基于深度学习的药用植物自动识别平台关键技术及应用研究

• 作者: 李钊 邵青峰 陈通
• 来源期刊: 中国科技成果
• 关键词: 药用植物 深度学习 云计算 图像识别
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 创新交流
• 页码范围: 42-44
• 页数: 3页
• 字数: 3550字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3772/j.issn.1009-5659.2018.07.018

摘要

本文从信息化建设和大数据行业现状分析入手,结合中医药信息化建设的目标明确了的项目的背景需求.文章首先介绍了项目研究的标志性成果:基于分层模型的功能架构和基于云计算的技术架构,药用植物图片识别的图像标准规范,基于云采集的药用植物网络信息抓取系统,然后展示了基于关键技术研制的设备和系统,基于人工智能的药用植物图像自动识别技术.针对这些标志性成果分析总结了项目中关键技术的创新点,最后对项目的成果以及社会效益进行了总结和展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈通		2	2	1.0	1.0
2	邵青峰		1	0	0.0	0.0