中草药识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供的一种中草药识别方法及装置，涉及中药技术领域。用户终端获取输入的中草药的图像信息，并将中草药的图像信息发送给服务器；所述服务器采用所述中草药深度学习模型对所述中草药的图像信息进行识别，得到中草药的信息。进而帮助无中草药专业的知识及多年经验的人准确的区分出不同的中草药，且获得其药效和作用。避免服用者误服，造成不必要的损失。且节省了大量的人力成本。

Method and device for identifying Chinese herbal medicine

The invention provides a Chinese herbal medicine identification method and a device, relating to the technical field of traditional Chinese medicine. The image information of Chinese herbal medicine to get input by the user terminal, and the image information of Chinese herbal medicine sent to the server; the server uses the image information of the deep learning of Chinese herbal medicine herbs in the model identification, obtain the Chinese herbal medicine information. And then help people who have no knowledge of Chinese herbal medicine and many years of experience to accurately distinguish different Chinese herbal medicines, and obtain their efficacy and function. Avoid taking swallowed, causing unnecessary losses. And it saves a great deal of manpower cost.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及中药
，具体而言，涉及一种中草药识别方法及装置。
技术介绍
中药主要由植物药(根、茎、叶、果)、动物药(内脏、皮、骨、器官等)和矿物药组成。因植物药占中药的大多数，所以中药也称中草药。中国各地使用的中药已达5000种左右，把各种药材相配伍而形成的方剂，更是数不胜数。中药学已有数千年的历史，是中国人民长期同疾病作斗争的极为丰富的经验总结，对于中华民族的繁荣昌盛有着巨大的贡献。但由于中药的很多药材外形相似，但功能迥异，很多时候差之毫厘失之千里。能分辨中草药有很多好处。例如，在野外意外受伤或者中毒情况下，身边没有应急药品时，能分辨出野外的中草药，还能救人一命。不能准确的分辨中药，很容易造成用错药，会对用药者的身体造成极大的损伤。现如今分辨中草药主要靠人工，但人工分辨工作量大且需要有专业的知识及多年的经验积累。这样很有可能造成用药者在继续选择用药时得不到专业的帮助。进而造成不必要的损失。
技术实现思路
为了实现上述目的，本专利技术实施例采用的技术方案如下：本专利技术实施例提供一种中草药识别方法，应用于中草药识别系统，所述系统包括相互之间通信连接的服务器与用户终端，所述服务器包括中草药深度学习模型，所述方法包括：所述用户终端获取输入的中草药的图像信息，并将中草药的图像信息发送给服务器；所述服务器采用所述中草药深度学习模型对所述中草药的图像信息进行识别，得到中草药的信息。本专利技术实施例还提供一种中草药识别方法，应用于用户终端，所述用户终端包括中草药深度学习模型，所述方法包括：获取输入的中草药的图像信息；所述中草药深度学习模型对所述中草药的图像信息进行识别，得到中草药的信息。本专利技术实施例还提供一种中草药识别装置，应用于中草药识别系统，所述系统包括相互之间通信连接的服务器与用户终端，所述服务器包括中草药深度学习模型，所述装置包括：发送模块，用于所述用户终端获取输入的中草药的图像信息，并将中草药的图像信息发送给服务器；获得模块，用于所述服务器采用所述中草药深度学习模型对所述中草药的图像信息进行识别，得到中草药的信息；建立模块，用于建立中草药深度学习模型；训练模块，用于利用深度学习方法，对所述中草药深度学习模型进行训练；显示模块，用于所述用户终端接收并显示所述服务器发送的中草药的信息。本专利技术实施例还提供一种中草药识别装置，应用于用户终端，所述用户终端包括中草药深度学习模型，所述装置包括：获取模块，用于获取输入的中草药的图像信息；及所述中草药深度学习模型对所述中草药的图像信息进行识别，得到中草药的信息。与现有技术相比，本专利技术提供的一种中草药识别方法及装置。所述用户终端获取输入的中草药的图像信息，并将中草药的图像信息发送给服务器；所述服务器采用所述中草药深度学习模型对所述中草药的图像信息进行识别，得到中草药的信息。进而帮助无中草药专业的知识及多年经验的人准确的区分出不同的中草药，且获得其药效和作用。避免服用者误服，造成不必要的损失。且节省了大量的人力成本。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。图1示出了本专利技术较佳实施例提供的中草药识别系统的示意图。图2为本专利技术较佳实施例提供的用户终端的方框示意图。图3为本专利技术第一实施例提供的中草药识别装置的功能模块示意图。图4为图3中训练模型的功能子模块示意图。图5为图3中获得模块的功能子模块示意图。图6为本专利技术较佳实施例中用户终端显示中草药的信息的示意图。图7为本专利技术第三实施例提供的中草药识别方法的流程图。图8为图7中步骤S102的子步骤的流程图。图9为图7中步骤S104的子步骤的流程图。图10为本专利技术第四实施例提供的中草药识别方法的流程图。图标：100-中草药识别系统；110-服务器；200-中草药识别装置；300-网络；120-用户终端；121-存储器；122-存储控制器；123-处理器；124-外设接口；125-显示单元；126-输入单元；500-中草药识别装置；201-预设模块；202-训练模块；2021-第一提取子模块；2022-第一分类子模块；2023-计算子模块；2024-迭代子模块；203-发送模块；204-获得模块；2041-检测子模块；2042-第二提取子模块；2043-第二分类子模块；2044-获得子模块；205-显示模块。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的选定实施例。基于本专利技术的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本专利技术的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。本专利技术较佳实施例提供的中草药识别方法及装置可应用于如图1所示的中草药识别系统100。如图1所示，中草药识别系统100包括服务器110及用户终端120。服务器110及用户终端120位于网络300中，网络300包括无线网络或有线网络，通过网络300，服务器110与用户终端120进行数据交互。本专利技术较佳实施例提供的中草药识别方法及装置还可应用于如图2示出的用户终端120。图2为本专利技术较佳实施例提供的用户终端120的方框示意图。所述用户终端120可以是平板电脑、智能手机、个人数字助理(personaldigitalassistant，PDA)等。所述用户终端120包括中草药识别装置500、存储器121、存储控制器122、处理器123、外设接口124、显示单元125、输入单元126。所述存储器121、存储控制器122、处理器123、外设接口124、显示单元125、输入单元126各元件相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。所述中草药识别装置500包括至少一个可以软件或固件(firmware)的形式存储于所述存储器121中或固化在所述用户终端120的操作系统(operatingsystem，OS)中的软件功能模块。所述处理器123用于执行存储器121中存储的可执行模块，例如所述中草药识别装置500包括的软件功能模块或计算机程序。其中，存储器121可以是，但不限于，随机存取存储器(RandomAccessMemory，RAM)，只读存储器(ReadOnlyMemory，ROM)，可编程只读存储器(ProgrammableRead-OnlyMemory，PROM)本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种中草药识别方法，应用于中草药识别系统，所述系统包括相互之间通信连接的服务器与用户终端，其特征在于，所述服务器包括中草药深度学习模型，所述方法包括：所述用户终端获取输入的中草药的图像信息，并将中草药的图像信息发送给服务器；所述服务器采用所述中草药深度学习模型对所述中草药的图像信息进行识别，得到中草药的信息。

