基于大数据云服务器的昆虫种类识别系统及方法技术方案

本发明专利技术提出了一种基于大数据云服务器的昆虫种类识别系统及方法，用以解决现有昆虫识别不能满足需求，自动识别过程较复杂的问题；识别系统包括移动终端和大数据云服务器，移动终端包括具有近距离拍照的图片获取模块、用于显示图片获取模块所获取图片的显示模块、具有定位功能的GPS模块和用于传输图片获取模块获得图片的数据传输模块，大数据云服务器包括用于对昆虫进行分类的识别服务器、存储昆虫详细信息的昆虫信息数据库和云管理模块，云管理模块与昆虫信息数据库相连接，移动终端的数据传输模块通过无线网络与识别服务器相连接，同时还公开了相关的昆虫识别方法。本发明专利技术可以迅速识别未知昆虫，为人们对害虫的预防和益虫的利用提供了便利。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据云服务器的昆虫种类识别系统及方法
本专利技术涉及模式识别的
，尤其涉及一种基于大数据云服务器的昆虫种类识别系统及方法。
技术介绍
昆虫种类繁多、形态各异，是地球上数量最多的动物群体，它们的踪迹几乎遍布世界的每一个角落。许多昆虫可以做标本和珍贵的药材，是人类可以利用的好资源。也有一些昆虫是害虫，害虫是农作物生长中的大敌，会对农作物造成重大损失，对农产品品质的损害更是无法估计。因此，如何利用有利的昆虫资源并预防有害的害虫，这对人类的生活尤为重要。而进行这些工作的前提之一，就是要对昆虫进行准确地识别。但是，现行的昆虫分类、识别工作主要是依靠少数昆虫分类专家来完成的，而每一位昆虫分类专家能完成的识别工作也大多，仅局限于一个目、一个科甚至一个属的昆虫。越来越多的迹象表明：对昆虫识别需求的增多与昆虫识别专家相对较少的矛盾已日益加剧，如何找到其他的途径来解决昆虫的识别工作具有非常重要的意义。利用网络技术进行昆虫的自动识别是解决上述矛盾的一个有效途径。不过，从已有的研究来看，目前的昆虫识别仅局限于以下方式：通过网络将图片发送给异地专家，由异地专家识别完毕再返回结果；双方可通过网络进行实时讨论，或者邀请外地专家控制摄像头，对用户的昆虫进行远程识别。这些方法虽然解决了寄送标本的困难，但还是要依赖专家的识别，而且专家必须在网上观察图片，更额外增加了对专家的要求。因此，上述方法仍然没有实现真正意义上的昆虫自动识别。
技术实现思路
针对现有昆虫识别不能满足需求，自动识别过程较复杂的技术问题，本专利技术提出一种基于大数据云服务器的昆虫种类识别系统及方法，基于计算机视觉技术和网络技术实现昆虫自动识别机制。为了达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：一种基于大数据云服务器的昆虫种类识别系统，包括移动终端和大数据云服务器，移动终端包括具有近距离拍照的图片获取模块、用于显示图片获取模块所获取图片的显示模块、具有定位功能的GPS模块和用于传输图片获取模块获得图片的数据传输模块，大数据云服务器包括用于对昆虫进行分类的识别服务器、存储昆虫详细信息的昆虫信息数据库和云管理模块，云管理模块与昆虫信息数据库相连接，移动终端的数据传输模块通过无线网络与识别服务器相连接。所述数据传输模块通过WIFI、2G/3G/4G/5G网络与识别服务器进行相互通信。所述移动终端专业的手持设备或具有图片获取模块的手机或平板电脑。所述昆虫信息数据库存储的昆虫信息包含昆虫的名称、昆虫的生活习性、昆虫的颜色特征、昆虫的形态特征和昆虫的应用。所述数据传输模块将图片获取模块获取的包含有昆虫的图像和GPS模块检测的拍摄图片的地理位置发送至大数据云服务器。其识别方法为：步骤一：收集各种昆虫的图像存储于昆虫信息数据库中，形成昆虫样本图像集；步骤二：大数据云服务器提取昆虫样本图像集中的特征值并保存形成特征值矩阵；步骤三：设计神经网络分类器，利用步骤二得到的特征值矩阵训练分类器，并确定分类器的参数；步骤四：建立神经网络分类器，读入分类器的参数，识别服务器接收移动终端传送来的需要识别的图像，识别服务器提取图像中的昆虫特征值和位置信息；步骤五：利用图像中的接收昆虫特征值和建立的神经网络分类器对图像中的昆虫进行分类，并通过数据传输模块将昆虫识别结果传送至移动终端，移动终端的显示模块显示昆虫识别结果。所述昆虫样本图像集中的特征值组成特征向量，包含有n个昆虫的特征值组成一个特征向量：Xi＝{x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,…,xn,IDi}，其中，x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,…,xn表示n个特征值，IDi是特征向量中用来标识昆虫类别的数字标量，IDi与昆虫类别的名称一一对应；所要识别的昆虫样本图像集，则利用特征向量组成的二维特征值矩阵其中，X11、X12、…、X1n、X21、…、X2n、…、Xn1…、Xnn为不同的特征向量，设计一个基于径向基的神经网络分类器，对二维特征值矩阵进行样本训练，得到分类器的参数。