公开(公告)号：CN120014638A

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202510069792.6

申请日：2025-01-16

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 谢怡宁 ,  罗磊 ,  赵晶 ,  笔雪艳 ,  马海霞 ,  马景鑫

IPC: G06V20/69 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/28 ,  G06N3/0455 ,  G06V10/74 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06T7/00

Abstract: 一种CLIP引导的多模态融合显微鉴定方法，本发明涉及显微图像分析领域，旨在解决中成药成分特征显微鉴定困难的问题。显微鉴定通过识别药材微观结构特征，用于真伪鉴定和质量评估，传统方法依赖人工分析，效率低且主观性强。深度学习虽提升了自动化性能，但仍存在依赖标注数据、特征定位不准、域差异大及专业知识利用不足等问题，增加了误判风险。为此，本发明提出了一种CLIP引导的多模态融合显微鉴定方法，用于药用植物分类。实验表明，该方法能在无标注数据条件下精准定位显微图像关键特征区域，通过药典中的专业知识强化特征提取能力，并通过动态特征融合模块使得特征既有细粒度的局部纹理信息又有包含鉴别点位置关系的关联信息。本发明适用于中成药真伪鉴别和质量检测。