[发明专利]一种识别蓝莓品种的方法

摘要

一种识别蓝莓品种的方法，具体步骤如下：客户端：步骤一，获取带有地理标记的叶片照片；步骤二，对叶片照片进行图像预处理；步骤三，图像分割；步骤四，叶柄剔除；步骤五，形态特征提取；步骤六，构建SVM识别模型；步骤七，基于形状特征进行初步识别品种；服务器端：步骤八，建立生活场景重构的地理空间数据库；步骤九，构建生活场景诊断模型；步骤十，判断初步识别品种是否可在此地生存,识别结果传送到客户端；客户端：步骤十一，进行品种最终识别。本申请中客户端对叶片形态特征进行识别，服务器端对品种和生存条件是否匹配进行判断，两者综合就可高效率、高精度识别蓝莓品种。

主权项

1.一种识别蓝莓品种的方法，其特征在于，包括，客户端：(1)叶片地理标记照片的获取首先，启动手机内置GPS模块，在空旷地带利用GPS定位，在无GPS信号的地方使用手机移动网络或WiFi进行定位；其次，在手机拍照软件中进行设置，拍照时保存定位信息；最后，取一个合适尺寸的纯白背景板放在叶片后面，调整拍摄的距离和角度，获取叶片的地理标记照片，检查照片，确保照片合格；(2)图像预处理根据叶片大小进行剪切，去除照片多余区域，减小图像尺寸；以白色背景板为参照，进行白平衡处理，正确校正图像颜色；选择中值滤波法，消除噪声，保持图像的细节；从地理标记照片提取GPS信息，该定位信息用于发送到服务器端，利用该信息查询本地点的土地、地形、土壤、气候数据等，用来构建该地的生活场景；(3)图像分割以叶片图像的R、G、B三色通道为算子，按照公式(R-G-B)为特征量进行计算，结果为灰度图像，叶片和背景的灰度值差异显著，灰度分布呈双峰结构，利用Otsu最大类间方差法进行阈值分割，得到叶片的二值图像；(4)叶柄剔除多数情况下，叶柄容易增大品种识别难度，导致识别错误，故在完成图像分割后，还需剔除叶柄。对二值图像进行编辑，选择擦除工具，将叶柄从分类结果图像中删除，提高品种识别的精度；(5)形态特征提取对步骤(4)所得二值图像进行分析，提取叶片的形态特征，包括：hu不变距、纵横比、矩形度、面积凹凸比、周长凹凸比、圆形度、球状性；(6)构建SVM识别模型按照步骤(1)～(5)构建样本库，使用SVM向量机方法训练样本数据，得到叶片图像特征分类模型，以此作为叶片识别模型。训练过程中，选择径向基核函数来对样本特征向量进行训练，径向基核函数如下： K ( x i , x j ) = exp ( - | | x i , x j | | 2 2 σ 2 ) ]]>其中，Xi、Xj是特征向量，σ2为径向基核函数参数，σ2主要影响样本数据在高维特征空间中分布的复杂程度；(7)基于形状特征的品种识别在蓝莓品种鉴别现场，依据步骤(1)～(5)获取待识别蓝莓叶片照片，并提取其基本特征，利用步骤(6)构建的SVM识别模型进行诊断，得到品种初步识别结果。把初步识别结果和步骤(2)所得地理标记照片的GPS定位信息发送到服务器端。