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目的 建立一个基于深度卷积神经网络的中药饮片图像检测识别系统.该系统对于正常情况下采集的中药饮片图像,能够自动检测识别出相应类别的中药饮片.方法 本文使用了SSD目标检测算法,构建数据集,利用标注工具进行了标注,然后在云端colab上进行调试代码、训练、测试、验证.结果 对于3种中药饮片(枸杞、甘草、陈皮)进行识别验证,平均识别率高于80%,样本集足够大可以有效提高识别准确率.结论 本文将卷积神经网络应用于中药材识别中,将传统的中医学与新兴的深度学习网络相结合,识别中药饮片的效率高,速度快,准确率高,可应用于绝大部分需要识别中药饮片类别的场景.

作者:刘加峰;高子啸;段元民;李海云;石宏理

来源:北京生物医学工程 2021 年 40卷 6期

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作者:
刘加峰;高子啸;段元民;李海云;石宏理
来源:
北京生物医学工程 2021 年 40卷 6期
标签:
中药饮片;图像识别;深度学习;卷积神经网络;学习算法
目的 建立一个基于深度卷积神经网络的中药饮片图像检测识别系统.该系统对于正常情况下采集的中药饮片图像,能够自动检测识别出相应类别的中药饮片.方法 本文使用了SSD目标检测算法,构建数据集,利用标注工具进行了标注,然后在云端colab上进行调试代码、训练、测试、验证.结果 对于3种中药饮片(枸杞、甘草、陈皮)进行识别验证,平均识别率高于80%,样本集足够大可以有效提高识别准确率.结论 本文将卷积神经网络应用于中药材识别中,将传统的中医学与新兴的深度学习网络相结合,识别中药饮片的效率高,速度快,准确率高,可应用于绝大部分需要识别中药饮片类别的场景.