基于深度学习的中药材图像识别方法及系统

本申请涉及一种基于深度学习的中药材图像识别方法及系统。所述方法包括：获取中药材的多模态图像，对多模态图像进行配准与对齐处理，得到跨模态对齐图像集；基于跨模态对齐图像集和跨模态特征提取网络模型，生成多尺度特征向量；对多尺度特征向量进行模态解耦与门控融合处理，得到融合特征向量；基于融合特征向量和原型对比损失函数进行细粒度分类，输出中药材对应的类别。采用本方法能够提升中药材分类的精度与可靠性，有效克服单模态数据信息不足、特征提取片面等问题。