CN112241466A - 一种基于动物识图的野生动物保护法律推荐系统 - Google Patents

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郭永清
郭永彤
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王瑞卿
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Abstract

本发明涉及司法技术领域，具体为一种基于动物识图的野生动物保护法律推荐系统，包括用户端、通信端和法律推荐服务器；法律推荐服务器包括用于识别涉案图片的图片识别单元，用于计算涉案金额的金额评估单元，用于生成推荐信息的法律推荐单元，用于储存野生动物保护法和野生动物保护案例的法律资源数据库，以及用于储存动物数据和动物制品数据的动物资源数据库；法律推荐单元根据涉案金额查找法律资源数据库，得到推荐信息。本发明通过图片识别单元快速鉴定出涉案动物或动物制品的种类，并结合金额评估单元实现快速计算出涉案金额，很好地推进了司法信息化，提高了办案人员工作效率，保障了人民群众的司法需。

Description

一种基于动物识图的野生动物保护法律推荐系统
技术领域
本发明涉及司法技术领域，具体为一种基于动物识图的野生动物保护法律推荐系统。
背景技术
随着违反野生动物保护法规，非法收购、运输、加工、出售国家重点保护的珍贵、濒危野生动物及其制品等破坏野生动物资源犯罪的不断增长，给野生动物保护法服务带来巨大压力。野生动物保护法的条例众多，以及涉案动物物种以及动物制品种类繁多，还导致从海量的法律条款中找到合适的法律条款耗时耗力。
传统的法律推荐系统或法律自助系统，一般采用关键字查询，而破坏野生动物资源犯罪存在大量的图片物证，如涉案动物图片或动物制品的图片。因此，能否对图片物证进行快速识别是提高野生动物保护法服务的关键所在。图像识别是野生动物形态鉴定中最常用的一种技术方法，此项技术检验速度快、鉴定成本低、对检材无损害。但现有技术中，虽然有能快速图像识别出动物或动物制品的系统，但缺少对动物或动物制品的金额进行评估的系统，而针对于破坏野生动物资源犯罪，涉案金额是决定量刑的关键因素，因此，如何准确计算出涉案金额是是亟待解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于动物识图的野生动物保护法律推荐系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于动物识图的野生动物保护法律推荐系统，包括：
用于储存涉案信息，并将涉案信息传输给法律推荐服务器的用户端；
与用户端连接，用于将用户端发送的涉案信息传输给法律推荐服务器的通信端；
与通信端连接，用于接收用户端发送的涉案信息，并识别和评估涉案信息，并将推荐信息发送至用户端的法律推荐服务器；
其中，所述涉案信息包括涉案图片和涉案数据，所述涉案图片包括动物图片和动物制品图片，所述涉案数据包括动物数量和动物制品重量；
所述用户端包括用于将涉案信息储存至用户端的录入单元，用于将涉案信息上传至法律推荐服务器的上传单元，以及用于下载推荐信息的接收单元；
所述法律推荐服务器包括用于识别涉案图片的图片识别单元，用于计算涉案金额的金额评估单元，用于生成推荐信息的法律推荐单元，用于储存野生动物保护法和野生动物保护案例的法律资源数据库，以及用于储存动物数据和动物制品数据的动物资源数据库；
所述法律推荐单元根据涉案金额查找法律资源数据库，得到推荐信息，所述法律推荐单元将涉案金额和推荐信息构建如下关系：
Figure BDA0002694916910000021
其中，a为涉案金额，x1、x2、……、xn为法律资源数据库中涉案金额界限，y1、y2、……、yn为法律资源数据库中具体刑罚裁量，y为推荐信息。
可选的，所述图片识别单元采用基于AdaBoost分类器的动物分类识别方法，所述图片识别单元的识别步骤包括以下步骤：
S1、采用高斯滤波器处理涉案图片，得到降噪图像；
S2、采用Kittler算法处理降噪图像，得到二值图像；
S3、提取二值图像的离散边界特征；
S4、采用AdaBoost分类器对离散边界特征进行训练，得到分类特征；
S5、将分类特征与动物资源数据库中图像进行验证，显示识别结果。
可选的，所述金额评估单元包括涉案动物金额计算和涉案动物制品金额计算；所述涉案动物金额计算公式：
涉案动物金额＝动物数量×单位物种金额；
所述涉案动物制品金额计算公式：
涉案动物制品金额＝动物制品重量×单位动物制品金额。
可选的，所述通信端通过有线或无线方式与所述法律推荐服务器连接，所述通信端包括光纤网络、移动通信基站、无线局域网热点。
可选的，所述动物数据包括物种图片、物种描述、物种地理分布、物种外貌特征和单位物种价值；所述动物制品数据包括动物制品图片、动物制品描述、动物制品外形特征和单位动物制品价值。
与现有技术相比，本发明提供了一种基于动物识图的野生动物保护法律推荐系统，具备以下有益效果：本发明通过图片识别单元快速鉴定出涉案动物或动物制品的种类，并结合金额评估单元实现快速计算出涉案金额，很好地推进了司法信息化，提高了办案人员工作效率，保障了人民群众的司法需求。
附图说明
图1为本发明的系统框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，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。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。
实施例：请参阅图1，本发明提供了一种基于动物识图的野生动物保护法律推荐系统，包括：用于储存涉案信息，并将涉案信息传输给法律推荐服务器的用户端；与用户端连接，用于将用户端发送的涉案信息传输给法律推荐服务器的通信端，通信端通过有线或无线方式与法律推荐服务器连接，通信端包括光纤网络、移动通信基站、无线局域网热点；与通信端连接，用于接收用户端发送的涉案信息，并识别和评估涉案信息，并将推荐信息发送至用户端的法律推荐服务器。
其中，涉案信息包括涉案图片和涉案数据，涉案图片包括动物图片和动物制品图片，涉案数据包括动物数量和动物制品重量。
用户端包括用于将涉案信息储存至用户端的录入单元，用于将涉案信息上传至法律推荐服务器的上传单元，以及用于下载推荐信息的接收单元。
法律推荐服务器包括用于识别涉案图片的图片识别单元，用于计算涉案金额的金额评估单元，用于生成推荐信息的法律推荐单元，用于储存野生动物保护法和野生动物保护案例的法律资源数据库，以及用于储存动物数据和动物制品数据的动物资源数据库。其中，动物数据包括物种图片、物种描述、物种地理分布、物种外貌特征和单位物种价值；动物制品数据包括动物制品图片、动物制品描述、动物制品外形特征和单位动物制品价值。
图片识别单元采用基于AdaBoost分类器的动物分类识别方法，图片识别单元的识别步骤包括以下步骤：
S1、采用高斯滤波器处理涉案图片，得到降噪图像；
S2、采用Kittler算法处理降噪图像，得到二值图像；
S3、提取二值图像的离散边界特征；
S4、采用AdaBoost分类器对离散边界特征进行训练，得到分类特征；
S5、将分类特征与动物资源数据库中图像进行验证，显示识别结果。
金额评估单元包括涉案动物金额计算和涉案动物制品金额计算；涉案动物金额计算公式：
涉案动物金额＝动物数量×单位物种金额；
涉案动物制品金额计算公式：
涉案动物制品金额＝动物制品重量×单位动物制品金额。
法律推荐单元根据涉案金额查找法律资源数据库，得到推荐信息，法律推荐单元将涉案金额和推荐信息构建如下关系：
Figure BDA0002694916910000051
其中，a为涉案金额，x1、x2、……、xn为法律资源数据库中涉案金额界限，y1、y2、……、yn为法律资源数据库中具体刑罚裁量，y为推荐信息。
基于动物识图的野生动物保护法律推荐系统的运行原理：用户端将涉案图片和涉案数据经通信端输给法律推荐服务器，法律推荐服务器中的图片识别单元识别出涉案图片中具体的动物或动物制品，并根据金额评估单元计算出涉案金额，法律推荐单元根据涉案金额查找与之相对应的具体刑罚裁量，该具体刑罚裁量即为推荐信息，法律推荐单元将推荐信息通过通信端输给用户端，极大的方便用户了解涉案处罚。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (5)

