典型文献
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
文献摘要：
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.
文献关键词：
EasyDL;青葙子;图像识别;人工智能
中图分类号：
作者姓名：
谭新宁;吴文如;梁婉晴;陈浩文;赵凯莹;张睿
作者机构：
广州中医药大学中药学院,广东 广州 510006
文献出处：
引用格式：
[1]谭新宁;吴文如;梁婉晴;陈浩文;赵凯莹;张睿-.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)[J].中国民族民间医药,2022(15):40-45
A类：
B类：
定制化,训练平台,EasyDL,青葙子,混伪品,图像分类,机器视觉技术,分类方法,微性状,训练数据,分类模型,入微,微信小程序,深度学习模型,分类准确率,本系,识别率,饮片,图像采集,准确识别,出图,中药材,比较稳定,品质评价,中药鉴定,图像识别
AB值：
0.240633
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