[發(fā)明專(zhuān)利]基于大數(shù)據(jù)云服務(wù)器的昆蟲(chóng)種類(lèi)識(shí)別系統(tǒng)及方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201711042685.6
• 申請(qǐng)日: 2017-10-30
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN107729534A
• 公開(kāi)（公告）日: 2018-02-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 楊蕾;宋曉煒;瞿博陽(yáng);王曉寧;蔡文靜;徐慶偉
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 中原工學(xué)院
• 主分類(lèi)號(hào): G06F17/30
• 分類(lèi)號(hào): G06F17/30;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 鄭州優(yōu)盾知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司41125
• 代理人: 孫詩(shī)雨,栗改

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及模式識(shí)別的技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于大數(shù)據(jù)云服務(wù)器的昆蟲(chóng)種類(lèi)識(shí)別系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)

昆蟲(chóng)種類(lèi)繁多、形態(tài)各異，是地球上數(shù)量最多的動(dòng)物群體，它們的蹤跡幾乎遍布世界的每一個(gè)角落。許多昆蟲(chóng)可以做標(biāo)本和珍貴的藥材，是人類(lèi)可以利用的好資源。也有一些昆蟲(chóng)是害蟲(chóng)，害蟲(chóng)是農(nóng)作物生長(zhǎng)中的大敵，會(huì)對(duì)農(nóng)作物造成重大損失，對(duì)農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)的損害更是無(wú)法估計(jì)。因此，如何利用有利的昆蟲(chóng)資源并預(yù)防有害的害蟲(chóng)，這對(duì)人類(lèi)的生活尤為重要。而進(jìn)行這些工作的前提之一，就是要對(duì)昆蟲(chóng)進(jìn)行準(zhǔn)確地識(shí)別。但是，現(xiàn)行的昆蟲(chóng)分類(lèi)、識(shí)別工作主要是依靠少數(shù)昆蟲(chóng)分類(lèi)專(zhuān)家來(lái)完成的，而每一位昆蟲(chóng)分類(lèi)專(zhuān)家能完成的識(shí)別工作也大多，僅局限于一個(gè)目、一個(gè)科甚至一個(gè)屬的昆蟲(chóng)。越來(lái)越多的跡象表明：對(duì)昆蟲(chóng)識(shí)別需求的增多與昆蟲(chóng)識(shí)別專(zhuān)家相對(duì)較少的矛盾已日益加劇，如何找到其他的途徑來(lái)解決昆蟲(chóng)的識(shí)別工作具有非常重要的意義。

利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行昆蟲(chóng)的自動(dòng)識(shí)別是解決上述矛盾的一個(gè)有效途徑。不過(guò)，從已有的研究來(lái)看，目前的昆蟲(chóng)識(shí)別僅局限于以下方式：通過(guò)網(wǎng)絡(luò)將圖片發(fā)送給異地專(zhuān)家，由異地專(zhuān)家識(shí)別完畢再返回結(jié)果；雙方可通過(guò)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行實(shí)時(shí)討論，或者邀請(qǐng)外地專(zhuān)家控制攝像頭，對(duì)用戶(hù)的昆蟲(chóng)進(jìn)行遠(yuǎn)程識(shí)別。這些方法雖然解決了寄送標(biāo)本的困難，但還是要依賴(lài)專(zhuān)家的識(shí)別，而且專(zhuān)家必須在網(wǎng)上觀察圖片，更額外增加了對(duì)專(zhuān)家的要求。因此，上述方法仍然沒(méi)有實(shí)現(xiàn)真正意義上的昆蟲(chóng)自動(dòng)識(shí)別。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)現(xiàn)有昆蟲(chóng)識(shí)別不能滿(mǎn)足需求，自動(dòng)識(shí)別過(guò)程較復(fù)雜的技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提出一種基于大數(shù)據(jù)云服務(wù)器的昆蟲(chóng)種類(lèi)識(shí)別系統(tǒng)及方法，基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)昆蟲(chóng)自動(dòng)識(shí)別機(jī)制。

