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文檔簡介

口令：RAPID708基于安卓的植物識別app匯報人：邵晨智匯報時間：2015-7-30口令：RP2006研究背景目錄CONTENTS實驗方案關鍵技術/創新點成員介紹口令：RP20061.研究背景/國外：主要集中在農業生產中雜草物種的識別，并將其應用到農業機械設備中，使其能根據雜草的情況自動噴灑適量除草劑。識別物種單一國內：對植物分類識別的研究情況較少且起步比較晚。用植物葉片形狀特征進行植物識別的平均正確識別率為70.83%，利用植物葉片形狀特征和紋理特征進行植物自動識別的平均正確識別率為83.3%。識別率較低口令：RP2006存在問題/1.植物識別主要應用于農業領域，農業植物類別分類細，對農業背景知識要求高，模型復雜，應用范圍比較窄，只有很少的一部分研究普通植物的識別2.識別方法主要以單特征為主，主要單獨利用植物葉片圖像的顏色、形狀或紋理等特征，雖然之后慢慢轉向多特征融合進行識別，但識別率仍有相當的改進余地口令：RP20062.實驗方案/（1）利用手機APP中的拍照功能拍攝植物圖片（2）預處理圖片顏色、紋理、葉片的結構特征口令：RP20062.實驗方案/（3）植物葉片分類器的訓練及建立植物樹葉數據庫（4）圖像匹配口令：RP20062.實驗方案/（5）確定植物類型（6）鏈接到百度百科，呈現植物詳細信息根據求到的相似度匹配的結果，可以進行最相似植物的一個準確定位，這樣根據索引在數據庫里面查詢到該類植物的名稱。口令：RP2006植物識別的總體流程

整體流程圖/拍攝植物圖片預處理圖片訓練分類器，建立數據庫圖像匹配確定植物類型口令：RP20063.關鍵技術/（1）改進的圖像分割算法采用分水嶺算法對含自然背景的灰度圖像進行分割時，圖中每個獨立的局部谷底都劃歸為不同區域，最終導致“過分割”，即產生大量虛假的輪廓以致無法確認哪些是真正的輪廓。在分水嶺變換之后，通過合并小區域解決過度分割的問題。合并準則：依據面積的準則來合并，圖像進行分割后，通常計算各區域的面積像素個數，選擇適當的閉值來對各

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