[發明專利]中草藥識別方法及裝置

在審

• 申請號: 201710023151.2
• 申請日: 2017-01-12
• 公開（公告）號: CN106803074A
• 公開（公告）日: 2017-06-06
• 發明（設計）人: 馬兆遠;韓放;龍諾明;雒旭蛟
• 申請（專利權）人: 司馬大大（北京）智能系統有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙)11371
• 代理人: 梁斌

1.一種中草藥識別方法，應用于中草藥識別系統，所述系統包括相互之間通信連接的服務器與用戶終端，其特征在于，所述服務器包括中草藥深度學習模型，所述方法包括：

所述用戶終端獲取輸入的中草藥的圖像信息，并將中草藥的圖像信息發送給服務器；

所述服務器采用所述中草藥深度學習模型對所述中草藥的圖像信息進行識別，得到中草藥的信息。

2.如權利要求1所述的中草藥識別方法，其特征在于，所述方法還包括：

預設深度學習模型；

根據多個種類的已知信息的中草藥的圖像，利用深度學習方法，對所述深度學習模型進行訓練，獲得中草藥深度學習模型。

3.如權利要求2所述的中草藥識別方法，其特征在于，所述對所述深度學習模型進行訓練，獲得中草藥深度學習模型的步驟包括：

利用所述預設深度學習模型，提取所述已知信息的中草藥的特征；

根據所述已知信息的中草藥的特征，利用所述預設深度學習模型，對所述已知信息的中草藥的特征進行分類；

根據分類結果及代價函數，獲得模型響應誤差；

根據所述模型響應誤差，利用反向傳播，對所述深度學習模型進行迭代更新，獲得所述中草藥學習模型。

4.如權利要求1所述的中草藥識別方法，其特征在于，所述服務器采用所述中草藥深度學習模型對所述中草藥的圖像信息進行識別，得到中草藥的信息的步驟包括：

將所述中草藥的圖像信息劃分為多個圖像數據；

根據所述圖像數據利用所述中草藥深度學習模型提取所述中草藥的特征；

根據所述中草藥的特征，利用所述中草藥深度學習模型匹配出所述特征所屬的分類；

根據所述特征所屬的分類得到中草藥的信息。

5.如權利要求1所述的中草藥識別方法，其特征在于，所述方法還包括：

所述用戶終端接收并顯示所述服務器發送的中草藥的信息。

6.一種中草藥識別方法，應用于用戶終端，其特征在于，所述用戶終端包括中草藥深度學習模型，所述方法包括：

獲取輸入的中草藥的圖像信息；

所述中草藥深度學習模型對所述中草藥的圖像信息進行識別，得到中草藥的信息。

7.一種中草藥識別裝置，應用于中草藥識別系統，所述系統包括相互之間通信連接的服務器與用戶終端，其特征在于，所述服務器包括中草藥深度學習模型，所述裝置包括：

預設模塊，用于預設深度學習模型；

訓練模塊，用于根據多個種類的已知信息的中草藥的圖像，利用深度學習方法，對所述深度學習模型進行訓練，獲得中草藥深度學習模型；

發送模塊，用于所述用戶終端獲取輸入的中草藥的圖像信息，并將中草藥的圖像信息發送給服務器；

獲得模塊，用于所述服務器采用所述中草藥深度學習模型對所述中草藥的圖像信息進行識別，得到中草藥的信息；

顯示模塊，用于所述用戶終端接收并顯示所述服務器發送的中草藥的信息。

8.如權利要求7所述的中草藥識別裝置，其特征在于，所述訓練模塊包括：

第一提取子模塊，用于利用所述預設深度學習模型，提取所述已知信息的中草藥的特征；

第一分類子模塊，用于根據所述已知信息的中草藥的特征，利用所述預設深度學習模型，對所述已知信息的中草藥的特征進行分類；

計算子模塊，用于根據分類結果及代價函數，獲得模型響應誤差；

迭代子模塊，用于根據所述模型響應誤差，利用反向傳播，對所述深度學習模型進行迭代更新，獲得所述中草藥學習模型。

9.如權利要求7所述的中草藥識別裝置，其特征在于，所述獲得模塊包括：

檢測子模塊，用于將所述中草藥的圖像信息劃分為多個圖像數據；

第二提取子模塊，用于根據所述圖像數據利用所述中草藥深度學習模型提取所述中草藥的特征；

第二分類子模塊，用于根據所述中草藥的特征，利用所述中草藥深度學習模型匹配出所述特征所屬的分類；

獲得子模塊，用于根據所述所屬的分類得到中草藥的信息。

10.一種中草藥識別裝置，應用于用戶終端，其特征在于，所述用戶終端包括中草藥深度學習模型，所述裝置包括：

獲取模塊，用于獲取輸入的中草藥的圖像信息；及所述中草藥深度學習模型對所述中草藥的圖像信息進行識別，得到中草藥的信息。