一种基于物联网的植物种类识别系统的制作方法

1.本发明属于植物种类识别技术领域，具体涉及一种基于物联网的植物种类识别系统。


背景技术：

2.在外出时，经常会看到很漂亮的花朵、雄伟的树木或者其他感兴趣的植物，于是会停下来观赏拍照，可在欣赏的同时，却很少有人知道这到底是什么植物，这样难免会造成遗憾。现在随着科技水平的不断发展，近年来图像信息提取、特征匹配、机器学习、数据挖掘和图像搜索等方面的技术都有了很大程度的提高。于是可以利用这些技术，帮助用户实现植物种类的快速判别，并同时给出这种植物的详细信息，用户只要用手机传一张照片，通过系统上传至云端进行比较，根据返回数据便可以对该植物有一个更全面的了解。
3.目前，也存在较多对于植物种类的识别算法和系统，这些识别算法和系统基本是基于对图像局部区域进行搜索和分割，然后对局部图像进行比对分析，对植物种类匹配，实现对植物种类的识别，但是这些算法和系统识别速度较慢，识别失误率较大。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种基于物联网的植物种类识别系统，以解决上述背景技术中提出目前这些识别算法和系统基本是基于对图像局部区域进行搜索和分割，然后对局部图像进行比对分析，对植物种类匹配，实现对植物种类的识别，但是这些算法和系统识别速度较慢，识别失误率较大的问题。
5.为实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
6.一种基于物联网的植物种类识别系统，包括：扫描装置和设置于扫描装置顶部的物联网控制模块、识别模块和处理模块，所述物联网控制模块统一接收识别模块和处理模块的采集信息，所述物联网控制模块包括图像质量识别判断单元、图像处理单元、图像编码单元和用户终端，所述图像质量识别判断单元用于对上传的所述植物图像进行图像质量的识别判断；所述图像处理单元，用于当所述植物图像的图像质量合格时，对上传的所述植物图像进行图像处理，获取包含有植物的分割图像；
7.所述识别模块包括预处理单元、特征提取单元和分类识别单元，所述预处理单元、特征提取单元和分类识别单元依次将提取后的信息通过处理模块传送至物联网控制模块，由物联网控制模块提供识别结果。
8.优选的，所述预处理单元用于将植物图像转换为二值图像；所述特征提取，用于提取上述图像中的相对特征，构成特征数据矩阵；所述分类识别，用于构建基于深度学习的神经网络模型，该模型采用五层bp神经网络，其中四层全连接层，最后一层为归一层；通过训练该模型，用于后续的植物识别。
9.优选的，所述处理模块进行的图像处理包括图像灰度化、二值化、去除噪声和特征提取，所述物联网控制模块得到上述数据后，对比原先建立好的植物叶片图像信息的数据
库，通过图像检索算法，对比采集到的图像与数据库中叶片图像的相似度，从而识别出被识别植物叶片的种类。
10.优选的，所述物联网控制模块包括内置rf前端的cpu主芯片，包括天线、匹配网络、高通滤波器hpf、低通滤波器lpf、平衡网络c13、l1、c3、接收端口rfi和发送端口rfo。
11.优选的，所述处理模块将识别模块接受到的所述植物图像进行解析，获取采集到的植物图像的基本信息，所述基本信息还包含所述植物图像的亮度、对比度、清晰度和像素值，将获取到的所述植物图像的基本信息与预先存储在物联网控制模块基本信息转化的数据值进行比对判断，判断获取到的所述植物图像的图像质量是否与所存储的图像匹配，若匹配，得出匹配值，当匹配值大于等于99％时，获取植物信息。
12.优选的，所述识别模块需要采集的数据包括植物叶片的周长凹凸比、面积凹凸比、偏心率、形状参数、圆形度、狭长度、矩形度以及周长长宽比等。
13.优选的，所述图像编码单元，用于对获取到的包含有植物的分割图像进行编码，生成所述分割图像内所包含的植物的编码向量参数和所述植物的各个部分的编码向量参数。
14.优选的，所述物联网控制模块还包括数据比对单元和种类反馈单元，所述数据比对单元用于将获取到的植物的编码向量参数和所述植物的各个部分的编码向量参数与预先存储的植物标准向量参数进行比对，最终确定出植物的种类的相关数据。
15.优选的，所述种类反馈单元用于将确定出的植物种类反馈给用户终端，并在所述用户终端上进行显示。
16.优选的，所述扫描装置包括旋转立柱和安装板，所述安装板转动安装于立柱顶端，所述识别模块固定安装于安装板上表面，所述立柱底部固定安装有底板，所述底板底面环形等距阵列有插杆。
