CN106991449B - 一种生活场景重构辅助识别蓝莓品种的方法 - Google Patents
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Abstract
一种生活场景重构辅助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。
Description
技术领域
本发明涉及一种识别蓝莓品种的方法，具体说是一种生活场景重构辅助识别蓝莓品种的方法。
背景技术
蓝莓为多年生浆果类小灌木树种，果实富含花青素，营养价值高，深受消费者青睐，近年来国内种植品种越来越多，市场规模不断扩大。蓝莓分为栽培种和野生种，栽培种又分为北高丛、南高丛、半高丛、矮丛和兔眼等5个类型，每一类型又包括了许多具体品种，目前全球已有数百品种。野生种在我国东北地区有分布，是该区重要的林下经济植物之一。众多蓝莓品种的正确识别是科学开发、合理利用该资源的重要前提。目前，我国种植的蓝莓基本上都是国外品种，这些品种引进渠道多样，品种信息管理不完善，还有些企业对品种私自编号，隐藏正确品种信息，造成生产实践中一些品种信息错乱。此外，国内一些科研机构和企业正在从事蓝莓育种工作，预计会有越来越多的、具有自主版权的品种发布。综上所述，研发一个使用便利、准确度高的蓝莓品种识别方法在生产实践中有着重要意义。
蓝莓品种识别需要分类学知识和丰富的实践经验，传统上是请本领域的专家到现场鉴别，该做法及时性差、经济成本高，结果准确性完全依赖专家的水平。随着计算机视觉技术的迅速发展，利用植物叶、花、果实和种子等的数字图像进行解析，进而判断植物品种，这是解决问题的一个新途径，常用的方法有关系结构匹配、统计学和机器学习等三类。当前，基于图像分析的品种识别方法还不够完善，需要改进，比如品种样本库小，结果无法满足实际需求。另外，现有的方法都局限植物器官自身的特征分析上，试图通过各种计算机算法提取分类特征，达到识别品种的目的，但极少涉及植物生长的地点、生长所需的土地、地形和气候条件以及植物植株大小等，这些因素对正确识别植物品种具有重要价值，可在一定程度上提高识别的效率和准确率。
发明内容
本发明提供了一种生活场景重构辅助识别蓝莓品种的方法，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。
为实现上述目的，本申请采用的技术方案是：一种生活场景重构辅助识别蓝莓品种的方法，具体步骤如下：
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：
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。
服务器端：
(8)生活场景重构的数据准备
蓝莓生长与土地利用类型、土壤、地形和气候等因素密切相关，这些因素也构成了其生存、生长的具体生活场景，结合蓝莓自身的生物学特性就可以推断某一场景是否适合一个蓝莓品种的生长。生活场景的构建涉及两大类数据，第一类是各个蓝莓品种在全国的实际种植位置数据，第二类是环境数据，包括：年均温、年最高温、年最低温、每月月均温、每月最高温、每月最低温、年均降水量、月均降水量、年均相对湿度、月均相对湿度、年均太阳总辐射、月均太阳总辐射，以及海拔高度、坡度、坡向、土地利用、土壤pH、需冷量等。所有数据在ArcGis软件中进行预处理，最终构建成具有同一坐标系统、同一精度的地理空间数据库。
(9)构建生活场景诊断模型
从步骤(8)所建数据库中选择一个蓝莓品种分布数据作为样本点，然后从环境变量数据子库中提取样本点对应的环境特征，取90％样本点作为训练数据，10％样本点作为验证数据。选择径向基核函数，利用One-class SVM方法对训练数据进行训练并检验，构建基于品种-土地-地形-气候相匹配的生活场景诊断模型。逐一选择蓝莓样本库中的品种，重复上述构建模型的过程，最终构建完成样本库所有蓝莓品种的生活场景诊断模型。
(10)生活场景辅助识别
获取步骤(7)中客户端传来的初步识别品种和GPS位置信息，从环境数据子库中提取GPS位置所指地点的各个环境因子，利用步骤(9)所得模型进行诊断，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：
(11)品种最终识别
依据步骤(10)所得结果，若初步识别品种不能在GPS所指地点生存则断定初步识别结果错误，需要重复步骤(7)及后续步骤继续识别，反之则接受初步识别结果。
本发明中，步骤(1)～(7)为叶片形态特征的识别结果，(8)～(10)为依据品种生长所需的环境因子所得识别结果，该结果不具有唯一性；综合考虑形态特征识别和环境匹配识别，以特征识别为主，以环境匹配识别为辅，以最能符合上述两个识别的为最终结果。
本发明由于采用以上技术方案，能够取得如下的技术效果：①样本库齐全；②品种识别不仅考虑了叶片本身的形态特征，而且考虑了品种生长所需的环境条件是否适合；③本发明不但可以识别蓝莓品种，而且可以获取该品种生长所需的土地、地形和气候等环境要素；④本发明可以在单机和C/S模式下使用，能联网则运行在C/S模式，不能联网则以客户端单机运行，仅以叶片形态特性识别进行诊断。
附图说明
本发明共有附图1幅：
图1为一种生活场景重构辅助识别蓝莓品种的方法流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。
本实施例公开了一种生活场景重构辅助识别蓝莓品种的方法，具体实施步骤如下：
(1)地理标记照片的获取
启动Android手机GPS功能，拍照软件设置为保存位置信息。取一个合适尺寸的纯白背景板放在叶片后面，待搜星完成后，调整拍摄的距离和角度，拍摄叶片的地理标记照片。
(2)图像预处理
删除照片空白区域，以背景板为参照，进行白平衡处理，再采用中值滤波法消除噪声，最后提取照片的GPS信息。
(3)图像分割
以照片的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。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
