[发明专利]基于GPU和双尺度图像特征比对的中药识别方法及系统

摘要

本申请公开了基于GPU和双尺度图像特征比对的中药识别方法及系统，首先通过专门设计的图像采集装置进行双尺度图像的采集，将训练图像送入卷积神经网络进行训练，经过多层卷积池化的特征提取与选择，训练得到识别精度较高的卷积神经网络模型。将待测图像送入训练好的卷积神经网络模型中进行特征提取，基于提取的特征对中药材进行分类，输出分类识别结果。本发明有利于提高普通人对药材的识别能力，辅助药材领域专家更准确快速的辨别药材。

主权项

1.基于GPU和双尺度图像特征比对的中药识别识别方法，其特征是，包括：构建双尺度卷积神经网络，使用抽屉盒子采集每种药材相同分辨率下的整体和局部两张训练图像，设置训练图像对应的药材分类标签，对每种药材的两张训练图像均进行预处理，将预处理后的每种药材的两张训练图像作为一组输入值，两张训练图像并列输入到双尺度卷积神经网络中，将药材分类标签作为卷积神经网络的输出值，对卷积神经网络进行训练，得到训练好的卷积神经网络；将双尺度卷积神经网络第一卷积层部署到图形处理单元GPU上，双尺度卷积神经网络第一卷积层在GPU上工作；将已知药材分类标签的图像送入已经训练好的卷积神经网络中，得到进行若干次卷积和池化的特征提取，得到与药材一一对应的特征向量，将特征向量与对应的药材分类标签保存到特征数据库中；使用抽屉盒子采集待识别药材的相同分辨率下的整体和局部两张待测图像，对待识别药材的两张待测图像均进行预处理，将两张待测图像作为一组输入值，两张待测图像并列输入到训练好的卷积神经网络中，利用训练好的卷积神经网络提取到两张待测图像的图像特征向量，计算待测图像特征向量与特征数据库中所有特征向量的相似度；将特征数据库中相似度最高特征向量所对应的药材标签作为待测图像对应的药材的识别结果。