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申请/专利权人：南京邮电大学

摘要：本发明公开了一种智慧医疗场景下时间相关特征挖掘的中草药识别方法，包括：构建中草药图像样本数据集；采用金字塔网络模型对导入的中草药图片进行处理，以输出具有空间敏感度的高分辨率特征图，减少空间流和语义流上特征图进行特征融合时出现空间信息定位偏差；构建激活区域生成网络，获取中草药时间序列特征中的时间不变特征；构建特征映射结构块，针对当前生长周期的中草药特征与其余生长周期的中草药特征建立映射关系；构建中草药识别网络模型，得到中草药识别结果。本发明通过在中草药数据集上进行训练提取泛化的不同种类的中草药所具有的特征表示，提高对同一种类的相似中草药的识别准确度和判断中草药质量参差的准确度。

主权项：1.一种智慧医疗场景下时间相关特征挖掘的中草药识别方法，其特征在于，所述中草药识别方法包括以下步骤：S1，采集中草药图片，在中草药图片上标注图片类别标签和生长周期标签，生成中草药图像样本，构建中草药图像样本数据集；利用Retinex图像增强算法对获取的图像数据集进行预处理，将各个样本图像按照预设比例分为用于训练中草药识别模型的训练集、以及用于测试中草药识别模型的测试集；S2，构建M层的金字塔网络模型，采用金字塔网络模型对导入的中草药图片进行处理，以输出具有空间敏感度的高分辨率特征图，减少空间流和语义流上特征图进行特征融合时出现空间信息定位偏差；该金字塔网络模型由两条路径构成：自底向上的空间流路径和自顶向下的语义流路径；中草药图片经空间流路径处理得到相应的特征图，得到的特征图导入语义流路径，通过像素混洗和特征感知重组，生成目标特征区域块；S3，构建激活区域生成网络，激活区域生成网络包括竞争性通道注意力模块、空间注意力模块和特征处理结构块；竞争性通道注意力模块用于使语义流和空间流进行自适应竞争，得到空间流与语义流的通道依赖关系的激活权重矩阵；空间注意力模块用于获取不同层级之间局部特征和全局特征之间的激活权重矩阵，并融合竞争性通道注意力模块中学习的通道依赖关系激活权重矩阵，得到激活区域生成网络输出的激活特征图；特征处理结构块包括自注意力模块和特征分解模块；自注意力模块用于捕捉时间序列上下文信息，获取序列中特征的关联度；特征分解模块用于获取中草药时间序列特征中的时间不变特征；S4，构建特征映射结构块，针对当前生长周期的中草药特征与其余生长周期的中草药特征建立映射关系；S5，构建中草药识别网络模型，利用训练集对中草药识别网络模型进行训练，得到训练好的中草药识别网络模型；将测试集输入训练好的中草药识别网络模型中，得到中草药识别结果；步骤S4中，构建特征映射结构块，针对当前生长周期的中草药特征与其余生长周期的中草药特征建立映射关系的过程包括以下步骤：S41，将中草药时间特征序列Xi通过自注意力函数F输出中草药时间特征权重序列多类中草药时间特征权重序列集为j∈{1,2,3,…,m},其中，第j类中草药时间特征序列将多类中草药时间特征权重序列集生成对应的特征映射区域，公式如下： 式中，表示在第p个生长周期的第j种中草药的特征所形成的特征映射区域；Np,j表示在第p个生长周期的第j种中草药的图片总数；表示在第p个生长周期的第j种中草药的特征；S42，定义为多类中草药时间特征权重序列集生成对应的特征映射区域；为中草药时间特征序列在特征映射区域的映射关系；将激活区域生成网络输出的激活特征图通过特征目标函数映射至特征映射区域，获得其特征表示，公式如下： 式中，E表示光滑算子；λ1、λ2代表权重因子；S43，计算得到中草药时间特征序列在任意生长周期与其余m-1种中草药的特征关系矩阵，并获得任意激活特征图的特征映射矩阵，公式如下： 式中，表示中草药时间特征序列在任意生长周期与其余m-1种中草药的特征关系矩阵；表示将激活特征图映射至特征映射区域的特征映射矩阵。

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