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。
(5)形态特征提取
对步骤(4)所得二值图像进行解析，提取叶片的hu不变距、纵横比、矩形度、面积凹凸比、周长凹凸比、圆形度、球状性等特征。
(6)构建分类器
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。
(7)基于形状特征的品种识别
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。
(8)生活场景重构的数据准备
多渠道获取构建蓝莓生活场景所需的两大类数据，第一类是各个蓝莓品种在全国的实际种植位置数据，第二类是环境数据，包括：年均温、年最高温、年最低温、每月月均温、每月最高温、每月最低温、年均降水量、月均降水量、年均相对湿度、月均相对湿度、年均太阳总辐射、月均太阳总辐射，以及海拔高度、坡度、坡向、土地利用、土壤pH、需冷量等。所有数据在ArcGis软件中进行预处理，最终构建成具有同一坐标系统、同一精度的地理空间数据库。
(9)构建生活场景诊断模型
从步骤(8)所建数据库中选择一个蓝莓品种分布数据作为样本点，然后从环境变量数据子库中提取样本点对应的环境特征，取90％样本点作为训练数据，10％样本点作为验证数据。选择径向基核函数，利用One-class SVM方法对训练数据进行训练并检验，构建基于品种-土地-地形-气候相匹配的生活场景诊断模型。逐一选择蓝莓样本库中的品种，重复上述构建模型的过程，最终构建完成样本库所有蓝莓品种的生活场景诊断模型。
(10)生活场景辅助识别
获取步骤(7)中客户端传来的初步识别品种和GPS位置信息，从环境数据子库中提取GPS位置所指地点的各个环境因子，利用步骤(9)所得模型进行诊断，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。
(11)品种最终识别
依据步骤(10)所得结果，若初步识别品种不能在GPS所指地点生存则断定初步识别结果错误，需要重复步骤(7)及后续步骤继续识别，反之则接受初步识别结果。
植物叶片存活期长，一年中多数时间都可方便采集，可作为植物品种识别的参照器官，因此用叶片来识别品种是最直接有效且最简单的方法。同时，智能手机的普及和性能的迅速提升，为利用手机识别蓝莓品种提供了性能强大的计算平台。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种生活场景重构辅助识别蓝莓品种的方法，其特征在于，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；
步骤六中构建SVM识别模型，具体为：按照步骤一～步骤五构建样本库，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：
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；
利用SVM识别模型进行诊断，得到品种初步识别结果；
步骤八中建立生活场景重构的地理空间数据库，具体为：第一类是各个蓝莓品种在全国的实际种植位置数据；第二类是环境数据，包括：年均温、年最高温、年最低温、每月月均温、每月最高温、每月最低温、年均降水量、月均降水量、年均相对湿度、月均相对湿度、年均太阳总辐射、月均太阳总辐射，以及海拔高度、坡度、坡向、土地利用、土壤pH、需冷量；所有数据在ArcGis软件中进行预处理，最终构建成具有同一坐标系统、同一精度的地理空间数据库；
步骤九中构建生活场景诊断模型，具体为：从步骤八所建数据库中选择一个蓝莓品种分布数据作为样本点，然后从环境变量数据子库中提取样本点对应的环境特征，取90％样本点作为训练数据，10％样本点作为验证数据；选择径向基核函数，利用One-class SVM方法对训练数据进行训练并检验，构建基于品种-土地-地形-气候相匹配的生活场景诊断模型；逐一选择蓝莓样本库中的品种，重复上述构建模型的过程，最终构建完成样本库所有蓝莓品种的生活场景诊断模型。
2.根据权利要求1所述一种生活场景重构辅助识别蓝莓品种的方法，其特征在于，步骤一中获取带有地理标记的叶片照片，具体为：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。
3.根据权利要求1所述一种生活场景重构辅助识别蓝莓品种的方法，其特征在于，步骤二中对叶片照片进行图像预处理，具体为：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，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，用来构建本地点的生活场景。
4.根据权利要求1所述一种生活场景重构辅助识别蓝莓品种的方法，其特征在于，步骤三图像分割，具体为以叶片图像的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，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。
5.根据权利要求1所述一种生活场景重构辅助识别蓝莓品种的方法，其特征在于，步骤五中形态特征提取，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.根据权利要求1所述一种生活场景重构辅助识别蓝莓品种的方法，其特征在于，获取步骤七中客户端传来的初步识别品种和GPS位置信息，从环境数据子库中提取GPS位置所指地点的各个环境因子，利用步骤九所得模型进行诊断，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。
7.根据权利要求1所述一种生活场景重构辅助识别蓝莓品种的方法，其特征在于，步骤十一进行品种最终识别，具体为：若初步识别品种不能在GPS所指地点生存则断定初步识别结果错误，需要重复步骤七到步骤十，反之则接受初步识别结果。
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