為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實(shí)現(xiàn)的：一種基于大數(shù)據(jù)云服務(wù)器的昆蟲(chóng)種類(lèi)識(shí)別系統(tǒng)，包括移動(dòng)終端和大數(shù)據(jù)云服務(wù)器，移動(dòng)終端包括具有近距離拍照的圖片獲取模塊、用于顯示圖片獲取模塊所獲取圖片的顯示模塊、具有定位功能的GPS模塊和用于傳輸圖片獲取模塊獲得圖片的數(shù)據(jù)傳輸模塊，大數(shù)據(jù)云服務(wù)器包括用于對(duì)昆蟲(chóng)進(jìn)行分類(lèi)的識(shí)別服務(wù)器、存儲(chǔ)昆蟲(chóng)詳細(xì)信息的昆蟲(chóng)信息數(shù)據(jù)庫(kù)和云管理模塊，云管理模塊與昆蟲(chóng)信息數(shù)據(jù)庫(kù)相連接，移動(dòng)終端的數(shù)據(jù)傳輸模塊通過(guò)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)與識(shí)別服務(wù)器相連接。

所述數(shù)據(jù)傳輸模塊通過(guò)WIFI、2G/3G/4G/5G網(wǎng)絡(luò)與識(shí)別服務(wù)器進(jìn)行相互通信。

所述移動(dòng)終端專(zhuān)業(yè)的手持設(shè)備或具有圖片獲取模塊的手機(jī)或平板電腦。

所述昆蟲(chóng)信息數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)的昆蟲(chóng)信息包含昆蟲(chóng)的名稱(chēng)、昆蟲(chóng)的生活習(xí)性、昆蟲(chóng)的顏色特征、昆蟲(chóng)的形態(tài)特征和昆蟲(chóng)的應(yīng)用。

所述數(shù)據(jù)傳輸模塊將圖片獲取模塊獲取的包含有昆蟲(chóng)的圖像和GPS模塊檢測(cè)的拍攝圖片的地理位置發(fā)送至大數(shù)據(jù)云服務(wù)器。

其識(shí)別方法為：

步驟一：收集各種昆蟲(chóng)的圖像存儲(chǔ)于昆蟲(chóng)信息數(shù)據(jù)庫(kù)中，形成昆蟲(chóng)樣本圖像集；

步驟二：大數(shù)據(jù)云服務(wù)器提取昆蟲(chóng)樣本圖像集中的特征值并保存形成特征值矩陣；

步驟三：設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器，利用步驟二得到的特征值矩陣訓(xùn)練分類(lèi)器，并確定分類(lèi)器的參數(shù)；

步驟四：建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器，讀入分類(lèi)器的參數(shù)，識(shí)別服務(wù)器接收移動(dòng)終端傳送來(lái)的需要識(shí)別的圖像，識(shí)別服務(wù)器提取圖像中的昆蟲(chóng)特征值和位置信息；

步驟五：利用圖像中的接收昆蟲(chóng)特征值和建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器對(duì)圖像中的昆蟲(chóng)進(jìn)行分類(lèi)，并通過(guò)數(shù)據(jù)傳輸模塊將昆蟲(chóng)識(shí)別結(jié)果傳送至移動(dòng)終端，移動(dòng)終端的顯示模塊顯示昆蟲(chóng)識(shí)別結(jié)果。

所述昆蟲(chóng)樣本圖像集中的特征值組成特征向量，包含有n個(gè)昆蟲(chóng)的特征值組成一個(gè)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個(gè)特征值，IDi是特征向量中用來(lái)標(biāo)識(shí)昆蟲(chóng)類(lèi)別的數(shù)字標(biāo)量，IDi與昆蟲(chóng)類(lèi)別的名稱(chēng)一一對(duì)應(yīng)；所要識(shí)別的昆蟲(chóng)樣本圖像集，則利用特征向量組成的二維特征值矩陣其中，X₁₁、X₁₂、…、X_1n、X₂₁、…、X_2n、…、X_n1…、X_nn為不同的特征向量，

設(shè)計(jì)一個(gè)基于徑向基的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器，對(duì)二維特征值矩陣進(jìn)行樣本訓(xùn)練，得到分類(lèi)器的參數(shù)。