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口令：RAPID708基于安卓的植物识别app汇报人：邵晨智汇报时间：2015-7-30口令：RP2006研究背景目录CONTENTS实验方案关键技术/创新点成员介绍口令：RP20061.研究背景/国外：主要集中在农业生产中杂草物种的识别，并将其应用到农业机械设备中，使其能根据杂草的情况自动喷洒适量除草剂。识别物种单一国内：对植物分类识别的研究情况较少且起步比较晚。用植物叶片形状特征进行植物识别的平均正确识别率为70.83%，利用植物叶片形状特征和纹理特征进行植物自动识别的平均正确识别率为83.3%。识别率较低口令：RP2006存在问题/1.植物识别主要应用于农业领域，农业植物类别分类细，对农业背景知识要求高，模型复杂，应用范围比较窄，只有很少的一部分研究普通植物的识别2.识别方法主要以单特征为主，主要单独利用植物叶片图像的颜色、形状或纹理等特征，虽然之后慢慢转向多特征融合进行识别，但识别率仍有相当的改进余地口令：RP20062.实验方案/（1）利用手机APP中的拍照功能拍摄植物图片（2）预处理图片颜色、纹理、叶片的结构特征口令：RP20062.实验方案/（3）植物叶片分类器的训练及建立植物树叶数据库（4）图像匹配口令：RP20062.实验方案/（5）确定植物类型（6）链接到百度百科，呈现植物详细信息根据求到的相似度匹配的结果，可以进行最相似植物的一个准确定位，这样根据索引在数据库里面查询到该类植物的名称。口令：RP2006植物识别的总体流程
整体流程图/拍摄植物图片预处理图片训练分类器，建立数据库图像匹配确定植物类型口令：RP20063.关键技术/（1）改进的图像分割算法采用分水岭算法对含自然背景的灰度图像进行分割时，图中每个独立的局部谷底都划归为不同区域，最终导致“过分割”，即产生大量虚假的轮廓以致无法确认哪些是真正的轮廓。在分水岭变换之后，通过合并小区域解决过度分割的问题。合并准则：依据面积的准则来合并，图像进行分割后，通常计算各区域的面积像素个数，选择适当的闭值来对各
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