AI驱动 · 智能鉴定

传统中药
AI智能鉴定

基于深度学习与计算机视觉技术,实现对中药材的快速、精准鉴定。覆盖800+常见药材,识别准确率达98.6%,助力中药行业数字化转型与品质保障。

800+
药材品种
98.6%
识别准确率
50万+
累计鉴定
🔬
AI鉴定结果
分析完成 · 0.8秒
🌿
人参 五加科 补虚药
置信度98.6%
98.6%
鉴定准确率
0.8s
平均鉴定时间

AI赋能中药鉴定全流程

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

🔍

智能图像识别

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。

🧬

性状特征分析

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。

📊

DNA条形码辅助

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。

📋

药典标准对照

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。

⚠️

伪品与掺假检测

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。

📚

知识图谱关联

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。

前沿AI技术驱动

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

Step 01

多模态特征提取

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。

128
特征维度
6
模态融合
Step 02

双模型协同推理

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。

98.6%
Top-1准确率
0.8s
推理延迟
Step 03

知识图谱推理

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。

30K+
知识三元组
5
关系类型
Step 04

可解释性分析

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。

100%
结果可解释
可视化
决策热力图

常见中药材智能鉴定

涵盖解表、清热、补虚、活血等主要药类,持续扩展品种库

人参

人参

Panax ginseng C.A.Mey.
珍稀
大补元气,复脉固脱,补脾益肺,生津养血,安神益智。
黄芪

黄芪

Astragalus membranaceus
补气升阳,固表止汗,利水消肿,生津养血,托毒排脓。
当归

当归

Angelica sinensis (Oliv.) Diels
甘辛
补血活血,调经止痛,润肠通便。为补血之圣药。
金银花

金银花

Lonicera japonica Thunb.
清热解毒,疏散风热。为清热解毒之要药。
查看全部药材 →
🌿
800+
药材品种覆盖
🎯
98.6%
鉴定准确率
0.8s
平均鉴定时间
👥
50万+
累计鉴定次数

四步完成智能鉴定

从图像采集到获取专业报告,全流程智能化操作

1

上传图像

拍照或上传药材图像,支持原植物、饮片、粉末等多种形态

2

AI分析

深度学习模型自动提取特征,多模态融合分析药材性状

3

智能比对

与药典标准及知识图谱进行比对,判别真伪与品质等级

4

出具报告

生成专业鉴定报告,含鉴定结论、特征分析和药典对照

研究资讯与行业动态

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