1.一种中草药识别方法，应用于中草药识别系统，所述系统包括相互之间通信连接的服务器与用户终端，其特征在于，所述服务器包括中草药深度学习模型，所述方法包括：
所述用户终端获取输入的中草药的图像信息，并将中草药的图像信息发送给服务器；
所述服务器采用所述中草药深度学习模型对所述中草药的图像信息进行识别，得到中草药的信息。
2.如权利要求1所述的中草药识别方法，其特征在于，所述方法还包括：
预设深度学习模型；
根据多个种类的已知信息的中草药的图像，利用深度学习方法，对所述深度学习模型进行训练，获得中草药深度学习模型。
3.如权利要求2所述的中草药识别方法，其特征在于，所述对所述深度学习模型进行训练，获得中草药深度学习模型的步骤包括：
利用所述预设深度学习模型，提取所述已知信息的中草药的特征；
根据所述已知信息的中草药的特征，利用所述预设深度学习模型，对所述已知信息的中草药的特征进行分类；
根据分类结果及代价函数，获得模型响应误差；
根据所述模型响应误差，利用反向传播，对所述深度学习模型进行迭代更新，获得所述中草药学习模型。
4.如权利要求1所述的中草药识别方法，其特征在于，所述服务器采用所述中草药深度学习模型对所述中草药的图像信息进行识别，得到中草药的信息的步骤包括：
将所述中草药的图像信息划分为多个图像数据；
根据所述图像数据利用所述中草药深度学习模型提取所述中草药的特征；
根据所述中草药的特征，利用所述中草药深度学习模型匹配出所述特征所属的分类；
根据所述特征所属的分类得到中草药的信息。
5.如权利要求1所述的中草药识别方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述用户终端接收并显示所述服务器发送的中草药的信息。
6.一种中草药识别方法，应用于用户终端，其特征在于，所述用户终端包括中草药深度学习模型，所述方法包括：
获取输入的中草药的图像信息；
所述中草药深度学习模型对所述中草药的图像信息进行识别，得到中草药的信息。
7.一种中草药识别装置，应用于中草药识别系统，所述系统包括相互之间通信连接的服务器与用户终端，其特征在于，所述服务器包括中草药深度学习模型，所述装置包括：
预设模块，用于预设深度学习模型；
训练模块，用于根据多个种类的已知信息的中草药的图像，利用深度学习方法，对所述深度学习模型进行训练，获得中草药深度学习模型；
发送模块，用于所述用户终端获取输入的中草药的图像信息，并将中草药的图像信息发送给服务器；
获得模块，用于所述服务器采用所述中草药深度学习模型对所述中草药的图像信息进行识别，得到中草药的信息；
显示模块，用于所述用户终端接收并显示所述服务器发送的中草药的信息。
8.如权利要求7所述的中草药识别装置，其特征在于，所述训练模块包括：
第一提取子模块，用于利用所述预设深度学习模型，提取所述已知信息的中草药的特征；
第一分类子模块，用于根据所述已知信息的中草药的特征，利用所述预设深度学习模型，对所述已知信息的中草药的特征进行分类；
计算子模块，用于根据分类结果及代价函数，获得模型响应误差；
迭代子模块，用于根据所述模型响应误差，利用反向传播，对所述深度学习模型进行迭代更新，获得所述中草药学习模型。
9.如权利要求7所述的中草药识别装置，其特征在于，所述获得模块包括：
检测子模块，用于将所述中草药的图像信息划分为多个图像数据；
第二提取子模块，用于根据所述图像数据利用所述中草药深度学习模型提取所述中草药的特征；
第二分类子模块，用于根据所述中草药的特征，利用所述中草药深度学习模型匹配出所述特征所属的分类；
获得子模块，用于根据所述所属的分类得到中草药的信息。
10.一种中草药识别装置，应用于用户终端，其特征在于，所述用户终端包括中草药深度学习模型，所述装置包括：
获取模块，用于获取输入的中草药的图像信息；及所述中草药深度学习模型对所述中草药的图像信息进行识别，得到中草药的信息。