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基于iOS系统的观赏植物识别

2018-09-28分类号:TP391.41

【作者】王礼  洪祖兵  方陆明  陈珣  吴超  
【部门】浙江农林大学信息工程学院  浙江农林大学浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室  浙江省仙居县林业局  
【摘要】为了解决公众识别校园内观赏植物的问题,基于iOS操作系统设计了一款利用叶片识别观赏植物的应用程序(APP)。建立了本地SQLite数据库,存储叶片的特征数据及与校园文化相关的植物属性信息。系统运行流程:通过iPhone拍照获取植物的叶片图像,转化为灰度图后,运用OTSU法分割出叶片区域,再提取叶片的颜色、形状、纹理等10种特征,运用支持向量机(SVM)分类器识别叶片并在iPhone上展示相应的图片和文字信息。结果显示:所选8种实验观赏植物叶片的平均识别率为92%,平均用时2.6 s。该系统简单便捷,为校园观赏植物基于叶片的手机自动识别提供了实现方法,有助于发挥观赏植物在大学校园的科学价值和独特人文价值。
【关键词】植物学  信息处理  iOS  叶片  特征提取  图像识别
【基金】浙江省科技厅重点研发计划资助项目(2018C02013)
【所属期刊栏目】浙江农林大学学报
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