[发明专利]一种基于深度学习的植物叶片识别系统与方法

摘要

本发明提供一种基于深度学习的植物叶片识别系统与方法，该系统包括用户交互模块，位于用户智能终端侧，提供包含用户植物叶片获取，叶脉类型选择，叶片边缘形状选择以及反馈检索结果显示功能。数据库用户接口模块，位于后台服务器，用于接收和发送用户数据、用户图像数据的颜色空间转换处理以及通过邮件向用户发送专家对图像识别的结果信息。数据库模块，位于后台服务器，用于深度卷积神经网络参数的训练和叶片图像特征的提取及存储。专家模块，位于后台服务器，用于专家对用户所拍摄叶片图像的分类与相关信息的提供。本发明的利用用户交互为基础的深度学习图像检索的方法，提高叶片图识别准确性和结果显示的直观性。

主权项

一种基于深度学习的植物叶片识别系统，其特征在于，包含用户交互模块，数据库用户接口模块，数据库模块，专家模块；所述的用户交互模块，位于用户智能终端侧，包含用户植物叶片获取，叶脉类型选择，叶片边缘形状选择以及反馈检索结果显示功能；所述的数据库用户接口模块，位于后台服务器，用于存储用户的注册信息，包括邮件地址等信息；用于接收和发送用户数据；用户图像数据的颜色空间转换处理；通过邮件向用户发送专家对图像识别的结果信息；所述的数据库模块，位于后台服务器，用于深度卷积神经网络参数的训练和叶片图像特征的提取及存储；所述的专家模块，位于后台服务器，用于专家对用户所拍摄叶片图像的分类与相关信息的提供。