[發(fā)明專利]一種基于大數(shù)據(jù)與圖像識別的家庭養(yǎng)護倒掛金鐘的APP在審
申請?zhí)枺?/td> | 201710147797.1 | 申請日: | 2017-03-14 |
公開(公告)號: | CN106919934A | 公開(公告)日: | 2017-07-04 |
發(fā)明(設計)人: | 石楊 | 申請(專利權)人: | 湖南威達科技有限公司 |
主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06F9/44;H04M1/725;H04N7/18;A01G9/24;A01G27/00 |
代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
地址: | 410000 湖南省長沙市芙蓉*** | 國省代碼: | 湖南;43 |
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摘要: | |||
搜索關鍵詞: | 一種 基于 數(shù)據(jù) 圖像 識別 家庭 養(yǎng)護 倒掛金鐘 app | ||
1.一種基于大數(shù)據(jù)與圖像識別的家庭養(yǎng)護倒掛金鐘的APP,其特征在于,包括以下步驟:
步驟一:將帶有高清攝像頭的智能手機硬件搭載一種基于大數(shù)據(jù)與圖像識別的家庭養(yǎng)護倒掛金鐘的APP,將APP應用與云端大數(shù)據(jù)與圖像識別系統(tǒng)相連,構(gòu)建智能手機APP節(jié)點,每一個APP節(jié)點代表一個APP用戶;
步驟二:當用戶登錄APP應用時,APP自動將用戶地理位置、行進方式的APP應用信息傳送到云端的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng);
步驟三:用戶將APP內(nèi)置圖像識別功能打開,并用智能手機攝像頭分別掃描倒掛金鐘的莖葉部位與花朵部位,掃描成功后APP發(fā)出提示音,并將所掃描到的圖片信息傳輸至云端圖像識別分析系統(tǒng);
步驟四:云端圖像識別分析系統(tǒng)根據(jù)該用戶處獲得的數(shù)張倒掛金鐘樣本圖片,經(jīng)人工智能圖像識別系統(tǒng)辨識出該花卉為倒掛金鐘,并且根據(jù)莖、葉、花樣本圖片中的信息辨識出該樣本倒掛金鐘是否患有病蟲害以及患病蟲害的種類與程度;
步驟五:云端的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)結(jié)合該用戶的位置信息與當前的時間信息,挖掘出該用戶所在位置的地形、地貌、氣候信息,并結(jié)合云端圖像識別系統(tǒng)提供的該樣本植物的種類和患病蟲害信息,自動搜索與該倒掛金鐘種植位置和生長情況下相類似環(huán)境下的科學的養(yǎng)護方法與病蟲害治理方法;
步驟六:云端大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)將云計算得到的該樣本的倒掛金鐘應當采取的科學正確的養(yǎng)護方法傳輸給該用戶的智能手機APP,手機APP將最終結(jié)果通過智能手機的屏幕和喇叭反饋給該用戶;
步驟七:用戶依據(jù)該APP應用給出的答案對該倒掛金鐘采取相對應的養(yǎng)護措施,在一定天數(shù)后,用戶將倒掛金鐘生長情況是否得到有效改善的結(jié)果反饋給APP;
步驟八:APP將用戶的反饋情況發(fā)送至云端大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),如該樣本得到有效反饋,則將其錄入大數(shù)據(jù)庫,用于為之后的用戶提供幫助;如該樣本得到負面反饋,則要求用戶再次提供該倒掛金鐘的莖、葉、花的掃描圖片數(shù)據(jù),并對大數(shù)據(jù)庫進行標注,再重復步驟步驟四至步驟八,直至在步驟八中得到用戶的正面反饋或用戶在步驟七時停止反饋為止。
2.根據(jù)權利要求1所述的一種基于大數(shù)據(jù)與圖像識別的家庭養(yǎng)護倒掛金鐘的APP,其特征在于:APP應用將用戶的位置信息和用戶掃描的同一處地方栽植的同一種倒掛金鐘的莖、葉、花三個關鍵部位的圖片信息傳輸給云端服務器,云端服務器的圖像識別系統(tǒng)將數(shù)據(jù)庫中的海量數(shù)據(jù)與該樣本數(shù)據(jù)信息比對,得出該植物名為倒掛金鐘以及其病蟲害信息;云端的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)將該樣本的品類信息結(jié)合位置信息與大數(shù)據(jù)庫中的患有同一病蟲害的倒掛金鐘的處理辦法結(jié)合種植地區(qū)的特點,進行比對分析后,得出該樣本倒掛金鐘最佳的養(yǎng)護解決方案,并將該方案傳輸給用戶手機。
3.根據(jù)權利要求1所述的一種基于大數(shù)據(jù)與圖像識別的家庭養(yǎng)護倒掛金鐘的APP,其特征在于:APP向用戶給出樣本倒掛金鐘最佳養(yǎng)護解決方案后,具備用戶對倒掛金鐘展開實施方案后的反饋功能,且經(jīng)過信息的反饋與校對,有助于云端的大數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)庫的豐富與更新,使之在分析數(shù)據(jù)的同時具備機器的自我學習功能,讓云計算的結(jié)果隨著用戶樣本量的增多而更為準確。
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