中医舌象识别系统需求与深度学习架构

中医舌象识别和诊断的需求陈述在2016年6月发布，版本为1.00，旨在解决传统中医舌诊数字化的问题。该文档详述了系统的整体设计和功能需求，目标是将用户通过手机或相机拍摄的舌象照片转化为可分析的健康信息。 1. **需求背景**: 随着移动医疗的发展，中医舌象识别成为关注焦点。该系统旨在帮助用户自我诊断或作为就医参考，利用深度学习技术对舌象图片进行分析，如舌面和舌根的颜色、纹理等特征，以便提供个性化的健康建议。 2. **功能需求方**: - 用户：主要使用者，通过设备拍摄舌象照片并上传至系统。 - 开发和实施方：负责设计和实现基于深度学习的舌象识别模型，以及构建JavaEE平台的应用。 3. **系统设计要点**: - **深度学习模型**：核心部分采用深度学习算法，通过训练数据集学习和优化模型参数，对新上传的舌象照片进行分类和属性判断。 - **采集与预处理**：系统需要支持用户便捷地采集舌苔照片，并进行必要的预处理步骤，如图像清晰度和尺寸调整。 - **识别与分析**：系统对预处理后的照片进行识别和分析，输出关于舌象状态的信息。 - **诊断与建议**：基于识别结果，系统给出健康状况评估和相应的生活建议。 4. **系统要求**: - 数据安全与访问控制：确保用户隐私和数据安全，只有授权用户能访问自己的信息。 - 系统管理：包括用户信息管理和后台管理，便于维护和更新数据及模型。 5. **验收与交付**: - 软件验收：按照严格的准则进行，包括软件的功能性、性能和版权保护等方面。 - 运行环境：明确硬件和软件的要求，如数据库服务器、应用服务器和可能的GPU加速训练环境。 6. **进度与里程碑**: - 设计和开发阶段，关注舌象识别系统和智能中医辅助诊疗系统的阶段性目标。 这个需求陈述提供了深入理解中医舌象识别系统的关键信息，它不仅涵盖了技术选型（深度学习和JavaEE），还强调了实际应用中的安全性、用户体验和项目管理细节。通过实施这样的系统，中医传统的舌诊方法得以数字化，提高了诊断效率和可及性。