本文是一篇计算机论文，本文通过深度学习知识对中药饮片识别进行研究，并开发了相应的系统，取得了较为满意的效果，但仍存在不足之处有待提升。
第 1 章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
中药是我国中医的精华，是中华民族传承千年的巨大宝藏[6]，其独特的养生保健优势备受世界瞩目，广泛应用于疾病的预防和治疗中。中药的三大组成包括中药饮片、中成药、中药材，其中中药饮片是预防治疗疾病的重要手段，也是中成药非常重要的原材料。中药饮片通过与众不同的炮制过程提炼得到，其炮制方法也在不断的发展，目前它已成为中医临床预防、治疗疾病的重要手段。另外中药饮片市场销量逐年增加，据相关报导，2015 年，中药饮片销售额达到了 1700亿元，较上一年增长了 13.67%；2016 年，中药饮片销售额达到了 1956 亿元，较上一年增长了 15.06%；2017 年，中药饮片销售额达到了 2165 亿元，较上一年增长了 10.69%。中药饮片文化底蕴深厚，药用疗效好，工业价值高，需求量逐年递增，因此中药饮片的研究十分具有意义。
天然药材的分布和生产需要一定的自然条件。无论什么品种的中药，其产量和质量都有一定的地域性。我国地域广阔，生态地貌多样，雨水充足，满足了各种中草药的生长，造就了丰富的中药材资源[7]。中药材分布范围广、种类繁多[8-11]。因此中药饮片的识别也变得十分困难，特别是对非专业人士，中药的知识储备十分匮乏。在没有相关说明的前提下使用中药饮片，容易产生因中药饮片名称或药性不知，而造成误食现象。轻则没有达到应有的疗效，重则加重病情。同时，中药饮片在生产和调剂过程中是通过人工进行，人工长时间的工作，会造成视觉疲劳，工作效率降低，不能很好的进行分类[12]。在中药饮片识别过程中使用智能识别手段代替人工检测，将会节省大笔资源，且不会受主观感觉影响。因此智能化的中药饮片识别是十分有必要的。
近些年来，随着科技的迅速发展，智能化产品在生活中的应用越来越多。以视觉和听觉领域的智能应用较多，如小区门口的车牌识别[13-15]，商店中的人脸付款[16]，还有垃圾分类识别[17-20]等，这些都是智能科技在我们生活中的具体表现。视觉领域的识别检测算法有多种，其中基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的目标识别技术在近几年有了很大的突破[21]。相比用人眼去识别的方法，深度学习处理速度更快，识别结果不受主观影响，成本也更加便宜。基于深度学习的识别方法已经被广泛应用在农业[22-23]、工业[24-26]、医学[27-28]等多个领域。因此，运用深度学习技术进行中药饮片识别研究，是当前中药饮片识别的有效手段。传统的中药饮片识别是依靠人工检测为主，通过自己经验进行检测中药饮片的类别和功能，这种方式受主观影响极大，而基于智能技术的中药饮片检测，则不会受主观条件限制。
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1.2 国内外研究现状
本节主要对目前常用的深度学习算法进行分析研究，了解相关算法的发展及应用现状，有助中药饮片识别的研究。
第一个成名的 CNN 模型是 LeN et 卷积神经网络，由图灵奖得主 Yann LeCun提出[31]。卷积层操作的局部感知，权值共享和池化等都是起源于该网络，得益于这种网络结构，网络内的参数相比于传统的全连接网络得到了极大的压缩，LeN et的模型性能在 Mnist 手写数据集上，取得了不错的表现。但是当时的网络模型受限计算机硬件，计算机的算力限制了网络模型的进一步发展。直到 2009 年，ImageNet 的公布，以及 GPU 运算的相对普及，才使得在 2012 年，有了划时代意义的 AlexNet 卷积神经网络。