【技术特征摘要】
1.一种中草药识别方法，应用于中草药识别系统，所述系统包括相互之间通信连接的服务器与用户终端，其特征在于，所述服务器包括中草药深度学习模型，所述方法包括：所述用户终端获取输入的中草药的图像信息，并将中草药的图像信息发送给服务器；所述服务器采用所述中草药深度学习模型对所述中草药的图像信息进行识别，得到中草药的信息。2.如权利要求1所述的中草药识别方法，其特征在于，所述方法还包括：预设深度学习模型；根据多个种类的已知信息的中草药的图像，利用深度学习方法，对所述深度学习模型进行训练，获得中草药深度学习模型。3.如权利要求2所述的中草药识别方法，其特征在于，所述对所述深度学习模型进行训练，获得中草药深度学习模型的步骤包括：利用所述预设深度学习模型，提取所述已知信息的中草药的特征；根据所述已知信息的中草药的特征，利用所述预设深度学习模型，对所述已知信息的中草药的特征进行分类；根据分类结果及代价函数，获得模型响应误差；根据所述模型响应误差，利用反向传播，对所述深度学习模型进行迭代更新，获得所述中草药学习模型。4.如权利要求1所述的中草药识别方法，其特征在于，所述服务器采用所述中草药深度学习模型对所述中草药的图像信息进行识别，得到中草药的信息的步骤包括：将所述中草药的图像信息划分为多个图像数据；根据所述图像数据利用所述中草药深度学习模型提取所述中草药的特征；根据所述中草药的特征，利用所述中草药深度学习模型匹配出所述特征所属的分类；根据所述特征所属的分类得到中草药的信息。5.如权利要求1所述的中草药识别方法，其特征在于，所述方法还包括：所述用户终端接收并显示所述服务器发送的中草药的信息。6.一种中草药识别方法，应用于用户终端，其特征在于，所述用户终端包括中草药深度学习模型，所述方法包括：获取输入的中草药的图像信息；所述中草药深度学习模型对所述中草药的图像信息进行识别，得...

【专利技术属性】
技术研发人员：马兆远，韩放，龙诺明，雒旭蛟，
申请(专利权)人：司马大大北京智能系统有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11