开题报告内容：（包括拟研究或解决的问题、采用的研究手段及文献综述，不少于2000字）
- 课题解决的问题
中药历史源远流长，上至轩歧，下至仲景，从汉代的《神农本草经》到明代的《本草纲目》，无一不对我国传统瑰宝的形成产生深远的影响。随着时代的发展，网络的普及和各行业的信息化程度普遍升高，中药发展却进度缓慢，这种问题的形成是由于目前先进的信息技术仍未充分运用于中药领域而造成的，同时也导致了中药开拓国内及国际市场频频受阻。提高中药领域的信息化程度，是解决目前中药发展问题的根源，而提高中药领域信息化程度的前提及关键正是加快建设中药信息获取平台，为提高中药认知度及认可度奠定坚实的基础。中药基本信息包括药物名、药物别名、药材基原、动植物形态、药物主要分布、性状、功能主治、功效、用法用量、产地、化学成份、药理作用、毒理学信息、栽培或养殖方法、采集加工途径、炮制方法、药材鉴别方式等。中药种类及药物信息繁多，数据库是承载大量信息的最佳载体。目前，国内及国际市场上已经存在一定数量的中药信息相关数据库网站，但据调研显示，大多数据库存在以下问题：
（1）信息质量有待提高：优质的信息应准确及时，用户使用中药信息网站时，希望获取丰富、及时、准确的中药信息。目前，现存中药信息网站提供信息资源的整体数量较为可观，但质
量则有待提高。不仅信息资源更新缓慢，其次，商业网站信息的专业性与安全性不够。根据问卷调查显示，有 27.7%的中医药专业用户认为专业性不强是目前中医药网站存在的主要问题。此外，还有方剂不准确、信息错误等问题存在。
（2）检索方式单一：随着AI技术的发展，将AI运用于各行业也成了潮流趋势。不断有医药行业将AI与医药相关技术结合起来，例如AI诊疗、AI预测活性等。传统检索（例如通过药物名称检索、药理作用检索等）方式，对专业要求较高，普通用户难以掌握，且效率不高。
（3）重复建设现象严重：一些数据库没有得到较好的维护，没有考虑到资源的合理利用，导致信息杂乱陈旧，没有达到应有的效果。
本中药检索系统应基于AI技术中的图像识别技术，由卷积神经网络技术实现，将传统检索方式与图像识别检索方式相结合，利用数据库存储信息，通过网站的方式使用户能够使用系统。本系统应达到如下要求：
- 搭建合理的cnn算法模型，能够识别出常见的中药材图片并保证一定的准确率；
- 对于有毒药材图片， 系统能做到较高的准确识别，以防普通用户误用；
- 用户可使用传统检索方式进行中药信息检索。
- 研究方法和技术路线
本课题研究的主要内容包含三部分，分别为中药数据的挖掘与整理、图像识别cnn算法模型的搭建及数据处理、中药检索网站的开发。以下分别由三个部分介绍研究方法与技术路线。
1.中药数据的挖掘与整理
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