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龙图腾网获悉中国食品药品检定研究院申请的专利一种基于图像机器学习的中药标本采集及信息化处理方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120388285B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510459473.6，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于图像机器学习的中药标本采集及信息化处理方法是由石佳;于健东;康帅;刘月帅;魏锋设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像机器学习的中药标本采集及信息化处理方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像识别技术领域，本发明公开了一种基于图像机器学习的中药标本采集及信息化处理方法，包括：通过专用采集平台对中药标本进行多光谱采集，采用黑白底板和刻度标尺确保数据精确性；运用图像处理技术对采集图像进行几何校正、色彩校正和增强处理；基于改进SIFT算法和深度卷积神经网络提取多维特征，构建标本特征图谱；结合中药学知识库进行标本属性识别，建立中药标本信息化模型；通过多维度特征匹配实现标本识别；基于生态适应性模型评估标本在采集环境中的生长状态，验证识别结果准确性；最终生成包含全面信息的中药标本数字档案；本发明实现了中药标本采集、识别和管理的数字化、智能化和标准化，提高了中药标本鉴别的准确性和效率。

本发明授权一种基于图像机器学习的中药标本采集及信息化处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像机器学习的中药标本采集及信息化处理方法，其特征在于，包括： 步骤一：基于预先构建的标本采集平台对中药标本进行多维度数据采集，使图像采集终端分别基于自然光、紫外光和红外光进行多光谱波段对待采集中药标本进行图像采集，获得相应的标本样本图像，并记录采集标本元数据；将其存储至预先构建标本数据库内； 步骤二：对所采集的标本样本图像进行特征提取，将所获得的不同光谱波段下的形态特征向量、纹理特征向量、颜色特征向量、视频动态特征与所采集的地理位置信息进行特征融合，获得相应的综合特征向量，并结合所构建的标本数据库构建相应的标本特征图谱；图谱架构包括基础信息层、图像资源层及特征数据层；图像资源层包括存储原始标本样本图像、标准标本图像及各处理环节的中间结果；特征数据层包括形态特征子层、颜色特征子层、纹理特征子层、动态特征层及综合特征子层；分别存储对应的形态特征向量、纹理特征向量、颜色特征向量、视频动态特征及综合特征向量； 步骤三：对所获得的标本特征图谱进行标本属性识别，并基于标本属性识别结果构建相应的中药标本信息化模型； 步骤四：对所构建的中药标本信息化模型进行多维度特征匹配处理，获得相应的标本识别结果； 步骤五：分别基于标本识别结果及所采集的环境信息对相应中药标本进行生长环境模拟，并基于生长环境模拟结果对相应标本识别结果进行准确性评估，获得相应的可信度指标； 步骤六：对标本识别结果的可信度指标进行多维度综合评估，并将评估结果与中药标本信息整合，获得相应信息化中药标本数据档案； 中药标本信息化模型的构建过程包括： 基于已有的中药学知识库，获取与中药相关的中药属性数据集，中药属性数据集包括中药的药性、味道、功效、药用部位及化学成分； 基于所获得的标本特征图谱对相应中药标本进行属性特征提取，获得相应的标本属性特征，标本属性特征包括形态学特征、解剖学特征、生物化学特征； 将所获得的标本属性特征和中药属性数据集进行属性关联，并基于其构建相应的分类框架；将所述分类框架与所获得的标本特征图谱进行数据整合，获得相应的中药标本信息化模型，所述中药标本信息化模型包括中药标本的、属性关联和分类结构，以及相关的中医药学知识； 分类框架的构建过程为：基于中药属性数据集内的关键属性信息与标本属性特征之间的关联关系，将其可视化为属性关联网络，并标记各关键属性信息与标本属性特征之间的关联强度和方向；基于属性关联网络搭建相应的分类框架。

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