一種基於Android平臺的植物葉片識別方法

2023-06-14 01:59:06 2

一種基於Android平臺的植物葉片識別方法
【專利摘要】本發明涉及一種基於Android平臺的植物葉片識別方法，包括(1)對待檢測植物圖像進行感興區裁剪，選擇單機識別則執行(2)，選擇聯網識別則執行(4)；(2)聯合K最鄰近結點分類器和支持向量機，利用Android平臺的資料庫對待檢測植物圖像進行分類識別；(3)求取待檢測植物圖像的特徵描述向量與資料庫中所有植物圖像的特徵描述向量的歐式距離，取歐氏距離最小的前五種植物種類，判斷得到的目標植物種類是否在五種植物種類裡，是則執行(5)，否則執行(4)；(4)通過HTTP協議將感興區圖像發送到伺服器端。與現有技術相比，本發明圖像處理實時高效，利用NDK以及JNI技術顯著提高了識別分類的準確度與速度。
【專利說明】—種基於Android平臺的植物葉片識別方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及數字圖像處理和模式識別【技術領域】，尤其是涉及一種基於Android平臺的植物葉片識別方法。
【背景技術】
[0002]地球上大約有400000種植物，我國是世界第二大植物物種資源庫。植物物種的分類與識別是植物學研究和農業生產的重要基礎工作，是人類認識植物，掌握植物的進化規律，了解植物的基本特性並且加以利用的基礎，可應用於農作物病蟲害識別、農作物長勢監測等領域，同時與農、林、牧、副、漁、中醫藥等領域也有著密切關係。傳統的植物分類學研究一般對採集的標本需要人工測量、獲得數據，綜合植物的外部特徵，通過人們的經驗常識進行分類，這種方法工作量巨大，並且主觀性較強，導致識別錯誤的可能性大。隨著機器學習、模式識別、圖像處理等技術的快速發展，我們可以藉助計算機的強大計算能力，對植物進行快速客觀的分類。在植物的根、莖、葉、花、果實、種子六大器官中，葉以其數量相對較大，生長周期相對較短，採集方便、傷害較小等優勢成為進行植物識別的首選。由於生長環境的不同，基因的差異，不同的植物的葉片在形狀、紋理上都有著或大或小的差異，因此採集葉片的圖像，得到其特徵參數，將使人們對植物進行準確的分類。
[0003]現代的植物葉片識別系統通過獲取質量較高的葉片圖像，對圖像進行形態學的預處理，分割出感興趣的部分，接著通過高效的算法提取圖像的特徵參數，最後將特徵參數送入分類器，得到結果。即將圖像處理與機器學習的理論技術應用在葉片圖像上，達到分類和識別的目的。
[0004]過去10年，歐美等國家不斷呼籲採用數字圖像處理和模式識別技術將植物物種鑑定實現全自動或半自動計算機輔助計算，Milanie Thibaut等人在對楊柳科植物進行的分類研究，T.Saitoh等人在工作中使用花朵和葉片的圖像來識別野生種類的植物。目前國際上只有美國哥倫比亞大學和史密斯植物學會在開發基於IOS系統的手機和平板電腦的植物葉片識別系統。而國內尚無基於行動裝置的植物葉片識別軟體。
[0005]隨著Android系統的興起，大量的行動裝置包括手機、平板電腦都採用了這款強大的嵌入式作業系統，2012年11月數據顯示，Android佔據全球智慧型手機作業系統市場76%的份額，中國市場佔有率為90%。由於植物的生長環境基本都在室外，傳統的臺式機，筆記本不適合隨身攜帶來採集識別植物葉片，而手持設備體積小，方便攜帶，並且攝像系統的普及以及3G時代的到來，將十分有利於利用手機、平板等採集葉片，通過單機或者聯網的形式對植物葉片進行處理識別。

