植物叶片识别相关专利综述
《自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究》范文
《自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究》篇一摘要：本文着重研究了自然生长状态下植物叶片的特征提取与识别方法。
通过对植物叶片的形态、结构、颜色等特征进行深入分析，提出了一种基于图像处理和机器学习的叶片特征提取与识别技术。
该方法能够有效地提取叶片特征，提高植物分类的准确性和效率。
一、引言随着计算机视觉和人工智能技术的快速发展，植物叶片的自动识别和分类成为了一个热门的研究领域。
植物叶片的形态、颜色、纹理等特征对于植物的分类、生态研究、农业种植等方面具有重要意义。
然而，由于自然生长状态下植物叶片的多样性和复杂性，如何有效地提取和识别叶片特征成为了一个亟待解决的问题。
二、植物叶片特征提取1. 形态特征提取植物叶片的形态特征是识别和分类的重要依据之一。
通过图像处理技术，可以提取出叶片的轮廓、面积、长宽比、边缘特征等。
这些特征能够反映叶片的基本形态，为后续的识别提供基础。
2. 结构特征提取植物叶片的结构特征包括叶脉分布、细胞结构等。
通过显微镜成像和图像处理技术，可以提取出叶片的结构特征。
这些特征能够反映叶片的内部结构和生长状态，对于植物的分类和生态研究具有重要意义。
3. 颜色特征提取植物叶片的颜色是识别和分类的重要依据之一。
通过图像处理技术，可以提取出叶片的颜色直方图、颜色分布等特征。
这些特征能够反映叶片的颜色变化和分布规律，为后续的识别提供依据。
三、植物叶片识别方法1. 基于机器学习的识别方法机器学习技术在植物叶片识别中得到了广泛应用。
通过训练分类器，可以利用已提取的叶片特征进行分类和识别。
常用的机器学习算法包括支持向量机、随机森林、神经网络等。
这些算法能够有效地利用已提取的叶片特征，提高识别的准确性和效率。
2. 基于深度学习的识别方法深度学习技术在植物叶片识别中具有较高的应用潜力。
通过构建深度神经网络模型，可以自动学习和提取叶片的特征，实现端到端的识别。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络、循环神经网络等。
【CN109871905A】一种基于注意力机制深度模型的植物叶片识别方法【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910193743.8(22)申请日 2019.03.14(71)申请人 同济大学地址 200092 上海市杨浦区四平路1239号(72)发明人 李德竹 黄德双 (74)专利代理机构 上海科盛知识产权代理有限公司 31225代理人 叶敏华(51)Int.Cl.G06K 9/62(2006.01)G06N 3/04(2006.01)(54)发明名称一种基于注意力机制深度模型的植物叶片识别方法(57)摘要本发明涉及一种基于注意力机制深度模型的植物叶片识别方法，包括步骤：1)通过裁剪、翻转、旋转、加噪声方式扩充植物叶片图片数据集，通过基础网络模型提取图片特征；2)通过压缩得到特征中不同通道的通道描述子，再通过萃取得到不同通道的权重，将各通道根据相应的权重进行缩放，得到输入图片的全局特征图谱；3)将特征通过特殊的卷积层操作提取输入图片的局部特征；4)结合全局特征和局部特征获得网络最终的损失函数并对网络进行训练；5)移除网络模型的Softmax层，融合全局特征和局部特征得到的类别概率，获取植物叶片的识别类别。
与现有技术相比，本发明具有模型识别的准确率高、提高收敛速度等优点。
权利要求书2页 说明书4页 附图2页CN 109871905 A 2019.06.11C N 109871905A1.一种基于注意力机制深度模型的植物叶片识别方法，其特征在于，包括下列步骤：1)对扩充植物叶片图片数据集进行扩充，通过基础网络模型对图片进行特征提取；2)对步骤1)中的特征进行压缩操作，获取不同通道的通道描述子，并将通道描述子通过萃取操作获取不同通道的权重，然后将各通道根据相应的权重进行缩放操作，得到输入图片的全局特征；3)对步骤1)中的特征利用构建的卷积层操作提取输入图片的局部特征；4)结合步骤2)得到的输入植物叶片图像的全局特征及步骤3)获取的局部特征，获取基础网络模型最终的损失函数，根据获取的损失函数对基础网络模型进行训练；5)在基础网络模型的测试阶段，移除基础网络模型最后的Softmax层，将全局特征和局部特征得到的类别概率进行融合，对融合概率最大值所对应的植物种类作为植物叶片最终的识别类别。