AlexNet 卷积神经网络的提出，轰动一时，在网络结构中模型加入了新的非线性激活函数 ReLU，替代传统的 Sigmoid 和 Tanh 激活函数。另外在 AlexNet 网络结构中使用了 Dropout 和局部归一化（Local Response Normalization）。最终AlexNet 在 ImageNet 大赛上取得了卓越的成绩，top5 错误率比当时的第二名降低了 10.9%，从此深度学习逐渐成为图像识别领域的热潮。
随着深度学习的发展，VGG[32]、GoogLeNet[33]、ResNet[34]、MobileNet [35]、SENet[36]、CBAM[37]、EfficientNet[38]等优秀卷积神经网络模型相继问世，此类深度学习方法使得中药饮片识别有了更为重大的突破。
如 2017 年，孙鑫等人基于 VGG16 网络对中药饮片图像进行识别。他们通过对比传统的中药饮片图像识别方法，发现传统方法在背景较为复杂，或有遮挡的情况下时，测试结果不尽人意。于是他们采用了 VGG16 网络进行测试，测试了由 50 种中药饮片制作成的数据集，该数据集图像总数 2554 张，最终实现 70%的平均精度 [8]。
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第 2 章 相关理论知识
2.1 深度学习的基础知识
人工智能的快速发展，使得作为代表的深度学习在目标物体识别领域有了很大的成果，同时也有很多开源的代码和文章。但是想要理解并掌握好一门算法，并应用与实际，基础的知识是必不可少的，比如：梯度下降，激活函数等。
深度学习就是先将一堆数据输入网络前，先将其进行向量化，然后将数据输入到神经网络中，此时网络会对输入进来的数据逐层进行一系列的运算。在简单的情况下，我们只需要将输入和权重相乘，再加上偏置项，然后得到输出，输出再与一个激活函数相结合，输入到下一层，接着进行同样的操作，直到抵达网络的最后一层，最后的输出就是我们预测的结果。这时，我们找到了预测概率值和期望数值之间的差距，使用损失函数计算该差距。根据得到的误差，和每一层的权重，计算出偏导数，递归地反向传播。然后我们利用这些值更新权重，重复这一过程，直到误差值尽可能地缩小。
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2.2 卷积神经网络基本结构
卷积神经网络结构第一次被明确定义是在 1998 年，LeCun 发表的 LeNet 网络。该网络定义了 CNN 的基础架构，包括卷积层和池化层等。卷积是指对图片上每一小块的像素处理，而不是一个像素的处理，该方法加强了图片信息的连续性，使得网络看得更加的全面，同时也加强了神经网络的学习能力。卷积过程中，神经元会失去部分信息，而池化的作用有利于解决该现象，因此压缩尺寸的工作尽量交给池化完成。最后全连接层将提取到的特征结合在一起，给出图片是某种事物的概率。
2.2.1 卷积层
卷积层主要用于获取局部信息，对传入神经网络的图片进行降维和信息提取。卷积运算是简单计算过程，而神经网络是复杂的拟合过程，因此还需要加入激活函数。卷积层中使用卷积核来获取图片局部信息，不同大小的卷积核代表了不同的感受野，一般在卷积神经网络前部卷积层使用较小的感受野，捕捉较浅层的信息，后面部分卷积层的感受野逐层加大，用于捕捉更深层的信息。
卷积的计算如图 2-6 所示，以 5×5 尺寸的图片为例，传入到 CNN 中进行计算。使用卷积核尺寸为 3×3，设置移动距离为 1，卷积的计算过程是从左上开始，对应位置的数值累乘和，然后向右移动一步，再次计算，当无法再次向右移动时，则会从最左侧向下移动一步，继续计算，直至计算整个图像，最后输出新的特征图像。
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第 3 章 算法改进与结果验证.......................... 35
3.1 实验环境的配置.................................. 35
3.2 评价指标..................................... 35
