[发明专利]基于卷积神经网络中药识别方法及电子设备在审
| 申请号： | 201811074722.6 | 申请日： | 2018-09-14 |
| 公开（公告）号： | CN109190643A | 公开（公告）日： | 2019-01-11 |
| 发明（设计）人： | 尹诚;陈鹏展;何志强 | 申请（专利权）人： | 华东交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州汉文专利代理事务所(特殊普通合伙) 44508 | 代理人： | 钟秀萍 |
| 地址： | 330013 江*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络中药识别方法，卷积神经网络中具有与多层中药对应的多层分类器，每层分类器与该层中药种类的数目相同且一一对应，成熟的卷积神经网络中每一分类器具有与所在层所在种类对应的特征匹配模型和下一层种类或中药名称对应的参考特征参数；将非参考中药图片输入卷积神经网络中，多层分类器按照层次依据对应的特征匹配模型和参考特征参数对非参考中药图片进行特征识别从而获取所述非参考中药图片的下一层类别或者名称，将其输送至下一层对应类别的分类器中，直至通过第M层对应种类的分类器识别所述非参考中药图片的名称，识别率高且识别速度快、计算简单，移植能力强。本发明还公开了对应的电子设备。 | ||
| 搜索关键词： | 中药 卷积神经网络 分类器 参考 多层分类器 参考特征 电子设备 特征匹配 特征识别 图片输入 能力强 识别率 多层 图片 移植 成熟 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络中药识别方法，其特征在于：将中药分为M层，每层具有一种或两种以上的类别，M大于等于2；卷积神经网络中具有与M层中药对应的M层分类器，每层分类器与该层中药种类的数目相同且一一对应，成熟的卷积神经网络中每一分类器具有与所在层所在种类对应的特征匹配模型和下一层种类或中药名称对应的参考特征参数；依据成熟的卷积神经网络进行中药识别的方法具体包括以下步骤：将非参考中药图片输入卷积神经网络中，依次使用第1至M层的分类器依据对应的特征匹配模型和参考特征参数对所述非参考中药图片进行特征识别从而获取所述非参考中药图片的下一层类别或者名称，将识别后的非参考中药图片进行类别标记并输送至下一层对应类别的分类器中，直至通过第M层对应种类的分类器识别所述非参考中药图片的名称并标记。
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