融合传统中药学与前沿AI技术,构建从图像采集到智能分析的一站式鉴定解决方案
基于ResNet与Vision Transformer双模型架构,支持药材原植物、饮片、粉末等多形态识别,单次鉴定仅需0.8秒。
自动提取药材形状、颜色、纹理、气味等性状特征,与《中国药典》标准进行智能比对,生成专业鉴定报告。
整合DNA条形码技术,对近缘种和易混淆品种进行分子层面鉴别,解决传统形态学难以区分的鉴定难题。
内置2025版《中国药典》全量数据,自动对照药典规定的鉴别项、检查项和含量测定标准,判定是否符合规范。
针对市场上常见伪品、掺假、增重等违规手段进行智能检测,守护中药材质量安全底线。
构建中药材知识图谱,关联药性、归经、配伍、功效等信息,实现从鉴定到应用的全链路知识服务。
基于多模态深度学习架构,构建中药鉴定领域最先进的AI引擎
融合图像特征(颜色直方图、LBP纹理、形状描述子)与光谱特征(近红外、拉曼光谱),构建药材多维特征向量空间。
ResNet-152提取深层视觉特征,Vision Transformer捕捉全局上下文关系,双模型通过注意力机制进行协同推理决策。
构建包含800+药材、5000+性状特征、30000+配伍关系的知识图谱,通过图神经网络进行关联推理与辅助鉴别。
采用Grad-CAM热力图与注意力可视化技术,展示AI鉴定的关键决策区域,让鉴定过程透明可追溯、可解释。
涵盖解表、清热、补虚、活血等主要药类,持续扩展品种库
从图像采集到获取专业报告,全流程智能化操作
拍照或上传药材图像,支持原植物、饮片、粉末等多种形态
深度学习模型自动提取特征,多模态融合分析药材性状
与药典标准及知识图谱进行比对,判别真伪与品质等级
生成专业鉴定报告,含鉴定结论、特征分析和药典对照