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[發(fā)明專利]基于深度學(xué)習(xí)的白術(shù)檢測方法、及其相關(guān)設(shè)備在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201910897832.0 申請日: 2019-09-23
公開(公告)號: CN110852341A 公開(公告)日: 2020-02-28
發(fā)明(設(shè)計)人: 王健宗;吳天博 申請(專利權(quán))人: 平安科技(深圳)有限公司
主分類號: G06K9/62 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 深圳市世聯(lián)合知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44385 代理人: 劉華松
地址: 518000 廣東省深圳市福田區(qū)福*** 國省代碼: 廣東;44
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 基于 深度 學(xué)習(xí) 白術(shù) 檢測 方法 及其 相關(guān) 設(shè)備
【說明書】:

發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的白術(shù)檢測方法、及其相關(guān)設(shè)備,所述基于深度學(xué)習(xí)的白術(shù)檢測方法包括:從圖像庫中獲取待識別的中草藥植株圖像;將所述中草藥植株圖像的圖像分辨率與預(yù)設(shè)分辨率進行比較,得到比較結(jié)果;根據(jù)所述比較結(jié)果確定目標(biāo)植株圖像;將所述目標(biāo)植株圖像導(dǎo)入到預(yù)先訓(xùn)練好的目標(biāo)模型中進行識別,確認所述目標(biāo)植株圖像是否包含白術(shù);若包含白術(shù),則將所述識別結(jié)果發(fā)送給目標(biāo)用戶進行清除處理。本發(fā)明的技術(shù)方案實現(xiàn)自動識別白術(shù),避免人工干預(yù),從而提高白術(shù)識別的準(zhǔn)確性以及用戶的工作效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的白術(shù)檢測方法、及其相關(guān)設(shè)備。

背景技術(shù)

蒼術(shù)是高需求的中草藥品種,年產(chǎn)量高達1000噸以上。蒼術(shù)的主要藥用部分是根部,但其根部與另外一種植物白術(shù)的根部十分相似,需要經(jīng)驗豐富的人才能正確區(qū)分。由于蒼術(shù)和白術(shù)同屬于菊科蒼術(shù)屬,二者植株的外形具有相似性,如果在種植過程中就能把二者區(qū)分開來,保留蒼術(shù)并移除不需要的白術(shù),就可以增加高純度蒼術(shù)藥材的產(chǎn)量。

目前對白術(shù)的識別方法主要是人工判斷或者是預(yù)先提取白術(shù)的特征,對特征進行編碼并將進行編碼后的特征放到一個分類器中進行2分類,訓(xùn)練出最優(yōu)分類面,找到最能代表白術(shù)的特征,去掉對分類無關(guān)和自相關(guān)的特性。然而,這些特征的提取主要依賴人的經(jīng)驗與主觀意識,提取到的特征的不同對分類性能影響很大,甚至提取的特征的順序也會影響最后的白術(shù)識別性能,同時,圖像預(yù)處理的好壞也會影響到提取的特征。從而存在白術(shù)識別不準(zhǔn)確的情況,進一步影響用戶對白術(shù)進行識別的工作效率。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實施例提供一種基于深度學(xué)習(xí)的白術(shù)檢測方法、及其相關(guān)設(shè)備,以解決無法準(zhǔn)確識別白術(shù),影響用戶工作效率的問題。

一種基于深度學(xué)習(xí)的白術(shù)檢測方法,包括:

從圖像庫中獲取待識別的中草藥植株圖像;

將所述中草藥植株圖像的圖像分辨率與預(yù)設(shè)分辨率進行比較,得到比較結(jié)果;

根據(jù)所述比較結(jié)果確定目標(biāo)植株圖像;

將所述目標(biāo)植株圖像導(dǎo)入到預(yù)先訓(xùn)練好的目標(biāo)模型中進行識別,確認所述目標(biāo)植株圖像是否包含白術(shù);

若包含白術(shù),則將所述識別結(jié)果發(fā)送給目標(biāo)用戶進行清除處理。

一種基于深度學(xué)習(xí)的白術(shù)檢測裝置,包括:

第一獲取模塊,用于從圖像庫中獲取待識別的中草藥植株圖像;

比較模塊,用于將所述中草藥植株圖像的圖像分辨率與預(yù)設(shè)分辨率進行比較,得到比較結(jié)果;

確定模塊,用于根據(jù)所述比較結(jié)果確定目標(biāo)植株圖像;

識別模塊,用于將所述目標(biāo)植株圖像導(dǎo)入到預(yù)先訓(xùn)練好的目標(biāo)模型中進行識別,確認所述目標(biāo)植株圖像是否包含白術(shù);

發(fā)送模塊,用于若包含白術(shù),則將所述識別結(jié)果發(fā)送給目標(biāo)用戶進行清除處理。

一種計算機設(shè)備,包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序,所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)上述基于深度學(xué)習(xí)的白術(shù)檢測方法的步驟。

一種計算機可讀存儲介質(zhì),所述計算機可讀存儲介質(zhì)存儲有計算機程序,所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述基于深度學(xué)習(xí)的白術(shù)檢測方法的步驟。

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