[发明专利]一种基于物联网的植物种类识别系统在审
申请号: | 202110017420.0 | 申请日: | 2021-01-07 |
公开(公告)号: | CN112699901A | 公开(公告)日: | 2021-04-23 |
发明(设计)人: | 吴琪 | 申请(专利权)人: | 镇江瑞奇信息技术有限公司 |
主分类号: | G06K9/46 | 分类号: | G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/60;G16Y30/00 |
代理公司: | 北京哌智科创知识产权代理事务所(普通合伙) 11745 | 代理人: | 曾倩莹 |
地址: | 212000*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 联网 植物 种类 识别 系统 | ||
1.一种基于物联网的植物种类识别系统,包括扫描装置(1)和设置于扫描装置(1)顶部的物联网控制模块、识别模块和处理模块,其特征在于:所述物联网控制模块统一接收识别模块和处理模块的采集信息,所述物联网控制模块包括图像质量识别判断单元、图像处理单元、图像编码单元和用户终端,所述图像质量识别判断单元用于对上传的所述植物图像进行图像质量的识别判断;所述图像处理单元,用于当所述植物图像的图像质量合格时,对上传的所述植物图像进行图像处理,获取包含有植物的分割图像;
所述识别模块包括预处理单元、特征提取单元和分类识别单元,所述预处理单元、特征提取单元和分类识别单元依次将提取后的信息通过处理模块传送至物联网控制模块,由物联网控制模块提供识别结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的植物种类识别系统,其特征在于:所述预处理单元用于将植物图像转换为二值图像;所述特征提取,用于提取上述图像中的相对特征,构成特征数据矩阵;所述分类识别,用于构建基于深度学习的神经网络模型,该模型采用五层BP神经网络,其中四层全连接层,最后一层为归一层;通过训练该模型,用于后续的植物识别。
3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的植物种类识别系统,其特征在于:所述处理模块进行的图像处理包括图像灰度化、二值化、去除噪声和特征提取,所述物联网控制模块得到上述数据后,对比原先建立好的植物叶片图像信息的数据库,通过图像检索算法,对比采集到的图像与数据库中叶片图像的相似度,从而识别出被识别植物叶片的种类。
4.根据权利要求1所述的一种基于物联网的植物种类识别系统,其特征在于:所述物联网控制模块包括内置RF前端的CPU主芯片,包括天线、匹配网络、高通滤波器HPF、低通滤波器LPF、平衡网络C13、L1、C3、接收端口RFI和发送端口RFO。
5.根据权利要求1所述的一种基于物联网的植物种类识别系统,其特征在于:所述处理模块将识别模块接受到的所述植物图像进行解析,获取采集到的植物图像的基本信息,所述基本信息还包含所述植物图像的亮度、对比度、清晰度和像素值,将获取到的所述植物图像的基本信息与预先存储在物联网控制模块基本信息转化的数据值进行比对判断,判断获取到的所述植物图像的图像质量是否与所存储的图像匹配,若匹配,得出匹配值,当匹配值大于等于99%时,获取植物信息。
6.根据权利要求1所述的一种基于物联网的植物种类识别系统,其特征在于:所述识别模块需要采集的数据包括植物叶片的周长凹凸比、面积凹凸比、偏心率、形状参数、圆形度、狭长度、矩形度以及周长长宽比等。
7.根据权利要求1所述的一种基于物联网的植物种类识别系统,其特征在于:所述图像编码单元,用于对获取到的包含有植物的分割图像进行编码,生成所述分割图像内所包含的植物的编码向量参数和所述植物的各个部分的编码向量参数。
8.根据权利要求1所述的一种基于物联网的植物种类识别系统,其特征在于:所述物联网控制模块还包括数据比对单元和种类反馈单元,所述数据比对单元用于将获取到的植物的编码向量参数和所述植物的各个部分的编码向量参数与预先存储的植物标准向量参数进行比对,最终确定出植物的种类的相关数据,所述种类反馈单元用于将确定出的植物种类反馈给用户终端,并在所述用户终端上进行显示。
9.根据权利要求1所述的一种基于物联网的植物种类识别系统,其特征在于:所述扫描装置(1)包括旋转立柱(101)和安装板(102),所述安装板(102)转动安装于立柱(101)顶端,所述识别模块固定安装于安装板(102)上表面,所述立柱(101)底部固定安装有底板(103),所述底板(103)底面环形等距阵列有插杆(104)。
10.根据权利要求9所述的一种基于物联网的植物种类识别系统,其特征在于:所述立柱(101)呈伸缩结构设置,所述立柱(101)包括带有内螺纹空心管和螺纹连接于空心管内的螺纹杆,所述螺纹杆表面螺纹连接有锁紧螺母。
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