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    基于多通道的中藥材粉末顯微特征識別研究

    郝晨宇  
    【摘要】:中藥材顯微鑒定作為保障藥材品質的重要手段,有著重要的科研和實用價值。常用顯微圖像識別算法大多存在鑒別種類少、魯棒性差的問題。而深度學習作為主流的圖像處理算法,有著優異的自學習能力,能滿足復雜的計算需求。因此將深度學習與中藥材粉末顯微特征圖像相結合,實現一種易推廣、低成本、專業性強的顯微特征鑒別算法具有研究意義。論文主要工作和創新性如下:(1)完成藥學和圖像學交叉下對中藥材粉末顯微特征圖像歸納,實現了14種顯微特征的分類以及100種中藥材數據集的建立。為了消除在圖像采集中出現的數據隨機性問題對網絡學習的影響,采用隨機旋轉、剪切、歸一化等圖像預處理方法,實現顯微特征位置、紋理隨機性的擴充以及光照的統一,從而提升網絡對數據的可學習能力。(2)針對顯微特征的多尺度特征和模糊特征問題,基于YOLO v3網絡實現了粗檢測結構的設計與優化。多尺度訓練基于YOLO v3的全卷積網絡,通過五個尺度對圖像的隨機訓練,實現大尺度圖像下網絡對不同尺度特征間差異的學習以及多尺度特征檢出精度的提升。其次在YOLO v3的主干網絡中加入局部上下文(LC)模塊,在全局信息整合下通過添加不同尺度平均池化層實現對局部邊緣、紋理信息的關注,提升對模糊特征的檢出效果。實驗表明,多尺度訓練實現2.8%的提升,在多尺度訓練的基礎上添加LC模塊實現2.0%的提升,使m AP達到71.2%。(3)針對中藥材種類多和小樣本分類問題,提出了Res Net v2網絡與注意力機制相結合的改進精分類算法。在網絡輸入端,多顏色空間融合將原始的RGB顏色空間與HSV顏色空間并聯形成六通道的網絡輸入方式,使更符合人眼視覺的HSV顏色空間在色調、飽和度和亮度方面實現網絡對小樣本信息的補充。網絡內部,注意力機制中的通道注意力模塊采用全局平均池化(GAP)層和全局最大池化層通過全連接層實現通道維度上信息的壓縮和融合;空間注意力模塊采用GAP層通過三路不同尺寸空洞卷積實現對空間維度上信息的提取和融合。從而在訓練過程中更有效分配通道、空間維度的權重,實現多種類小樣本下的精確分類。實驗表明,多顏色空間融合方式識別率實現1.8%的提升,注意力機制算法識別率實現3.1%的提升,將兩者結合實現4.1%的提升,使識別率達到93.9%。通過粗檢測、精分類結構,實現了中藥材識別、數據查詢以及數據庫功能,并完成中藥材粉末顯微特征圖像識別系統的搭建。


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