换一批
换一批摘要长期以来药用植物的鉴定主要依靠人工和经验,为协助中药资源研究人员、植物资源研究人员更准确地完成植物鉴别,数字图像模式识别技术可以加以应用.本研究基于SSD－MobileNet V1深度学习算法对需要查询的药用植物照片迸行相似性检索,对比药用植物叶片迸行药用植物的识别与鉴定.结果表明,当阈值为0.5时,精确率及召回率均可达96.0%,为该深度学习模型的最佳值.在此条件下,训练集的学习准确率各标签均为100%;识别检验结果显示,5种药用植物共100张不同叶片照片的识别正确率可以达到100%.说明基于SSD－MobileNet V1深度学习算法的药用植物叶片识别方法高效准确,能够协助植物资源调查人员迸行植物辨识,为中药资源普查、研究,植物资源研究等各方面工作提供了强大技术支持.
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分类号
TP391.41
栏目名称
农业工程与信息技术
DOI
10.15889/j.issn.1002－1302.2020.22.042
发布时间
2020-12-18
基金项目
国家中医药管理局全国中药资源普查
黑龙江省自然科学基金面上项目
黑龙江省中医药科研项目
黑龙江中医药大学科研基金
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