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一种花卉种类识别方法及系统 

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申请/专利权人:北京农业信息技术研究中心

摘要:本发明提供一种花卉种类识别方法及系统,包括:采集花卉的彩色图像;采用基于GrabCut的图像分割方法进行图像分割,精准地提取出花朵区域;采用基于引导滤波的图像增强方法进行图像预处理;对花朵区域进行归一化处理;利用卷积网络集成的方法进行花卉种类的识别;将识别结果和花卉彩色图像上传至花卉育种信息管理系统保存;根据识别结果,在花卉育种信息管理系统中查找与其相关的育种材料、试验等育种信息,并与花卉彩色图像进行关联。采用本发明提供的方法能克服已有技术存在花卉种类识别不准确、劳动强度大等问题,还能应用于智能手机等移动终端,适合田间操作,拓宽该方法的应用范围,有利地促进花卉育种管理的信息化和智能化发展。

主权项:1.一种花卉种类识别方法,其特征在于,包括:采集目标花卉的初始彩色图像;对所述初始彩色图像进行分割,提取出所述初始彩色图像中的花朵区域;其中,所述对所述初始彩色图像进行分割,具体通过GrabCut的图像分割方法实现,具体步骤如下:S11,对所述初始彩色图像Img1手工标记出包含花朵在内的最大矩形区域,形成第一彩色图像Img1-1;S12,在所述第一彩色图像Img1-1中,手工标识花朵所在位置和背景所在位置,并将其设定为GrabCut算法的初始值;S13,利用GrabCut算法对所述初始彩色图像Img1进行分割,形成第二彩色图像Img1-2;S14,若所述第二彩色图像Img1-2中已不包含背景区域,即无背景区域可标识,则所述第二彩色图像Img1-2即为分割出的花朵区域Img2;反之,则将所述第二彩色图像Img1-2代替所述第一彩色图像,重复S12至S14,直到最终获得的所述第二彩色图像Img1-2中已不包含背景区域,将最终获得的所述第二彩色图像Img1-2作为分割出的花朵区域Img2;基于图像增强算法,对所述花朵区域进行处理,获取增强后的花朵区域;对增强后的花朵区域进行归一化处理,获取归一化后的花朵区域;利用卷积网络集成的方法,对归一化后的花朵区域进行识别,获取所述目标花卉的种类;将所述目标花卉的种类的识别结果和所述初始彩色图像上传至花卉育种信息管理系统进行保存;根据所述目标花卉的种类的识别结果,在所述花卉育种信息管理系统中查找相关的育种材料、育种信息,并与所述初始彩色图像进行关联;其中,所述利用卷积网络集成的方法,对归一化后的花朵区域进行识别,获取所述目标花卉的种类,具体通过如下方法实现:S41,选择在ILSVRC-2012-CLS数据集上预训练好的深度网络模型作为单分类器模型,所述单分类器为AlexNet网络、Inception网络、Resnet网络、Desnet网络和MobileNet网络中的至少一种;S42,构建花卉种类图像样本集,分为训练集、验证集和测试集,所述训练集中包括不同类别的花卉样本和每一花卉样本的标签;S43,通过设定不同的batch_size值,以基于重采样技术和所述训练集,对每一预训练后的单分类器重新进行训练,形成个具有差异性的单分类器;所述batch_size值是根据所述花卉种类识别方法运行的硬件设备的计算能力设定的,至少包括以下取值:8、16、32、50、64、100、128、150、180和200;所述K的取值为10;S44,统计各单分类器在所述验证集上的识别率,并据此计算所述卷积网络的集成权重,其计算公式如下: ,其中,是第个单分类器在验证集上的识别率,是第个单分类器对应的权重;S45,各单分类器对归一化后的花朵区域分别进行识别,利用线性加权法对各单分类器的识别结果进行集成,其计算公式如下: ,其中,为归一化后的花朵区域,是第个单分类器对图像的识别结果,是第个单分类器对应的权重,是集成识别结果;S46,输出所述目标花卉的种类的识别结果。

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