基于深度学习的中草药植物视觉识别方法研究

作     者：杨静 润平 张迎迎 汪炜杰 YANG Jing;XI Runping;ZHANG Yingying;WANGWeijie

作者机构：西北工业大学计算机学院陕西省语音与图像信息处理重点实验室空天地海一体化大数据应用技术国家工程实验室西安710129 

出 版 物：《中国体视学与图像分析》 (Chinese Journal of Stereology and Image Analysis)

年 卷 期：2023年第28卷第2期

页      码：203-211页

摘      要：中草药植物对预防和治疗疾病有效,药效因植物类别而异,正确识别中草药植物类别是很重要的。本文旨在解决中草药植物数据缺少和图像分类准确率较低的问题。首先,构建了一个中草药植物图像数据集。其次,选择Resnet50作为基础网络模型,使用迁移学习技术预训练模型,加入注意力模块与Local-Clobal模块并采用Focal-Loss+Constrative-Loss作为损失函数。最后,基于该模型设计出一个中草药植物识别系统。改进后的模型在测试集上的准确率达到99.07%。实验结果表明,该系统能够准确地完成中草药植物图像的识别任务。

主 题 词：中草药植物识别 迁移学习 注意力机制 Local-Clobal CUI系统 

学科分类：08[工学] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.13505/j.1007-1482.2023.28.02.008

馆 藏 号：203123971...