目的:针对长白山野外实习中草药分类识别精度较低问题,对基于深度学习的中草药图像分类识别方法进行研究。方法:首先,通过平移、旋转、缩放和仿射变换对图像样本进行数据增强处理。然后,采用基于蚁群优化的图像分割算法将中草药植物叶片从复杂的图像背景中分离出来。最后,提出一种深度编码解码网络对15种中草药图像进行分类训练,并通过迁移学习解决了数据饥饿问题。结果:选取3 752张中草药图像组成测试样本,平均识别精度为99.38%。结论:该方法对中草药植物图像能够表现出较高的识别精度。
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