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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。
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公开(公告)号：CN105631451A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201610008257.0
申请日：2016-01-07
Applicant: 同济大学
CPC classification number: G06K9/40 , G06K9/46 , G06K9/6269
Abstract: 本发明涉及一种基于安卓系统的植物叶片识别方法，该方法包括以下步骤：1)ARM设备端在得到服务器端允许接入的情况下，与服务器端建立网络连接；2)ARM设备端获取待识别图片，抠取待识别图片中的叶片部分，并进行预处理；3)处理完成之后发送服务请求，服务器端接受和分析ARM设备端的服务请求，并启动服务器端的识别功能模块，响应ARM设备端的识别请求，进行叶片识别，完成识别后将植物叶片识别结果反馈给ARM设备端。4)ARM设备端获取服务器端发送的植物叶片识别结果，并显示出来。与现有技术相比，本发明具有适用范围广、识别精度高、速度快、操作简单、使用方便等优点。
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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。
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