1.一种基于动物识图的野生动物保护法律推荐系统，其特征在于，包括：
用于储存涉案信息，并将涉案信息传输给法律推荐服务器的用户端；
与用户端连接，用于将用户端发送的涉案信息传输给法律推荐服务器的通信端；
与通信端连接，用于接收用户端发送的涉案信息，并识别和评估涉案信息，并将推荐信息发送至用户端的法律推荐服务器；
其中，所述涉案信息包括涉案图片和涉案数据，所述涉案图片包括动物图片和动物制品图片，所述涉案数据包括动物数量和动物制品重量；
所述用户端包括用于将涉案信息储存至用户端的录入单元，用于将涉案信息上传至法律推荐服务器的上传单元，以及用于下载推荐信息的接收单元；
所述法律推荐服务器包括用于识别涉案图片的图片识别单元，用于计算涉案金额的金额评估单元，用于生成推荐信息的法律推荐单元，用于储存野生动物保护法和野生动物保护案例的法律资源数据库，以及用于储存动物数据和动物制品数据的动物资源数据库；
所述法律推荐单元根据涉案金额查找法律资源数据库，得到推荐信息，所述法律推荐单元将涉案金额和推荐信息构建如下关系：
Figure FDA0002694916900000011
其中，a为涉案金额，x1、x2、……、xn为法律资源数据库中涉案金额界限，y1、y2、……、yn为法律资源数据库中具体刑罚裁量，y为推荐信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于动物识图的野生动物保护法律推荐系统，其特征在于：所述图片识别单元采用基于AdaBoost分类器的动物分类识别方法，所述图片识别单元的识别步骤包括以下步骤：
S1、采用高斯滤波器处理涉案图片，得到降噪图像；
S2、采用Kittler算法处理降噪图像，得到二值图像；
S3、提取二值图像的离散边界特征；
S4、采用AdaBoost分类器对离散边界特征进行训练，得到分类特征；
S5、将分类特征与动物资源数据库中图像进行验证，显示识别结果。
3.根据权利要求1所述的一种基于动物识图的野生动物保护法律推荐系统，其特征在于：所述金额评估单元包括涉案动物金额计算和涉案动物制品金额计算；所述涉案动物金额计算公式：
涉案动物金额＝动物数量×单位物种金额；
所述涉案动物制品金额计算公式：
涉案动物制品金额＝动物制品重量×单位动物制品金额。
4.根据权利要求1所述的一种基于动物识图的野生动物保护法律推荐系统，其特征在于：所述通信端通过有线或无线方式与所述法律推荐服务器连接，所述通信端包括光纤网络、移动通信基站、无线局域网热点。
5.根据权利要求1所述的一种基于动物识图的野生动物保护法律推荐系统，其特征在于：所述动物数据包括物种图片、物种描述、物种地理分布、物种外貌特征和单位物种价值；所述动物制品数据包括动物制品图片、动物制品描述、动物制品外形特征和单位动物制品价值。
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