[发明专利]基于图像识别技术的茶叶识别方法及其系统

权利要求书

1.基于图像识别技术的茶叶识别系统，包括移动终端；其特征在于：

所述移动终端包括图像采集模块(1)、特征识别模块(2)、自主搜索模块(3)、数据库(4)和显示模块(5)；所述图像采集模块(1)、特征识别模块(2)和数据库(4)依次信号相连；所述图像采集模块(1)、特征识别模块(2)和自主搜索模块(3)均与显示模块(5)信号相连，其中自主搜索模块(3)与数据库(4)信号相连；

所述图像采集模块(1)用于获取待识别茶叶图像，并将待识别茶叶图像发送至特征识别模块(2)；

所述特征识别模块(2)用于将图像采集模块(1)所获取的待识别茶叶图像进行处理和分析，并提取所述待识别茶叶图像的特征向量；所述特征识别模块(2)采用图像识别模型；

所述自主搜索模块(3)用于输入待识别茶叶的名称或类别，并利用数据库(4)进行搜索和匹配；

所述数据库(4)用于储存茶叶样本图像数据集和茶叶特征信息；所述特征识别模块(2)将提取的待识别茶叶图像特征向量利用数据库(4)在茶叶样本图像数据集中进行搜索和匹配，特征识别模块(2)将相匹配的样本茶叶图像所对应的茶叶名称按照匹配度由高到低的顺序排列通过显示模块(5)显示；

所述自主搜索模块(3)将输入或选择的茶叶类别利用数据库(4)与茶叶特征信息中茶叶类别进行匹配，并将相匹配茶叶类别所对应的茶叶名称输出至显示模块(5)；

所述自主搜索模块(3)将输入或选择的茶叶名称利用数据库(4)与茶叶特征信息中茶叶名称进行匹配，并将相匹配的茶叶名称所对应的茶叶特征信息输出至显示模块(5)；

所述显示模块(5)用于显示图像采集模块(1)采集的待识别茶叶图像信息，并显示由特征识别模块(2)发送的茶叶名称；所述显示模块(5)还用于显示自主搜索模块(3)输入的茶叶名称或类别信息，并显示由自主搜索模块(3)发送的茶叶名称或茶叶特征信息。

2.根据权利要求1所述的基于图像识别技术的茶叶识别系统，其特征在于：

所述图像识别模型为卷积神经网络模型；

所述数据库(4)包括信号相连的样本图像数据库(41)和茶叶知识数据库(42)；

所述自主搜索模块(3)包括均与茶叶知识数据库(42)信号相连的名称搜索模块(31)和分类查询模块(32)；

所述样本图像数据库(41)与特征识别模块(2)信号相连，样本图像数据库(41)用于储存茶叶名称，以及保存在茶叶名称下的样本茶叶图像数据集，所述样本茶叶图像数据集至少包括对应样本茶叶图像的特征向量；所述特征识别模块(2)将提取的待识别茶叶图像的特征向量在样本图像数据库(41)中进行匹配；

所述茶叶知识数据库(42)分别与名称搜索模块(31)和分类查询模块(32)信号相连，茶叶知识数据库(42)用于储存茶叶特征信息，茶叶特征信息至少包含茶叶名称和茶叶类别；所述分类查询模块(32)输入或选择的茶叶类别与茶叶知识数据库(42)中茶叶类别进行匹配，分类查询模块(32)将茶叶类别匹配成功的茶叶名称通过显示模块(5)进行显示；所述名称搜索模块(31)输入或选择的茶叶名称与茶叶知识数据库(42)中的茶叶名称相匹配，名称搜索模块(31)将茶叶类别匹配成功的茶叶名称所对应的茶叶特征信息通过显示模块(5)进行显示。

3.如权利要求1或2所述的系统进行的茶叶识别方法，其特征在于依次进行以下步骤：

1)、所述特征识别模块(2)或自主搜索模块(3)将输入的待识别茶叶信息经过处理后利用数据库(4)进行搜索和匹配；

2)、特征识别模块(2)或自主搜索模块(3)将步骤1)中搜索并匹配得到的茶叶名称通过显示模块(5)进行显示。

4.根据权利要求3所述的基于图像识别技术的茶叶识别方法，其特征在于：

所述的待识别茶叶信息包括由图像采集模块(1)采集的茶叶图像和由自主搜索模块(3)输入或选择的茶叶名称及茶叶类别。