城市区域的植物分类方法技术

本公开的实施例提供了一种城市区域的植物分类方法

【技术实现步骤摘要】
城市区域的植物分类方法、装置、设备以及存储介质


[0001]本公开涉及植物分类
，尤其涉及一种城市区域的植物分类方法
、
装置
、
设备以及存储介质
。

技术介绍

[0002]植物多样性是生物多样性的基础，常用的植物多样性评估是基于植物分类实现的
。
而当前，植物的分类是单纯以植物形态
、
生理
、
生活型为基础进行划分，例如阔叶乔木
、
针叶乔木
、
灌木
、
多年生草本
、
一年生草本等
。
这种分类划分适合于野外环境的研究，因为所有植物都是自然生长，不受人为因素直接影响
(
如筛选物种
、
栽植
、
维护养护管理等直接干预
)。
单纯以这种分类方式研究城市区域的植物多样性是不适宜的
。
这是因为城市区域受人类高度干扰，区域内植物存在社会属性
(
用于表征某些植物受人类喜好的属性，例如一些物种花色艳丽
、
香气扑鼻被选为园林栽培物种，都是人类长期偏好和人为选择的结果
)
，越往中心城区这一现象愈加明显
。
因此，如何对城市区域中的植物进行有效分类就成为了目前亟待解决的技术问题
。

技术实现思路

[0003]本公开的实施例提供了一种城市区域的植物分类方法
、
装置
、
设备以及存储介质
。
[0004]第一方面，本公开的实施例提供了一种城市区域的植物分类方法，该方法包括：
[0005]获取拍摄设备对城市区域进行拍摄得到的城市区域图像；
[0006]对城市区域图像进行识别，得到城市区域中存在的各种植物的属性信息，其中，属性信息包括：名称
、
分布区域；
[0007]根据各种植物的名称，确定各种植物的物种来源
、
资源类型；
[0008]根据各种植物的分布区域，确定各种植物的生长方式；
[0009]根据各种植物的物种来源
、
资源类型
、
生长方式，确定各种植物所属的城市植物类型
。
[0010]在第一方面的一些可实现方式中，对城市区域图像进行识别，得到城市区域中存在的各种植物的属性信息，包括：
[0011]将城市区域图像输入预先训练的植物识别模型，以对城市区域图像进行识别，得到城市区域中存在的各种植物的属性信息；
[0012]其中，植物识别模型是利用样本集对预设神经网络进行训练得到的，样本集中的样本以城市区域的城市区域图像为样本主体，并以城市区域中存在的各种植物的属性信息为标签
。
[0013]在第一方面的一些可实现方式中，根据各种植物的名称，确定各种植物的物种来源
、
资源类型，包括：
[0014]以各种植物的名称为关键词查询植物信息数据库，得到各种植物的物种来源
、
资源类型
。
[0015]在第一方面的一些可实现方式中，根据各种植物的分布区域，确定各种植物的生长方式，包括：
[0016]绘制各种植物的分布区域对应的形状；
[0017]根据各种植物的分布区域对应的形状，确定各种植物的生长方式
。
[0018]在第一方面的一些可实现方式中，属性信息还包括：高度信息；
[0019]根据各种植物的分布区域，确定各种植物的生长方式，包括：
[0020]根据各种植物的分布区域
、
高度信息，确定各种植物的生长方式
。
[0021]在第一方面的一些可实现方式中，根据各种植物的分布区域
、
高度信息，确定各种植物的生长方式，包括：
[0022]绘制各种植物的分布区域对应的形状；
[0023]根据各种植物的高度信息计算各种植物的高度变异系数；
[0024]根据各种植物的分布区域对应的形状以及各种植物的高度变异系数，确定各种植物的生长方式
。
[0025]在第一方面的一些可实现方式中，该方法还包括：
[0026]根据城市区域中存在的各种植物的数量以及各种城市植物类型内各种植物的数量之和，计算城市区域中存在的各种植物在其所属城市植物类型中所占的比例；
[0027]针对城市区域中存在的任一种植物，将植物在其所属城市植物类型中所占的比例与所属城市植物类型的生态系数相乘，得到植物的多样性系数；
[0028]根据城市区域中存在的各种植物的多样性系数，计算城市区域的植物多样性评估指数
。
[0029]第二方面，本公开的实施例提供了一种城市区域的植物分类装置，该装置包括：
[0030]获取模块，用于获取拍摄设备对城市区域进行拍摄得到的城市区域图像；
[0031]识别模块，用于对城市区域图像进行识别，得到城市区域中存在的各种植物的属性信息，其中，属性信息包括：名称
、
分布区域；
[0032]确定模块，用于根据各种植物的名称，确定各种植物的物种来源
、
资源类型；
[0033]确定模块，还用于根据各种植物的分布区域，确定各种植物的生长方式；
[0034]确定模块，还用于根据各种植物的物种来源
、
资源类型
、
生长方式，确定各种植物所属的城市植物类型
。
[0035]第三方面，本公开的实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如上所述的方法
。
[0036]第四方面，本公开的实施例提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，计算机指令用于使计算机执行如上所述的方法
。
[0037]在本公开的实施例中，可以在结合城市区域中植物的社会属性的基础上，通过计算机视觉对城市区域中的植物进行有效分类，提高城市区域的植物分类效率
。
[0038]应当理解，
技术实现思路
部分中所描述的内容并非旨在限定本公开的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本公开的范围
。
本公开的其它特征将通过以下的描述变得容易理解
。
附图说明
[0039]结合附图并参考以下详细说明，本公开各实施例的上述和其他特征
、
优点及方面将变得更加明显
。
附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定在附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素，其中：
[0040]图1示出了本公开的实施例提供的一种城市区域的植物分类方法的流程图；
[0041]图2示出了本公开本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种城市区域的植物分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取拍摄设备对城市区域进行拍摄得到的城市区域图像；对所述城市区域图像进行识别，得到所述城市区域中存在的各种植物的属性信息，其中，所述属性信息包括：名称
、
分布区域；根据各种植物的名称，确定各种植物的物种来源
、
资源类型；根据各种植物的分布区域，确定各种植物的生长方式；根据各种植物的物种来源
、
资源类型
、
生长方式，确定各种植物所属的城市植物类型
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述城市区域图像进行识别，得到城市区域中存在的各种植物的属性信息，包括：将所述城市区域图像输入预先训练的植物识别模型，以对所述城市区域图像进行识别，得到城市区域中存在的各种植物的属性信息；其中，所述植物识别模型是利用样本集对预设神经网络进行训练得到的，所述样本集中的样本以城市区域的城市区域图像为样本主体，并以城市区域中存在的各种植物的属性信息为标签
。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各种植物的名称，确定各种植物的物种来源
、
资源类型，包括：以各种植物的名称为关键词查询植物信息数据库，得到各种植物的物种来源
、
资源类型
。4.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各种植物的分布区域，确定各种植物的生长方式，包括：绘制各种植物的分布区域对应的形状；根据各种植物的分布区域对应的形状，确定各种植物的生长方式
。5.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述属性信息还包括：高度信息；所述根据各种植物的分布区域，确定各种植物的生长方式，包括：根据各种植物的分布区域
、
高度信息，确定各种植物的生长方式
。6.
根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据各种植物的分布区域
...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈春谛，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：