17.优选的，所述立柱呈伸缩结构设置，所述立柱包括带有内螺纹空心管和螺纹连接于空心管内的螺纹杆，所述螺纹杆表面螺纹连接有锁紧螺母。
18.本发明的技术效果和优点：本发明提出的一种基于物联网的植物种类识别系统，与现有技术相比，利用物联网控制模块提供更为广泛的图集内存和植物信息数据，取代基础运算方法，提高识别速度，利用图像质量识别判断单元、图像处理单元、图像编码单元配合使用，提高采集信息的精准度，利用数据对比单元，直接对采集的相关信息做比对，快速得出采集信息的精准数据。
附图说明
19.图1为本发明一种基于物联网的植物种类识别系统的系统框图；
20.图2为本发明的扫描装置立体结构示意图。
具体实施方式
21.下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
22.本发明提供了如图1
‑
2所示的一种基于物联网的植物种类识别系统，包括扫描装
置1和设置于扫描装置1顶部的物联网控制模块、识别模块和处理模块，物联网控制模块统一接收识别模块和处理模块的采集信息，物联网控制模块包括图像质量识别判断单元、图像处理单元、图像编码单元和用户终端，图像质量识别判断单元用于对上传的植物图像进行图像质量的识别判断；图像处理单元，用于当植物图像的图像质量合格时，对上传的植物图像进行图像处理，获取包含有植物的分割图像。
23.识别模块包括预处理单元、特征提取单元和分类识别单元，预处理单元、特征提取单元和分类识别单元依次将提取后的信息通过处理模块传送至物联网控制模块，由物联网控制模块提供识别结果。
24.具体的，预处理单元用于将植物图像转换为二值图像；特征提取，用于提取上述图像中的相对特征，构成特征数据矩阵；分类识别，用于构建基于深度学习的神经网络模型，该模型采用五层bp神经网络，其中四层全连接层，最后一层为归一层；通过训练该模型，用于后续的植物识别。
25.具体的，处理模块进行的图像处理包括图像灰度化、二值化、去除噪声和特征提取，物联网控制模块得到上述数据后，对比原先建立好的植物叶片图像信息的数据库，通过图像检索算法，对比采集到的图像与数据库中叶片图像的相似度，从而识别出被识别植物叶片的种类。
26.具体的，物联网控制模块包括内置rf前端的cpu主芯片，包括天线、匹配网络、高通滤波器hpf、低通滤波器lpf、平衡网络c13、l1、c3、接收端口rfi和发送端口rfo。
27.具体的，处理模块将识别模块接受到的植物图像进行解析，获取采集到的植物图像的基本信息，基本信息还包含植物图像的亮度、对比度、清晰度和像素值，将获取到的植物图像的基本信息与预先存储在物联网控制模块基本信息转化的数据值进行比对判断，判断获取到的植物图像的图像质量是否与所存储的图像匹配，若匹配，得出匹配值，当匹配值大于等于99％时，获取植物信息。
28.具体的，识别模块需要采集的数据包括植物叶片的周长凹凸比、面积凹凸比、偏心率、形状参数、圆形度、狭长度、矩形度以及周长长宽比等；
29.具体的，图像编码单元，用于对获取到的包含有植物的分割图像进行编码，生成分割图像内所包含的植物的编码向量参数和植物的各个部分的编码向量参数
30.具体的，物联网控制模块还包括数据比对单元和种类反馈单元，数据比对单元用于将获取到的植物的编码向量参数和植物的各个部分的编码向量参数与预先存储的植物标准向量参数进行比对，最终确定出植物的种类的相关数据，种类反馈单元用于将确定出的植物种类反馈给用户终端，并在用户终端上进行显示。
31.具体的，扫描装置1包括旋转立柱101和安装板102，安装板102转动安装于立柱101顶端，识别模块固定安装于安装板102上表面，立柱101底部固定安装有底板103，底板103底面环形等距阵列有插杆104，立柱101呈伸缩结构设置，立柱101包括带有内螺纹空心管和螺纹连接于空心管内的螺纹杆，螺纹杆表面螺纹连接有锁紧螺母。
32.本发明利用物联网控制模块提供更为广泛的图集内存和植物信息数据，取代基础运算方法，提高识别速度，利用图像质量识别判断单元、图像处理单元、图像编码单元配合使用，提高采集信息的精准度，利用数据对比单元，直接对采集的相关信息做比对，快速得出采集信息的精准数据。
33.最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。