中药识别
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案例介绍
传统的中药饮片在实际应用时，对其快速识别大多依靠具有中药相关知识的专业人员的感官评估和经验判断，该方法效率不高且仍有误判风险。其质量直接关系到中医处方和中成药的临床疗效与安全性。
为了避免人工识别药材出现的错误和提高效率，本项目通过阅读文献和采集图像数据，对中药饮片识别进行研究。通过基于卷积神经网络的检测方法来对中药饮片进行识别，以提高药材识别精度。主要研究内容如下：
1、针对饮片在不同复杂场景和背景拍摄后，可能影响识别精度的问题，提出使用基于HOG和LBP特征的方法提取中药饮片图像特征。
2、针对传统检测算法在对中药饮片识别时容易出现过拟合现象，提出改进ResNet50的检测算法进行饮片识别。
主题
为了避免人工识别药材出现的错误和提高效率，本项目通过阅读文献和采集图像数据，对中药饮片识别进行研究。通过基于卷积神经网络的检测方法来对中药饮片进行识别，以提高药材识别精度。主要研究内容如下：
1、针对饮片在不同复杂场景和背景拍摄后，可能影响识别精度的问题，提出使用基于HOG和LBP特征的方法提取中药饮片图像特征。
2、针对传统检测算法在对中药饮片识别时容易出现过拟合现象，提出改进ResNet50的检测算法进行饮片识别。
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传统的中药饮片在实际应用时，对其快速识别大多依靠具有中药相关知识的专业人员的感官评估和经验判断，该方法效率不高且仍有误判风险。其质量直接关系到中医处方和中成药的临床疗效与安全性。
为了避免人工识别药材出现的错误和提高效率，本项目通过阅读文献和采集图像数据，对中药饮片识别进行研究。通过基于卷积神经网络的检测方法来对中药饮片进行识别，以提高药材识别精度。主要研究内容如下：
1、针对饮片在不同复杂场景和背景拍摄后，可能影响识别精度的问题，提出使用基于HOG和LBP特征的方法提取中药饮片图像特征。
2、针对传统检测算法在对中药饮片识别时容易出现过拟合现象，提出改进ResNet50的检测算法进行饮片识别。
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