基于深度学习的中药材饮片图像识别

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, 40(06): 605-608.

• 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。

• 单位
  生物医学工程学院; 首都医科大学