《自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究》范文
《自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究》篇一一、引言随着人工智能和计算机视觉技术的飞速发展，植物叶片特征提取与识别技术在农业、生态学、植物分类学等多个领域中发挥着越来越重要的作用。
自然生长状态下的植物叶片特征提取与识别，不仅有助于植物种类的快速识别，还能为植物生长环境分析、病虫害诊断等提供重要依据。
本文旨在研究自然生长状态下植物叶片特征提取与识别的方法，为相关领域的研究与应用提供理论支持。
二、植物叶片特征提取2.1 叶片形态特征叶片的形态特征是植物分类和识别的重要依据。
常见的形态特征包括叶片的形状、大小、边缘轮廓等。
在提取叶片形态特征时，通常采用图像处理技术，如边缘检测、轮廓提取等，以获取叶片的几何形状和边界信息。
2.2 叶片颜色特征叶片的颜色是植物生长状态和健康状况的重要标志。
通过图像处理技术，可以提取叶片的颜色特征，如RGB颜色空间、HSV 颜色空间等。
此外，还可以采用深度学习等技术，从图像中自动学习和提取颜色特征。
2.3 叶片纹理特征叶片的纹理特征反映了叶片表面的微观结构和生长状态。
常用的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵、自相关函数等。
此外，还可以采用深度学习中的卷积神经网络等方法，从图像中自动学习和提取纹理特征。
三、植物叶片识别方法3.1 基于传统图像处理技术的识别方法传统图像处理技术是植物叶片识别的常用方法。
该方法主要通过提取叶片的形态、颜色、纹理等特征，然后利用分类算法（如支持向量机、决策树等）进行识别。
在处理过程中，需对图像进行预处理（如去噪、增强等），以提高识别的准确性。
3.2 基于深度学习的识别方法深度学习在植物叶片识别中具有较高的应用价值。
该方法可以通过训练深度神经网络模型，自动学习和提取图像中的特征，从而实现高精度的植物叶片识别。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络、循环神经网络等。
与传统的图像处理技术相比，深度学习方法在处理复杂和变化多样的植物叶片图像时具有更好的鲁棒性和准确性。
一种植物叶片图像识别方法[发明专利]
![一种植物叶片图像识别方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/1d30af2153d380eb6294dd88d0d233d4b14e3fdf.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010978200.X(22)申请日 2020.09.17(71)申请人 广东技术师范大学地址 510665 广东省广州市天河区中山大道西293号(72)发明人 熊建斌 余得正 岑健 王颀 周卫 郭琪伟 朱鹰屏 甄任贺 伍银波 胡俊敏 班勃 徐金雄 肖应旺 李灿飞 李春林 (74)专利代理机构 广州恒华智信知识产权代理事务所(普通合伙) 44299代理人 姜宗华(51)Int.Cl.G06K 9/00(2006.01)G06K 9/40(2006.01)G06K 9/62(2006.01)G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01)(54)发明名称一种植物叶片图像识别方法(57)摘要本发明公开了一种植物叶片图像识别方法，包括：获取若干种植物的叶片图像数据集；其中，每一种植物的叶片图像数据集含有60‑80张叶片图像；将所述若干种植物的叶片图像数据集包含的叶片图像数据均进行归一化预处理；将所述归一化预处理后的叶片图像数据进行深度矩阵分解，以保留叶片图像数据的目标特征信息；将深度矩阵分解之后的叶片图像数据输入卷积神经网络中进行学习训练，得到深度学习模型；将待识别植物的叶片图像输入所述深度学习模型中，识别出待识别植物的种类。
通过本发明，能够在植物叶片识别中有效降低数据复杂度并保留特征信息，高效地实现植物叶片图像识别。
