定制化AI训练平台EasyDL在青葙子及其混伪品图像分类中的应用

摘要：

目的:利用人工智能和机器视觉技术,建立一种基于深度学习的青葙子及其混伪品图像分类方法.方法:通过定制化AI训练平台EasyDL,以青葙子药材及其混伪品的微性状图片为训练数据,对青葙子及其混伪品图像分类模型进行训练,并将该应用导入微信小程序,以便推广.结果:利用EasyDL构建的深度学习模型,青葙子及其混伪品图像分类准确率可以达到93.7％～94.8％.对于本系统所采集的药材图像,微信小程序识别率达到了 80％～100％.在相同的饮片图像采集环境下,该模型能够准确识别出图像中药材的种类,具有比较稳定且比较好的识别效果.结论:利用人工智能和机器视觉技术,建立了基于深度学习的青葙子及其混伪品图像分类方法,拓宽了中药品质评价的研究思路,为人工智能在中药鉴定领域的普及提供了参考.

关键词：EasyDL、青葙子、图像识别、人工智能

所属期刊栏目：31

分类号：R284(中药学)

资助基金：中央本级重大增减支项目;全国中医药创新骨干人才培训项目;广州中医药大学省级大学生创新创业训练计划项目

在线出版日期：2022-08-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：40-45