[發(fā)明專利]一種識別藍莓品種的方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201711363079.4
• 申請日: 2017-04-10
• 公開（公告）號: CN108073947B
• 公開（公告）日: 2021-08-27
• 發(fā)明（設計）人: 張自川;李根柱
• 申請（專利權）人: 大連大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/40;G06T5/00;G06T7/11;G06T7/62;G06T7/41;G06K9/20;G06T7/136;H04W4/02
• 代理公司: 大連智高專利事務所(特殊普通合伙) 21235
• 代理人: 畢進

一種識別藍莓品種的方法，具體步驟如下：客戶端：步驟一，獲取帶有地理標記的葉片照片；步驟二，對葉片照片進行圖像預處理；步驟三，圖像分割；步驟四，葉柄剔除；步驟五，形態(tài)特征提取；步驟六，構建SVM識別模型；步驟七，基于形狀特征進行初步識別品種；服務器端：步驟八，建立生活場景重構的地理空間數(shù)據(jù)庫；步驟九，構建生活場景診斷模型；步驟十，判斷初步識別品種是否可在此地生存,識別結果傳送到客戶端；客戶端：步驟十一，進行品種最終識別。本申請中客戶端對葉片形態(tài)特征進行識別，服務器端對品種和生存條件是否匹配進行判斷，兩者綜合就可高效率、高精度識別藍莓品種。

本申請為申請?zhí)?017102286257、申請日2017年04月10日、發(fā)明名稱“一種生活場景重構輔助識別藍莓品種的方法”的分案申請。

技術領域

本發(fā)明涉及一種識別藍莓品種的方法，具體說是一種識別藍莓品種的方法。

背景技術

藍莓為多年生漿果類小灌木樹種，果實富含花青素，營養(yǎng)價值高，深受消費者青睞，近年來國內種植品種越來越多，市場規(guī)模不斷擴大。藍莓分為栽培種和野生種，栽培種又分為北高叢、南高叢、半高叢、矮叢和兔眼等5個類型，每一類型又包括了許多具體品種，目前全球已有數(shù)百品種。野生種在我國東北地區(qū)有分布，是該區(qū)重要的林下經濟植物之一。眾多藍莓品種的正確識別是科學開發(fā)、合理利用該資源的重要前提。目前，我國種植的藍莓基本上都是國外品種，這些品種引進渠道多樣，品種信息管理不完善，還有些企業(yè)對品種私自編號，隱藏正確品種信息，造成生產實踐中一些品種信息錯亂。此外，國內一些科研機構和企業(yè)正在從事藍莓育種工作，預計會有越來越多的、具有自主版權的品種發(fā)布。綜上所述，研發(fā)一個使用便利、準確度高的藍莓品種識別方法在生產實踐中有著重要意義。

藍莓品種識別需要分類學知識和豐富的實踐經驗，傳統(tǒng)上是請本領域的專家到現(xiàn)場鑒別，該做法及時性差、經濟成本高，結果準確性完全依賴專家的水平。隨著計算機視覺技術的迅速發(fā)展，利用植物葉、花、果實和種子等的數(shù)字圖像進行解析，進而判斷植物品種，這是解決問題的一個新途徑，常用的方法有關系結構匹配、統(tǒng)計學和機器學習等三類。當前，基于圖像分析的品種識別方法還不夠完善，需要改進，比如品種樣本庫小，結果無法滿足實際需求。另外，現(xiàn)有的方法都局限植物器官自身的特征分析上，試圖通過各種計算機算法提取分類特征，達到識別品種的目的，但極少涉及植物生長的地點、生長所需的土地、地形和氣候條件以及植物植株大小等，這些因素對正確識別植物品種具有重要價值，可在一定程度上提高識別的效率和準確率。

發(fā)明內容

本發(fā)明提供了一種識別藍莓品種的方法，客戶端對葉片形態(tài)特征進行識別，服務器端對品種和生存條件是否匹配進行判斷，兩者綜合就可高效率、高精度識別藍莓品種。

為實現(xiàn)上述目的，本申請采用的技術方案是：一種識別藍莓品種的方法，具體步驟如下：

客戶端：

(1)葉片地理標記照片的獲取

首先，啟動手機內置GPS模塊，在空曠地帶利用GPS定位，在無GPS信號的地方使用手機移動網絡或WiFi進行定位；其次，在手機拍照軟件中進行設置，拍照時保存定位信息；最后，取一個合適尺寸的純白背景板放在葉片后面，調整拍攝的距離和角度，獲取葉片的地理標記照片，檢查照片，確保照片合格。

(2)圖像預處理

根據(jù)葉片大小進行剪切，去除照片多余區(qū)域，減小圖像尺寸；以白色背景板為參照，進行白平衡處理，正確校正圖像顏色；選擇中值濾波法，消除噪聲，保持圖像的細節(jié)；從地理標記照片提取GPS信息，該定位信息用于發(fā)送到服務器端，利用該信息查詢本地點的土地、地形、土壤、氣候數(shù)據(jù)等，用來構建該地的生活場景。

(3)圖像分割

以葉片圖像的R、G、B三色通道為算子，按照公式(R-G-B)為特征量進行計算，結果為灰度圖像，葉片和背景的灰度值差異顯著，灰度分布呈雙峰結構，利用Otsu最大類間方差法進行閾值分割，得到葉片的二值圖像。