权利要求书2页 说明书5页 附图3页CN 112215082 A 2021.01.12C N 112215082A1.一种植物叶片图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取若干种植物的叶片图像数据集；其中，每一种植物的叶片图像数据集含有60-80张叶片图像；将所述若干种植物的叶片图像数据集包含的叶片图像数据均进行归一化预处理；将所述归一化预处理后的叶片图像数据进行深度矩阵分解，以保留叶片图像数据的目标特征信息；将深度矩阵分解之后的叶片图像数据输入卷积神经网络中进行学习训练，得到深度学习模型；将待识别植物的叶片图像输入所述深度学习模型中，识别出待识别植物的种类。
《自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究》范文
《自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究》篇一一、引言随着科技的不断进步，植物学研究逐渐与计算机视觉、图像处理等跨学科领域结合，推动了植物叶片特征提取与识别技术的迅速发展。
叶片作为植物的基本构成单元，其特征蕴含了丰富的生物学信息。
本文将探讨自然生长状态下植物叶片特征提取与识别的方法，分析并优化当前的研究策略。
二、自然生长状态下植物叶片特征分析1. 叶片的形态特征：自然生长状态下的植物叶片形态各异，包括形状、大小、边缘轮廓等。
这些形态特征是植物分类和识别的重要依据。
2. 叶片的纹理特征：叶片的纹理特征反映了叶片表面的微观结构，如叶脉分布、细胞排列等。
这些特征对于植物种类的区分具有重要意义。
3. 叶片的光谱特征：叶片的光谱特征包括其反射和吸收的光谱信息，反映了叶片的化学成分和生理状态。
这些信息在植物生态学和农学等领域具有重要应用价值。
三、植物叶片特征提取方法研究1. 基于图像处理技术的特征提取：通过图像处理技术，提取叶片的形态、纹理等特征。
例如，使用边缘检测算法提取叶片边缘信息，使用纹理分析算法提取叶脉分布等。
2. 基于光谱分析的特征提取：利用光谱仪器获取叶片的光谱信息，分析其反射和吸收的光谱特征。
这些特征可以用于植物的种类识别、病虫害诊断等。
3. 深度学习在特征提取中的应用：近年来，深度学习在植物叶片特征提取中发挥了重要作用。
通过训练深度神经网络，可以自动学习并提取叶片的高维特征，提高识别的准确性。
四、植物叶片识别方法研究1. 基于传统机器学习算法的识别方法：利用已提取的叶片特征，结合传统机器学习算法（如支持向量机、随机森林等）进行识别。
这些方法在特定条件下具有较高的识别率。
2. 基于深度学习的识别方法：利用深度神经网络对叶片图像进行端到端的识别。
通过训练大量的图像数据，深度神经网络可以自动学习和提取有效的特征，实现高精度的植物叶片识别。
五、实验与分析本文通过实验验证了上述方法的有效性。
实验数据集包括多种自然生长状态下的植物叶片图像和光谱信息。
《2024年自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究》范文
《自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究》篇一摘要：本文着重研究自然生长状态下植物叶片特征提取与识别的方法。
首先介绍了研究背景及意义，然后阐述了植物叶片特征提取的基本原理及技术，并通过对多种方法的比较分析，提出了基于深度学习的植物叶片特征提取与识别模型。
本文通过实验数据及分析，证明了所提方法的准确性和可靠性，最后总结了本研究的不足和未来研究方向。
一、引言随着人工智能技术的快速发展，植物叶片特征提取与识别技术在农业、生态学、植物分类学等领域得到了广泛应用。
自然生长状态下植物叶片的形态、颜色、纹理等特征具有很高的研究价值，对植物分类、生态适应性、病虫害诊断等方面具有重要意义。
因此，如何有效地提取和识别植物叶片特征，成为了相关领域研究的热点。
二、植物叶片特征提取的基本原理及技术1. 传统特征提取方法传统特征提取方法主要依靠人工设计特征提取算法，如颜色直方图、形状上下文等。
这些方法需要专家知识，对操作人员的专业素质要求较高，且受主观因素影响较大。
2. 基于机器学习的特征提取方法随着机器学习技术的发展，基于机器学习的特征提取方法逐渐成为研究热点。
该方法通过训练大量样本数据，自动学习和提取特征。
