一个高效的移动应用程序用于识别免疫增强药用植物使用形状描述算法
Jibi G Thanikkal1, Ashwani Kumar Dubey2, M T Thomas3
1Department of Computer Science and Engineering, Amity School of Engineering and Technology, Amity University Uttar Pradesh, Noida, U.P. 201313 India.
Wireless personal communications
|June 26, 2023
概括
这项研究开发了一个使用新型叶形状描述器和深度学习来识别药用免疫增强植物的移动应用程序. 该应用程序实现了96%的准确性,有助于发现自然冠状病毒防御的发现.
科学领域:
- 植物学 植物学
- 计算机科学 计算机科学
- 药理学 药理学是指药理学的学科.
背景情况:
- 随着COVID-19的爆发,人们越来越需要自然免疫力增强剂.
- 阿尤尔韦达利用植物性药物,但识别特定的药用植物对公众来说是具有挑战性的.
- 植物识别通常依赖于叶子特征,这些特征可能含糊不清.
研究的目的:
- 开发一种可靠的方法来识别增强免疫力的药用植物.
- 创建一个用户友好的移动应用程序,使用智能手机技术进行植物识别.
- 为了利用深度学习进行准确的叶子图像分析.
主要方法:
- 开发一种新的叶子形状描述算法 (SDAMPI) 用于数值描述器生成.
- 基于深度学习的图像处理移动应用程序的实施.
- 培训和测试用于植物识别的叶子图像模型.
主要成果:
- 开发的移动应用程序在识别药用植物方面实现了96%的准确性.
- SDAMPI算法有效地生成了叶子形状的数值描述符.
- 该系统表现出高准确度,即使看起来相似的叶子.
结论:
- 拟议的基于深度学习的移动应用程序是识别增强免疫力的药用植物的有效工具.
- 这项技术可以帮助公众,并支持传统医学系统,如阿尤尔韦达.
- 准确的植物识别可以促进发现和利用自然健康补救措施.
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