3.3 基于目标检测的中药饮片识别实验...................... 37
第 4 章 中药饮片识别系统的分析与设计.......................... 49
4.1 中药饮片识别系统需求分析................................... 49
4.1.1 用户需求分析.............................. 49
4.1.2 系统需求分析.................................... 50
结论.......................... 57
第 4 章 中药饮片识别系统的分析与设计
4.1 中药饮片识别系统需求分析
中药是传承千年的巨大宝藏，是中医的精髓，其独特的养生保健优势备受世界瞩目。随着“治未病”理念的深入人心，人们对身体健康重视程度的提高，中药被广泛的应用在疾病的预防和治疗。中药产业是我国经济和社会发展的重要战略产业，中药的三大组成包括中药饮片、中成药、中药材，其中中药饮片是预防治疗疾病的重要手段，也是中成药非常重要的原材料。中药饮片通过与众不同的炮制过程提炼得到，其炮制方法也在不断的发展，目前它已成为中医临床预防、治疗疾病的重要手段。然而中药饮片的种类繁多，对非专业人士来说无从鉴别，尤其是在使用时，不能了解中药饮片的类别或其主治功能，就会造成误食现象。因此需要实现一款便捷的在线识别中药饮片的系统，不仅能识别中药饮片的类别，还能有对应的中药饮片相关介绍，包括产地、外貌、功效等等，帮助人们鉴别中药饮片的同时也可以学习中药饮片的知识。
智能科技应用在生活的方方面面，比如小区门口的车牌识别，商场结账时的人脸付款，智能语音音箱，另外还有垃圾自动分类识别等等。未来必定是智能化代替人工的时代，同样中药领域也会由智能化机器生产替代人工。中药饮片的生产和调剂过程，由智能检测代替人工，可节省大量的财力和人力。因此，中药饮片识别技术研究有望在未来应用在中药饮片生产中。
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结论
随着中药理念的大力发展，越来越多人开始注重养生保健，中药饮片使用时，容易出现中药饮片混淆的情况，或是使用者不知道药名或药性，导致误食。另外，中药饮片的生产和调剂过程主要以人工监督为主，这会浪费大量的人力和财力。因此对中药饮片的识别研究是十分有必要的，本文基于 YOLOv4 目标检测算法，对该算法进行改进后，设计了一款在线的中药饮片识别小程序，并拓展了一些中药知识功能，提供给学习者，这有助于推动中医药的发展。
本文利用深度学习算法对中药饮片进行研究，相关工作及结论如下：
1）制作中药饮片数据集。由于目前没有公开的数据集，因此需要通过当地中医院获取中药饮片，进行拍照，打标签，制作成中药饮片数据集。
2）学习关于深度学习的相关算法，最终使用 YOLOv4 目标检测进行实验。对 YOLOv4 算法进行改进，在中药饮片数据集上进行训练，以 mAP 为性能评价指标，测试改进后的算法性能，得到改进后算法的结果优于原 YOLOv4 算法，并且原高于其他经典算法。然后处理中药饮片图像的亮度，模拟实际检测中，不同光照背景下的中药饮片对算法检测的影响，测试结果为改进后的算法仍优于原YOLOv4 算法。最后在 VOC 数据集上进行测试，加强算法的可靠性，实验结果表明，改进后的算法有提升效果，但是单独添加 RFB 模块，没有得到提升，因此对于不同类型的数据集，需要根据数据集的情况，进行相应的改进。
3）完成中药饮片在线识别小程序的开发。在对算法进行改进后，得到一个较为满意的识别效果后，将算法部署在小程序上，实现在线的中药饮片识别。点击在线识别按钮，通过拍照的方式进行加载中药饮片图像，上传到后端，算法处理后，返回识别结果到小程序界面。然后点击详细介绍，就可以了解识别的中药饮片的详细信息，包括产地、外貌和主治功效等。接着在系统主界面上开发了几个不同的功能模块，帮助学习者更好地学习中药饮片相关知识。
参考文献（略）