常见的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、随机森林等。
3. 基于深度学习的特征提取方法深度学习在特征提取方面具有显著优势，能够自动学习和提取层次化的特征。
在植物叶片特征提取与识别方面，深度学习技术已取得了显著成果。
常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）等。
三、基于深度学习的植物叶片特征提取与识别模型本研究提出了一种基于深度学习的植物叶片特征提取与识别模型。
该模型采用卷积神经网络结构，通过大量样本数据的训练，自动学习和提取植物叶片的特征。
在模型训练过程中，采用了数据增强技术，提高了模型的泛化能力。
同时，为了进一步提高识别准确率，我们还采用了集成学习技术，将多个模型的预测结果进行融合。
四、实验数据及分析本实验采用自然生长状态下的植物叶片图像作为数据集，包括多种植物类别。
《2024年自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究》范文
《自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究》篇一一、引言植物作为地球上最基本和丰富的生物之一，其形态和生理特征研究在生物学、生态学、农业科学等领域具有重要意义。
在众多植物特征中，叶片特征因其直观性和独特性，常被用于植物分类和识别。
本文旨在研究自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法，为植物分类和生态环境研究提供新的技术手段。
二、植物叶片特征提取（一）特征选择植物叶片特征主要包括形状、大小、颜色、纹理等。
本文通过对比分析，选取了最能反映植物叶片特征的五个关键参数：叶长、叶宽、叶形指数（长宽比）、叶色（RGB值）和叶面纹理。
（二）特征提取方法1. 形状和大小：通过图像处理技术，对叶片图像进行预处理，如去噪、二值化等，然后计算叶片的叶长、叶宽和长宽比。
2. 颜色：利用图像分析软件，对叶片图像进行RGB分析，获取各颜色通道的数值。
3. 纹理：采用纹理分析算法，如灰度共生矩阵法、自相关函数法等，对叶片图像进行纹理分析，提取纹理特征。
三、叶片特征识别方法（一）机器学习算法本文采用机器学习算法进行叶片特征识别。
首先，将提取的叶片特征数据集分为训练集和测试集。
然后，利用支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等算法对训练集进行训练，建立分类模型。
最后，用测试集对模型进行测试，评估模型的准确性和泛化能力。
（二）深度学习算法除了机器学习算法外，本文还尝试使用深度学习算法进行叶片特征识别。
通过构建卷积神经网络（CNN）等模型，对大量叶片图像进行学习和训练，以实现自动识别和分类。
四、实验与分析（一）实验数据与环境实验数据来源于自然生长状态下的多种植物叶片图像。
实验环境为高性能计算机，运行图像处理和机器学习相关软件。
（二）实验过程与结果1. 特征提取：对每种植物的叶片图像进行预处理和特征提取，得到各植物的叶片特征数据。
2. 机器学习算法应用：利用SVM、随机森林等算法对叶片特征数据进行训练和测试，评估各算法的准确性和泛化能力。
植物叶片识别方法及系统[发明专利]
![植物叶片识别方法及系统[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/6c5bd91b4693daef5ff73ddc.png)
专利名称：植物叶片识别方法及系统专利类型：发明专利
发明人：刘伟
申请号：CN202010227481.5
申请日：20200327
公开号：CN111476280A
公开日：
20200731
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供了一种植物叶片识别方法及系统，该方法包括：获取植物叶片图像数据，对植物叶片图像数据进行预处理，以制作叶片图像数据集；读取预训练神经网络模型，对叶片图像数据集进行划分，以得到训练集、验证集和测试集；将训练集输入预训练神经网络模型中进行模型训练，将预训练神经网络模型中准确率最高的分类器设置为植物叶片识别模型；根据测试集对植物叶片识别模型进行识别测试，当判断到测试结果满足测试条件时，获取待识别植物叶片图像；将待识别植物叶片图像输入植物叶片识别模型进行图像识别，以得到植物叶片识别结果。
