基于叶片HOG特征和智能终端平台的植物物种识别方法

    公开(公告)号:CN104036235B

    公开(公告)日:2017-07-07

    申请号:CN201410228847.5

    申请日:2014-05-27

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于叶片HOG特征和智能终端平台的植物物种识别方法,包括以下步骤:1)客户端获取叶片图像;2)对获取的叶片图像进行预处理后将叶片图像传输给服务器端,并同时向服务器端发送识别请求;3)服务器端收到识别请求后,对叶片图像进行HOG特征提取;4)以提取出的HOG特征作为训练好的SVM分类器的输入,对叶片图像进行分类识别;5)根据识别结果从植物物种数据库查找当前叶片图像对应类别的植物物种信息,并发送给客户端;6)客户端显示识别结果及对应植物物种信息。与现有技术相比,本发明具有准确率高、使用方便等优点。

    基于叶片HOG特征和智能终端平台的植物物种识别方法

    公开(公告)号:CN104036235A

    公开(公告)日:2014-09-10

    申请号:CN201410228847.5

    申请日:2014-05-27

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于叶片HOG特征和智能终端平台的植物物种识别方法,包括以下步骤:1)客户端获取叶片图像;2)对获取的叶片图像进行预处理后将叶片图像传输给服务器端,并同时向服务器端发送识别请求;3)服务器端收到识别请求后,对叶片图像进行HOG特征提取;4)以提取出的HOG特征作为训练好的SVM分类器的输入,对叶片图像进行分类识别;5)根据识别结果从植物物种数据库查找当前叶片图像对应类别的植物物种信息,并发送给客户端;6)客户端显示识别结果及对应植物物种信息。与现有技术相比,本发明具有准确率高、使用方便等优点。

    一种植物物种自动识别装置

    公开(公告)号:CN203894771U

    公开(公告)日:2014-10-22

    申请号:CN201420047562.7

    申请日:2014-01-24

    Applicant: 同济大学

    Inventor: 黄德双 夏青 杨凯

    Abstract: 本实用新型涉及一种植物物种自动识别装置,包括相连接的客户端和服务器端,所述的客户端包括依次连接的图像采集器、图像处理器、网络通信器和人机界面,所述的服务器端包括数据库服务器和应用服务器,所述的应用服务器分别连接数据库服务器和网络通信器;所述的图像采集器包括摄像头、光传感器、曝光控制器、辅助摄像光源和存储卡,所述的摄像头与存储卡连接,所述的曝光控制器分别连接光传感器和辅助摄像光源。与现有技术相比,本实用新型具有携带方便、操作容易、图像处理实时、高效等优点。

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