【發明內容】

[0006]本發明的目的就是為了克服上述現有技術存在的缺陷而提供一種基於Android平臺的植物葉片識別方法。
[0007]本發明的目的可以通過以下技術方案來實現:一種基於Android平臺的植物葉片識別方法，其特徵在於，包括以下步驟:
[0008](I)利用Android平臺的圖像處理API，對待檢測植物圖像進行感興區裁剪，對裁剪後的感興區圖像選擇單機識別則執行步驟(2)，選擇聯網識別則執行步驟(4)；
[0009](2)計算感興區圖像的特徵梯度直方圖特徵向量，聯合K最鄰近結點分類器和支持向量機，利用Android平臺的資料庫對待檢測植物圖像進行分類識別，得到待檢測植物所屬的目標植物種類；
[0010](3)求取待檢測植物圖像的特徵描述向量與Android平臺的資料庫中所有植物圖像的特徵描述向量的歐式距離，取歐氏距離最小的前五種植物種類，判斷步驟(2)得到的目標植物種類是否在歐式距離最小的五種植物種類裡，是則執行步驟(5)，否則，執行步驟(4)；
[0011](4)通過HTTP協議將感興區圖像發送到伺服器端，伺服器端用servlet進行接收，之後對接收的圖像提取特徵梯度直方圖特徵向量，接著送入支持向量機進行分類識別，並將識別結果返回Android平臺；
[0012](5)顯示待檢測植物的根、莖、葉、花、果實及種子圖片，以及該種植物的科普介紹信息內容。
[0013]在Android平臺上實施步驟⑵具體為，搭建Android開發環境，下載安裝配置NDK和Cygwin，之後利用JNI編寫聯合K最鄰近結點分類器和支持向量機的方向梯度直方圖圖像特徵描述方法文件，再利用NDK生成動態連結庫，將編寫的方法文件打包放在Android平臺中，運行方法文件對待檢測圖像進行分類識別。
[0014]與現有技術相比，本發明方法可應用於基於Android平臺的終端，實現對採集到的植物葉片圖像進行分析處理，將圖像採集、分割、展示、分類、存儲、檢索等功能集成於一體，方法結構清晰，圖像處理實時、高效，同時利用NDK以及JNI技術，顯著提高了識別與分類的準確度與速度。
【具體實施方式】
[0015]下面結合具體實施例對本發明進行詳細說明。
[0016]一種基於Android平臺的植物葉片識別方法，其特徵在於，包括以下步驟:
[0017](I)利用Android平臺的圖像處理API，對待檢測植物圖像進行感興區裁剪，對裁剪後的感興區圖像選擇單機識別則執行步驟(2)，選擇聯網識別則執行步驟(4)；
[0018](2)計算感興區圖像的特徵梯度直方圖特徵向量，聯合K最鄰近結點分類器和支持向量機，利用Android平臺的資料庫對待檢測植物圖像進行分類識別，得到待檢測植物所屬的目標植物種類；
[0019](3)求取待檢測植物圖像的特徵描述向量與Android平臺的資料庫中所有植物圖像的特徵描述向量的歐式距離，取歐氏距離最小的前五種植物種類，判斷步驟(2)得到的目標植物種類是否在歐式距離最小的五種植物種類裡，是則執行步驟(5)，否則，執行步驟
(4)；
[0020](4)通過HTTP協議將感興區圖像發送到伺服器端，伺服器端用servlet進行接收，之後對接收的圖像提取特徵梯度直方圖特徵向量，接著送入支持向量機進行分類識別，並將識別結果返回Android平臺；[0021](5)顯示待檢測植物的根、莖、葉、花、果實及種子圖片，以及該種植物的科普介紹信息內容。
[0022]在Android平臺上實施步驟⑵具體為，搭建Android開發環境，下載安裝配置NDK和Cygwin，之後利用JNI編寫聯合K最鄰近結點分類器和支持向量機的方向梯度直方圖圖像特徵描述方法文件，再利用NDK生成動態連結庫，將編寫的方法文件打包放在Android平臺中，運行方法文件對待檢測圖像進行分類識別。
【權利要求】
1.一種基於Android平臺的植物葉片識別方法,其特徵在於,包括以下步驟: (1)利用Android平臺的圖像處理API，對待檢測植物圖像進行感興區裁剪，對裁剪後的感興區圖像選擇單機識別則執行步驟(2)，選擇聯網識別則執行步驟(4)； (2)計算感興區圖像的特徵梯度直方圖特徵向量，聯合K最鄰近結點分類器和支持向量機，利用Android平臺的資料庫對待檢測植物圖像進行分類識別，得到待檢測植物所屬的目標植物種類； (3)求取待檢測植物圖像的特徵描述向量與Android平臺的資料庫中所有植物圖像的特徵描述向量的歐式距離，取歐氏距離最小的前五種植物種類，判斷步驟(2)得到的目標植物種類是否在歐式距離最小的五種植物種類裡，是則執行步驟(5)，否則執行步驟(4)； (4)通過HTTP協議將感興區圖像發送到伺服器端，伺服器端用servlet進行接收，之後對接收的圖像提取特徵梯度直方圖特徵向量，接著送入支持向量機進行分類識別，並將識別結果返回Android平臺； (5)顯示待檢測植物的根、莖、葉、花、果實及種子圖片，以及該種植物的科普介紹信息內容。
2.根據權利要求1所述的一種基於Android平臺的植物葉片識別方法，其特徵在於，在Android平臺上實施步驟(2)具體為,搭建Android開發環境,下載安裝配置NDK和Cygwin,之後利用JNI編寫聯合K最鄰近結點分類器和支持向量機的方向梯度直方圖圖像特徵描述方法文件，再利用NDK生成動態連結庫，將編寫的方法文件打包放在Android平臺中，運行方法文件對待檢測圖像進行分類識別。
【文檔編號】G06K9/00GK103714317SQ201310670473
【公開日】2014年4月9日 申請日期:2013年12月10日 優先權日:2013年12月10日
【發明者】黃德雙, 葉爽, 甘勇 申請人:同濟大學