[發明專利]可擴展的農作物病害分析庫的建立以及輔助鑒定方法

在審

• 申請號: 202110351566.9
• 申請日: 2021-03-31
• 公開（公告）號: CN113094464A
• 公開（公告）日: 2021-07-09
• 發明（設計）人: 楊錦鋒
• 申請（專利權）人: 哈爾濱理工大學
• 主分類號: G06F16/31
• 分類號: G06F16/31;G06F16/33;G06F16/51;G06F16/583;G06F8/30;G06Q50/02
• 代理公司: 哈爾濱東方專利事務所 23118
• 代理人: 陳曉光

1.一種可擴展的農作物病害分析庫的建立以及輔助鑒定方法，其特征是：該方法采用基于文本檢索和基于圖像檢索相結合，基礎檢索框架采用Lucene實現文本索引和檢索、使用LIRE實現圖像索引和檢索，根據用戶的反饋優化診斷方法和融合方法；

該方法包括如下步驟：

病害分析庫的建立：

步驟一：病害文本描述的索引建立；

首先進行癥狀文本的分析，采用基于隱馬爾可夫的中文分詞模型對文本進行分詞器，并進行訓練、停用詞過濾后構成構成病害專有詞表，最終結構化索引的建立；

步驟二：癥狀圖片索引建立；

對圖片特征建立索引，并對每張圖片均提取多種特征；

步驟三：索引的維護；

農作物病害輔助鑒定：

步驟一：基于癥狀文本檢索的鑒定；

對用戶輸入的癥狀文本進行分析，然后構造布爾查詢；

步驟二：基于癥狀圖片檢索的鑒定；

對用戶上傳的圖片進行特征抽取，執行圖片檢索，然后檢索相似度值修正并輸出；

文本檢索結果里的相似度用表示，該值體現了用戶輸入的文本與病害知識里的癥狀描述的相似度，圖片檢索結果的相似度用表示，該值體現了用戶上傳圖片與病害知識里的癥狀圖片的相似度，把兩個相似度值進行修正然后進行比較；

（1）

公式（1）中，L表示用戶輸入文本的長度， f(L)函數的取值在[0,1)；

當用戶不輸入癥狀文字描述的時候f(L)取值為0，診斷結果就只參考圖片檢索結果，是引入的一個調節超參數，更偏向于文本檢索結果，因為文本匹配是一種更直接的匹配方式；

（2）

g函數定義如公式（3）所示：

（3）

基于公式（1），對P個文本檢索結果和Q個圖片檢索結果的相似度值進行修正，根據修正后的相似度值對P+Q個檢索結果倒排序，取前N個作為最終的診斷輸出。

2.根據權利要求1所述的可擴展的農作物病害分析庫的建立以及輔助鑒定方法，其特征是：所述的步驟一中癥狀文本的分析具體過程為：采用基于隱馬爾可夫的中文分詞模型對文本進行分詞器，該模型在開放域中文語料上訓練；

對分詞后的文本進行停用詞過濾，停用詞表采用常規的停用詞表；

整理常見的描述病害癥狀的詞構成病害專有詞表，根據專有詞表對分詞后的文本進行詞的合并。

3.根據權利要求1所述的可擴展的農作物病害分析庫的建立以及輔助鑒定方法，其特征是：所述的結構化索引的建立的具體過程為：使用lucene對分析處理后的癥狀文本建立結構化倒排索引，把每一個病害的文本描述及相關類型信息作為一個結構化文檔，基于該結構化文檔建立結構化索引，在后續檢索階段可支持結構化檢索。

4.根據權利要求1所述的可擴展的農作物病害分析庫的建立以及輔助鑒定方法，其特征是：所述的癥狀圖片索引建立的具體過程為：對圖片建立索引首先要提取圖片的特征，然后對圖片特征建立索引，使用16種圖片特征提取方法，對每張圖片均提取16種特征，為后續檢索提供多種特征選擇；

每個病害的描述有多張圖片，把每張圖片及其相關病害信息組成一個結構化文檔，建立結構化索引。

5.根據權利要求1所述的可擴展的農作物病害分析庫的建立以及輔助鑒定方法，其特征是：所述的構造布爾查詢的具體過程為：布爾查詢是組合多個檢索條件的表達式，Lucene根據布爾查詢執行檢索。

6.由于專家維護的“標準病歷”中作物名、生長期、部位要與用戶輸入的這三類信息一致，用戶輸入的癥狀描述與專家維護的癥狀描述的匹配看作是某種模糊匹配，這種模糊匹配由Lucene執行相似度計算，在相似度計算的時候首先對文本進行分析處理，因而布爾表達式的形式如下：

作物名=用戶輸入作物名 AND 作物部位=用戶輸入的作物部位

AND 生長期=用戶輸入的生長期 AND 用戶輸入癥狀相似度計算

執行檢索得到的每一個檢索結果是一個結構化文檔，包含病害名、應對措施和相似度值，檢索結果按照相似度值倒排序；

執行檢索后，取前P個檢索結果。