,软件方面,编写了上位机软件、微信小程序、区块链网络和数据库,上位机软件结合硬件主要实现药品使用管理功能,微信小程序实现用户交互功能,区块链网络实现了数据的分布式管理,数据库实现各个模块信息存储中转中心的工作;硬件方面,集成了中控PC、RFID天线及其读取器、二维码扫描器、开关门感应器等,实现了实验室药品管理系统;系统搭建中,实现了一个实验室药品管理的区块链网络,以实验室为节点搭建了药品数据区块链,包括区块链的生成、校验和广播等。可解决药品使用数据易被篡改、删除、丢失等问题,保证数据的有效性。