一种植物种类自动识别方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及植物种类识别技术领域，提供一种植物种类自动识别方法及系统，方法包括：上传植物图像；服务器端对植物图像进行图像质量的识别判断，判断植物图像的图像质量是否合格；当合格时，对上传的植物图像进行图像处理，获取包含有植物的分割图像；对获取到的包含有植物的分割图像进行编码，生成分割图像内所包含的植物的编码向量参数和植物的各个部分的编码向量参数；将获取到的植物的编码向量参数和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，确定出植物的种类；将确定出的植物种类反馈给用户终端，并在用户终端上进行显示，实现对植物种类的自动识别，其识别率较高，而且识别速度较快，给用户较好的体验。

【技术实现步骤摘要】
一种植物种类自动识别方法及系统
本专利技术涉及植物种类识别
，具体为一种植物种类自动识别方法及系统。
技术介绍
在外出时，经常会看到很漂亮的花朵、雄伟的树木或者其他感兴趣的植物，于是会停下来观赏拍照，可在欣赏的同时，却很少有人知道这到底是什么植物，这样难免会造成遗憾。现在随着科技水平的不断发展，近年来图像信息提取、特征匹配、机器学习、数据挖掘和图像搜索等方面的技术都有了很大程度的提高。于是可以利用这些技术，帮助用户实现植物种类的快速判别，并同时给出这种植物的详细信息，用户只要用手机传一张照片，通过系统上传至云端进行比较，根据返回数据便可以对该植物有一个更全面的了解。目前，也存在较多对于植物种类的识别算法和系统，这些识别算法和系统基本是基于对图像局部区域进行搜索和分割，然后对局部图像进行比对分析，对植物种类匹配，实现对植物种类的识别，但是这些算法和系统识别速度较慢，识别失误率较大。
技术实现思路
为了克服上述所指出的现有技术的缺陷，本专利技术人对此进行了深入研究，在付出了大量创造性劳动后，从而完成了本专利技术。具体而言，本专利技术所要解决的技术问题是：提供一种对植物种类进行快速识别，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种植物种类自动识别方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：将用户拍摄的植物图像上传至服务器端；所述服务器端对上传的所述植物图像进行图像质量的识别判断，判断所述植物图像的图像质量是否合格；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；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；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，确定出植物的种类；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。

【技术特征摘要】
1.一种植物种类自动识别方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：将用户拍摄的植物图像上传至服务器端；所述服务器端对上传的所述植物图像进行图像质量的识别判断，判断所述植物图像的图像质量是否合格；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；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；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，确定出植物的种类；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。2.根据权利要求1所述的植物种类自动识别方法，其特征在于，所述服务器端对上传的所述植物图像进行图像质量的识别判断的步骤具体包括下述步骤：对上传的所述植物图像进行解析，获取所述植物图像的基本信息，所述基本信息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的基本信息阈值进行比对判断，判断获取到的所述植物图像的图像质量是否合格；当所述植物图像的图像质量不合格时，对所述植物图像进行基于所述基本信息的图像质量调整；当图像质量调整不成功时，则向用户终端发送重新上传植物图像的指令信息；当所述植物图像的图像质量合格，或，图像质量调整成功时，则执行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的步骤。3.根据权利要求2所述的植物种类自动识别方法，其特征在于，所述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的步骤具体包括下述步骤：在获取到的包含有植物的分割图像中对植物区域进行边界检测；根据检测到的植物区域的边界，对所述植物图像进行分割，获取包含有纯植物区域的分割图像；对所述分割图像继续进行分割，获取植物各个部分对应的子分割图像，其中，所述植物的各个部分包括花朵、叶子、根、茎、树干和树枝。4.根据权利要求3所述的植物种类自动识别方法，其特征在于，所述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的步骤具体包括下述步骤：根据获取到的所述分割图像和子分割图像，建立植物形状模型；在所述分割图像和子分割图像上选取不同的标定点，对所述植物形状模型进行规格化处理，生成所述分割图像对应的编码向量参数和所述子分割图像所对应的编码向量参数。5.根据权利要求4所述的植物种类自动识别方法，其特征在于，所述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，确定出植物的种类的步骤具体包括下述步骤：将生成的所述分割图像对应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，大概确定植物所属大类；将所述子分割图像所对应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，选择出每个子分割图像最近接的范围；综合每个子分割图像对应的范围，大概确定植物所属小类；对比小类中的每种植物，精确定位植物的种类。6.一种植物种类自动识别系统，其特征在于，所述系统包括：...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙东亮，
申请(专利权)人：依通北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11