[实用新型]一种基于手持终端叶片图像的植物物种识别装置

说明书

技术领域

本实用新型涉及数字图像处理和模式识别技术领域，尤其是涉及一种基于手持终端叶片图像的植物物种识别装置。

背景技术

目前，植物物种识别主要有三种方式：

(1)人工贴上的物种标签：这是大部分植物园或公园采取的为方便游客识别植物物种的一种方法，即，将刻有植物相关信息的标签牌贴于植物枝干上供游客阅读。此方法存在着耗费人力物力、传达信息较少、表达不醒目以及标签易被腐蚀等先天性不足，限于此，仅在收费或者受保护的景区得以普及；

(2)人工贴上的二维码：此方法可视为方法(1)的升级版，是物种标签和现代电子技术发展相结合的产物，游客通过扫描贴于植物枝干上的二维码，接入互联网即可获得丰富的植物物种信息，该方法克服了方法(1)中的传递信息少的缺点，但仍存在着耗费人力物理和标签易被腐蚀等缺点，仅在极少数园区得以实施，目前仍处于试验阶段；

(3)专业的植物分类学工作者的研究：这是最传统的植物分类学研究方法，研究者们通过采集标本和人工测量，并结合经验知识和书本指导对标本进行分类，这种方法工作量巨大，并且需要大量专业知识，只能在科研领域得以实施。

以上三种方法由于自身的缺陷都未能够得到普及，目前市场上并没有一种方便快捷并且代价小的植物物种识别方法或装置。

随着机器学习和数字图像处理等技术的快速发展，人们试图借助计算机的强大计算能力和学习能力，对植物物种进行自动识别。过去20年，欧美等国家陆续有科研工作者呼吁通过采用机器学习和数字图像处理技术将植物物种识别实现全自动或半自动的计算机辅助计算。1993年Guyey通过精确定位叶片图像轮廓上的点得到的植物叶片形状特征，并提取17种叶片图像的外形特征作为分类器的输入数据实现40种植物物种的可视化识别；1999年CholhongIm等利用叶片的多边形逼近来识别槭属类植物；2001年Manh利用变形结构来逼近叶片：首先找到骨架，然后在骨架上作垂线。这些研究工作的对象大都局限于某一特定领域的几种植物，未能普及。

由于植物的生长环境基本都在室外，传统的台式机，笔记本不适合随身携带来采集识别植物叶片，而手持设备体积小，方便携带，并且摄像系统的普及以及3G时代的到来，将十分有利于利用手机、平板等采集叶片，通过单机或者联网的形式对植物叶片进行处理识别。

目前主流的移动端操作系统包括iOS、Android和WindowsPhone，iOS是由苹果公司开发的移动操作系统，苹果公司最早于2007年1月9日的Macworld大会上公布了这个系统，当时它的名字是iPhoneOSX，是设计给iPhone使用的，同时颠覆手机行业的iPhone也横空出世了，它创新的多点触控操作以及极简的用户体验都让全球消费者为之疯狂，3.5英寸的480×320分辨率的大屏幕也远远超过当时手机行业的平均配置，单一Home键让当时标配的数字按键变得日渐多余，直接导致了今天大屏触摸手机横行而传统造型手机日渐消失的现状。后来该系统陆续套用到iPodtouch、iPad以及AppleTV等产品上。目前该系统已陆续发展到了8.1版本。

实用新型内容

本实用新型的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种自动识别、结构简单、携带方便、操作容易、处理快速高效、精度高的基于手持终端叶片图像的植物物种识别装置。

本实用新型的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于手持终端叶片图像的植物物种识别装置，用以帮助游客根据植物的叶片特征进行植物物种的识别，该装置包括通过无线网络互相连接的客户端和服务器端，所述的客户端包括图像采集器、客户端图像处理器、网络通信器、人机交互界面和客户端数据存储器，所述的图像采集器、网络通信器、人机交互界面和客户端数据存储器分别与客户端图像处理器连接，所述的网络通信器与服务器端通信。

所述的图像采集器包括摄像头、曝光控制器、图像传感器、外接闪光灯和模数转换器，所述的摄像头分别与曝光控制器、图像传感器、外接闪光灯连接，所述的模数转换器分别与图像传感器和客户端图像处理器连接。

所述的服务器端包括依次连接的服务器端图像处理器、图像识别器和服务器端数据存储器，所述的服务器端图像处理器与网络通信器通信。

所述的客户端数据存储器包括内存储卡和外存储卡，所述的内存储卡和外存储卡分别与客户端图像处理器连接，所述的内存储卡大小为1GB，所述的外存储卡大小为16-64GB。

所述的外接闪光灯置于摄像头和植物叶片之间，且外接闪光灯与所述摄像头之间的距离为1～2cm。