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摘要：本文设计并实现了一种基于YOLOv8与注意力机制融合的中草药自动识别系统。该系统结合了目标检测算法YOLOv8的高效性与注意力机制的细节提取能力，能够在多变的环境条件下快速、准确地识别中草药。通过数据采集与预处理、模型训练与优化，系统实现了中草药种类的自动分类与位置定位。

关键词：中草药识别；YOLOv8；注意力机制；

引言

中草药作为传统医学的重要组成部分，广泛应用于药物研发和临床治疗[1]。然而，传统的中草药鉴别方法依赖专家经验，存在识别效率低、主观性强等问题[2]。随着人工智能技术的快速发展，计算机视觉和深度学习在中草药识别中的应用逐渐成为研究热点。

1.计算机视觉在中草药识别中的应用

计算机视觉技术在中草药识别中的应用，近年来得到了广泛关注，成为促进中草药领域智能化发展的关键技术之一。传统的中草药鉴别方法主要依赖于专家的经验和手工识别，存在识别速度慢、主观性强和受限于专家数量等问题。而计算机视觉技术的引入，能够有效弥补这些不足，提供一种自动化、快速且客观的识别方法，本文提出了一种基于YOLOv8目标检测算法与注意力机制融合的中草药自动识别系统，提高中草药的识别准确性与效率。

2.系统设计与架构

中草药自动识别系统的设计与架构是基于现代计算机视觉和深度学习技术，结合中草药的特征与实际应用需求，为实现高效、准确的识别与分类。系统的设计主要包括数据采集与预处理、目标检测算法的选择与优化、注意力机制的集成、系统架构与功能模块等方面。以下是系统的详细设计与架构分析。

3.1 系统总体架构

该系统的整体架构包括数据采集层、数据处理层、模型训练与识别层、用户交互层及输出结果层，具体划分如下：数据采集层：负责中草药图像数据的采集，包括通过高清相机、智能手机或无人机获取图像。为提高系统识别能力，数据采集层需要结合多样的拍摄角度、不同的光照条件及背景环境，尽量覆盖各种实际应用场景。数据处理层：此层对采集到的原始图像进行预处理和增强操作，如图像去噪、灰度化、尺寸归一化、数据增强（旋转、平移、翻转等），以提高数据的质量和多样性，减少因图像质量不佳导致的识别误差。数据增强可以使模型在训练过程中更具鲁棒性，避免过拟合。模型训练与识别层：在此层，核心的图像识别模型采用YOLOv8目标检测算法，结合注意力机制进行优化。该层主要包括特征提取、模型训练、优化与评估。YOLOv8能够高效地从输入图像中提取中草药的关键视觉特征，使用卷积神经网络（CNN）对图像进行处理，输出目标的类别与位置。

3.2 数据采集与预处理

数据采集的关键在于构建一个多样化的图像数据集，以覆盖不同生长阶段、光照条件、拍摄角度和环境背景的草药图像。通过高分辨率摄像头采集清晰图像后，进行一系列预处理操作，包括：图像去噪：去除因光照或拍摄质量导致的噪声，确保图像质量。尺寸统一与归一化：图像输入尺寸统一，以适应YOLOv8模型的输入要求，同时进行像素归一化处理。数据增强：为了增强模型的泛化能力，进行旋转、缩放、翻转等操作，扩充数据集的多样性，提高模型对不同场景的适应性。

3.3 YOLOv8目标检测模型设计

YOLOv8是一种高效的目标检测算法，其特点是能够在单次前向传递中完成图像分类与定位，适用于实时性要求较高的应用场景。YOLOv8在结构上进行了优化，能够更好地平衡计算速度和检测精度。特征提取：YOLOv8使用多层卷积神经网络进行特征提取，能够高效地从图像中识别草药的形态特征。目标检测：在图像中精确定位目标草药，并进行分类。YOLOv8采用单阶段检测策略，避免了传统方法中多阶段处理带来的计算冗余。多尺度特征融合：通过多尺度的特征融合，提升了模型对不同大小、不同形态草药的检测能力。

3.系统实现与应用

中草药自动识别系统的实现涉及从数据采集、模型训练到实际应用部署等多个环节。通过整合YOLOv8目标检测算法与注意力机制，系统能够快速、准确地识别中草药图像，为中草药的种植、采集、质量控制等环节提供智能支持。以下是系统实现与应用的具体内容。如图1用户登录页面

4.1 中草药自动识别系统的实现

系统的实现分为前端和后端两个部分。前端部分提供简洁的用户界面，用户可以通过智能手机或计算机上传中草药图像，系统将自动进行识别并返回草药名称、类别、详细说明等信息。系统还支持拍摄实时图像进行识别，方便用户在现场快速获取反馈。后端部分主要负责图像数据的处理与分析，核心是基于YOLOv8的目标检测模型。系统的部署采用云端和本地结合的方式。对于需要高实时性的应用场景，如中草药采集现场，系统可部署在边缘计算设备或移动端，实现本地快速识别。如图2药材识别系统。

4.2 用户界面设计与交互

系统界面设计简洁易用，用户可以通过点击上传按钮上传本地图像，识别结果以图文结合的方式展示，包括草药的名称、分类、使用功效等信息。此外，系统还提供了历史记录查询功能，用户可以查看先前识别的草药记录，方便进行对比和参考。

4.3 系统部署与测试

系统经过多轮的测试和优化，确保在各种环境条件下均能稳定运行。测试过程中，系统能够快速响应用户请求，并返回准确的识别结果。为了适应实际应用，系统还能够处理不同背景、光照和遮挡情况下的草药图像，具有较高的鲁棒性。

4.结论

本文提出的基于YOLOv8与注意力机制融合的中草药自动识别系统，通过结合深度学习与计算机视觉技术，成功实现了中草药的高效、精准识别。系统采用了YOLOv8目标检测算法和注意力机制，能够在复杂环境下快速识别草药种类，并提供详细的识别结果。实验结果表明，系统在准确性、鲁棒性及实时性方面表现良好，具备了在中草药种植、采集及质量控制等实际场景中的广泛应用前景。参考文献

[1]张俊杰，邹鲲.基于注意力机制和多尺度融合的改进YOLOv8织物疵点检测[J].棉纺织技术， 2024（7）.

[2]刘晓，孙皓月，张碧宁，等.场景识别中基于改进YOLOv8的路况识别与分类[J].计算机应用文摘， 2024， 40（14）：143-145.