[发明专利]基于深度学习的中草药分类建模方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的中草药分类建模方法及系统，属于深度学习技术领域，要解决的技术问题为基于深度学习如何快速、准确的对中草药进行分类。方法包括：获取若干个中草药图像形成数据集；基于最大类间方差方法和K均值算法分别对每个中草药图像进行分割处理，并选择效果明显的目标中草药图像；对于每种种类的中草药图像，将目标中草药图像划分为训练集和测试集；对训练集和测试集中的目标中草药图像分别标注标签；基于GoodLeNet构建分类模型，并输入训练集对分类模型进行训练，得到训练后分类模型；输入测试集对训练后分类模型进行验证。系统包括输入模块、分割模块、划分模块、划分模块、建模分析模块和验证模块。

主权项

1.基于深度学习的中草药分类建模方法，其特征在于包括：获取若干个中草药图像形成数据集，所述若干个中草药图像涵盖多种种类的中草药、并涵盖每种种类中草药的多种形态；基于最大类间方差方法和K均值算法分别对每个中草药图像进行分割处理，得到与所述中草药图像对应的两个效果不同的目标中草药图像，并选择效果明显的目标中草药图像；对于每种种类的中草药图像，将目标中草药图像划分为训练集和测试集；对训练集和测试集中的目标中草药图像分别标注标签，所述标签用于标识目标中草药图像对应的中草药种类和编号；基于GoogLeNet构建分类模型，并输入训练集对分类模型进行训练，得到训练后分类模型；输入测试集对训练后分类模型进行验证。