本专利技术的有益效果：包括大数据云服务器和移动终端，两者通过无线网络传输数据；大数据云服务器中包含了丰富的昆虫信息数据库和强大的自动识别功能，昆虫信息数据库有自己的服务网站，且数据库可以实时更新数据；移动终端可以是专业的手持设备、也可以是通用的手机或平板电脑，具有近距离拍照功能、GPS定位功能、数据传输功能和存储功能；用户只要按照取像的标准利用移动终端拍摄昆虫图片，再通过网络上传至大数据云服务器，大数据云服务器对用户传来的昆虫图像进行实时特征提取和识别，并将识别结果传送给用户的移动终端。本专利技术可以迅速识别未知昆虫，为人们对害虫的预防和益虫的利用提供了很大的便利。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术的结构示意图。图2为本专利技术的流程图。图3为本专利技术不同特征分类器组合识别的流程。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。如图1所示，一种基于大数据云服务器的昆虫种类识别系统，包括移动终端和大数据云服务器，移动终端包括具有近距离拍照的图片获取模块、用于显示图片获取模块所获取图片的显示模块、具有定位功能的GPS模块和用于传输图片获取模块获得图片的数据传输模块。大数据云服务器包括用于对昆虫进行分类的识别服务器、存储昆虫详细信息的昆虫信息数据库和云管理模块，云管理模块与昆虫信息数据库相连接，移动终端的数据传输模块通过无线网络与识别服务器相连接。移动终端专业的手持设备或具有图片获取模块的手机或平板电脑。移动终端具有近距离拍照功能、GPS定位功能、数据传输功能和存储功能。GPS定位功能用于检测拍照的地理位置。图片获取模块分别与存储模块和数据传输模块相连接，存储模块与数据传输模块相连接，图片获取模块、数据传输模块均与与显示模块相连接。数据传输模块将图片获取模块获取的包含有昆虫的图像和GPS模块检测的拍摄图片的地理位置发送至大数据云服务器。数据传输模块通过WIFI、2G/3G/4G/5G网络与识别服务器进行相互通信，实现获取需要识别的昆虫图像和获取图像的定理位置信息。移动终端有两种工作状态：在线和离线，在线状态时，移动终端的数据传输模块通过网络随时随地的更新大数据云服务器中的数据；在离线状态时，用户可以通过移动终端在有网络的时候提前下载好数据，然后进行识别操作。昆虫信息数据库存储的昆虫信息包含昆虫的名称、昆虫的生活习性、昆虫的颜色特征、昆虫的形态特征和昆虫的应用。上述特征可以让人们了解昆虫的主要形态特征及昆虫对人类的利和弊。识别服务器分别与昆虫信息数据库和云管理服务器相连接。昆虫的自动识别主要由以几个步骤组成：首先是昆虫样本图像收集，对样本图像进行特征值提取并保存此特征值矩阵；然后设计一个神经网络的分类器并利用得到的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于大数据云服务器的昆虫种类识别系统，其特征在于，包括移动终端和大数据云服务器，移动终端包括具有近距离拍照的图片获取模块、用于显示图片获取模块所获取图片的显示模块、具有定位功能的GPS模块和用于传输图片获取模块获得图片的数据传输模块，大数据云服务器包括用于对昆虫进行分类的识别服务器、存储昆虫详细信息的昆虫信息数据库和云管理模块，云管理模块与昆虫信息数据库相连接，移动终端的数据传输模块通过无线网络与识别服务器相连接。

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据云服务器的昆虫种类识别系统，其特征在于，包括移动终端和大数据云服务器，移动终端包括具有近距离拍照的图片获取模块、用于显示图片获取模块所获取图片的显示模块、具有定位功能的GPS模块和用于传输图片获取模块获得图片的数据传输模块，大数据云服务器包括用于对昆虫进行分类的识别服务器、存储昆虫详细信息的昆虫信息数据库和云管理模块，云管理模块与昆虫信息数据库相连接，移动终端的数据传输模块通过无线网络与识别服务器相连接。2.根据权利要求1所述的基于大数据云服务器的昆虫种类识别系统，其特征在于，所述数据传输模块通过WIFI、2G/3G/4G/5G网络与识别服务器进行相互通信。3.根据权利要求1所述的基于大数据云服务器的昆虫种类识别系统，其特征在于，所述移动终端专业的手持设备或具有图片获取模块的手机或平板电脑。4.根据权利要求1所述的基于大数据云服务器的昆虫种类识别系统，其特征在于，所述昆虫信息数据库存储的昆虫信息包含昆虫的名称、昆虫的生活习性、昆虫的颜色特征、昆虫的形态特征和昆虫的应用。5.根据权利要求1所述的基于大数据云服务器的昆虫种类识别系统，其特征在于，所述数据传输模块将图片获取模块获取的包含有昆虫的图像和GPS模块检测的拍摄图片的地理位置发送至大数据云服务器。6.根据权利要求1-5中任意一项所述的基于大数据云服务器的昆虫种类识别系统，其特征在于，其识别方法为：步骤一：收集各种昆虫的图像存储于昆虫信息...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨蕾，宋晓炜，瞿博阳，王晓宁，蔡文静，徐庆伟，
申请(专利权)人：中原工学院，
类型：发明
国别省市：河南,41