[發(fā)明專利]昆蟲識別方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910964270.7
• 申請日: 2019-10-11
• 公開（公告）號: CN110674805B
• 公開（公告）日: 2022-04-15
• 發(fā)明（設計）人: 徐青松;李青
• 申請（專利權）人: 杭州睿琪軟件有限公司
• 主分類號: G06V10/22
• 分類號: G06V10/22;G06F16/583
• 代理公司: 上海思捷知識產(chǎn)權代理有限公司 31295
• 代理人: 王宏婧

本發(fā)明提供了一種昆蟲識別方法及系統(tǒng)，系統(tǒng)包括客戶端和服務器，所述客戶端和所述服務器連接，所述方法包括：所述客戶端獲取目標用戶拍攝的包含待識別昆蟲的影像照片，并獲取所述影像照片中的昆蟲區(qū)域，將所述昆蟲區(qū)域進行切片處理得到昆蟲圖片，將所述昆蟲圖片發(fā)送給服務器；所述服務器調用部署在所述服務器的昆蟲種類識別模型對所述昆蟲圖片進行識別處理，并將識別結果發(fā)送給所述客戶端；所述客戶端將所述識別結果推送給所述目標用戶。應用本發(fā)明提供的方案可以解決現(xiàn)有技術中昆蟲識別難度大、準確率低的問題。

技術領域

本發(fā)明涉及計算機視覺技術領域，特別涉及一種昆蟲識別方法及系統(tǒng)。

背景技術

目前，越來越多的人喜歡到戶外觀賞昆蟲，當人們發(fā)現(xiàn)不認識的昆蟲種類時，通常會通過昆蟲識別APP進行識別。目前的昆蟲識別APP進行識別的流程是客戶端在獲取到用戶提供的昆蟲的影像照片后會對圖片進行壓縮再傳輸給服務器，服務器使用昆蟲識別模型進行識別。然而在實際應用中，昆蟲的影像照片一般多是遠距離拍攝的，導致昆蟲本身占據(jù)整張照片的面積較小，圖片壓縮后會導致昆蟲區(qū)域的分辨率太低，增加了識別難度，同時降低了識別的準確率。

發(fā)明內容

本發(fā)明的目的在于提供一種昆蟲識別方法及系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有技術中昆蟲識別難度大、準確率低的問題。具體技術方案如下：

第一方面，本發(fā)明提供了一種昆蟲識別方法，采用一種昆蟲識別系統(tǒng)實現(xiàn)，所述昆蟲識別系統(tǒng)包括客戶端和服務器，所述客戶端和所述服務器連接，所述方法包括：

所述客戶端獲取目標用戶拍攝的包含待識別昆蟲的影像照片，并獲取所述影像照片中的昆蟲區(qū)域，將所述昆蟲區(qū)域進行切片處理得到昆蟲圖片，將所述昆蟲圖片發(fā)送給服務器；

所述服務器調用部署在所述服務器的昆蟲種類識別模型對所述昆蟲圖片進行識別處理，并將識別結果發(fā)送給所述客戶端；

所述客戶端將所述識別結果推送給所述目標用戶。

可選的，所述客戶端獲取所述影像照片中的昆蟲區(qū)域的方法包括：

通過部署在所述客戶端的昆蟲區(qū)域識別模型從所述影像照片中識別出昆蟲區(qū)域。

可選的，所述客戶端獲取所述影像照片中的昆蟲區(qū)域的方法包括：

將所述影像照片進行壓縮處理，并將壓縮后的影像照片上傳到所述服務器；

所述服務器通過部署在所述服務器的昆蟲區(qū)域識別模型從壓縮后的影像照片中識別出昆蟲區(qū)域，并將昆蟲區(qū)域的位置信息發(fā)送給所述客戶端；

所述客戶端根據(jù)昆蟲區(qū)域的位置信息從未壓縮的所述影像照片中確定所述昆蟲區(qū)域。

可選的，所述昆蟲區(qū)域識別模型為基于目標識別建立的神經(jīng)網(wǎng)絡模型。

可選的，所述識別結果包括所述昆蟲種類識別模型對所述昆蟲圖片識別出的多個可能性較大的昆蟲種類；

所述方法還包括：

針對多個可能性較大的昆蟲種類，所述服務器選取每一昆蟲種類對應的多張參考昆蟲圖片發(fā)送給所述客戶端；

所述客戶端將每一昆蟲種類對應的多張參考昆蟲圖片推送給所述目標用戶。

可選的，所述方法還包括：

針對多個可能性較大的昆蟲種類，所述服務器將每一昆蟲種類的屬性信息發(fā)送給所述客戶端；

所述客戶端將每一昆蟲種類的屬性信息推送給所述目標用戶。

可選的，各個參考昆蟲圖片選自所述目標用戶和/或其它用戶上傳的昆蟲圖片；

所述方法還包括：