本发明通过基于神经网络模型的方式进行植物叶片的自动识别，防止了由于采用人工识别所导致的识别效率低下的现象。
申请人：海南医学院
地址：570100 海南省海口市龙华区学院路3号海南医学院
国籍：CN
代理机构：上海思牛达专利代理事务所(特殊普通合伙)
代理人：雍常明
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植物识别相关专利综述
在植物图像计算机识别方面的相关研究已有多年，相关专利并不多，下面总结出6个与本次研究相关性较大的进行综述。
1.发明名称：基于多光谱的植物叶片数字信息采集与自动识别系统及其识别方法
该发明提出一种基于多光谱的植物叶片数字信息采集系统及其识别方法，系统中ＣＣＤ摄像机内嵌在植物叶片数字信息采集仪的正上方，ＣＣＤ摄像机四周安装有红、绿、蓝三基色微型发光光源和三基色灯泡；植物叶片数字信息采集仪中间由凹槽轨道固定一块用来承载植物叶片的透明玻璃，透明玻璃上固定有用来减少反射的哑光玻璃。
该发明的方法是ＣＣＤ摄像机将采集到的植物叶片信息通过ＵＳＢ数据线传输到信息处理器，对传输过来的植物叶片进行识别分类归档到数据库，存储到扩展ＳＤ卡存储器。
通过ＧＰＲＳ网络把植物叶片图像信息传输到互联网上的远程服务器上，方便用户访问。
其主权利要求：
（1）其系统结构：包括基于多光谱的植物叶片数字信息采集仪和处理植物叶片信息的信息处理器的具体结构。
（2）其识别的方法：在植物叶片数字信息采集仪中的透明玻璃与哑光玻璃之间放置叶片。
2.发明名称：一种平面叶片面积无损测量系统及其方法
该发明涉及平面面积测量技术领域，特别是一种使用单幅图像，进行平面叶片面积无损测量的系统及其方法。
系统包括：图像采集单元，图像校正单元，叶片图像分割单元，叶片面积计算单元。
方法包括：通过图像采集单元得到附着在标定板上的平面叶片图像；图像校正单元根据图像和标定板上的同名点，计算出图像上的像素和实际物体的射影对应关系，并且对图像进行正射校正；叶片图像分割单元将叶片的图像从背景中分离出来；叶片面积计算单元根据射影对应关系，计算出正射校正后的叶片图像的面积。
主权利要求：
（1）其系统结构和结果中各功能的实现方法。
（2）无损叶片测量方法和步骤。
（3）计算叶片面积时采用三种不同方法及其组合以便得到准确结果。
（4）对RGB 、HIS和多边形的分割方法。
3.发明名称：植物叶片参数测量仪
该发明系一种植物叶片参数测量仪。
其结构为单片机分别与A/D转换器、存储器、时钟芯片、显示屏、串行接口电路和键盘电路连接；电感式位移传感器信号转换电路的一端与A/D转换器连接,另一端与电感式位移传感器信号输出端连接；温湿度传感器与单片机相连；PC上位机采用VB语言编写,使用串行口与下位机通信。
电感式位移传感器固定在夹具上,传感器测头与夹具的可动定位杆之间放置叶片,电感式位移传感器输出的反映叶片厚度及变化量的交流信号经转换、处理后转变成对应的位移量大小,同时温湿度传感反映测量环境温度。
主权利要求：
（1）其系统结构和使用的具体单片机等部件的型号。
4.发明名称：一种分析树木年轮微密度图像的方法
该发明系一种分析树木年轮微密度图像的方法属电子信息领域，具体来说是一种采集并分析树木年轮微密度的图像方法。
其分析对象是反射光或透射光图像。
发明建立通用高精度的树木年轮图像处理技术及应用平台，采用自适应滤波、直方图均衡技术、数学形态学和差影法理论对树木年轮图像进行处理，以消除噪声、增强图像亮度、矫正背景误差。
可以分析Ｘ射线图像、扫描图像、数字照相机等图像，不仅可以测定年轮密度，还可测定年轮宽度，并且在测定的同时还可直观地进行交叉定年。
主权利要求：
（1）系统流程：包括了图像读写、图像处理、密度标定、数据保存、图表显示、打印六个流程。
（2）图像读写时，若导入的树木年轮反射光或透射光图像背景均匀一致，采用“数学形态法矫正”，若干背景不均匀，采用“减影矫正法矫正”。
（3）除噪声和背景亮度不均匀的方法采用了：自适应滤波、直方图均衡、数学形态法和差影法理论。
这些方法的具体实现。
（4）其密度标定法的实现。
5.发明名称：基于颜色特征的植物根系图像分割方法
该发明属于植物生理学和智能信息处理技术领域，该方法用于将根系作为一个整体区域从背景中分割出来，从而能够识别根系并测定其几何参数。
它是根据获取的根系图像的特点，采用ＨＳＶ颜色模型。
对于背景设置成单色的根系图像，背景区域和根系区域在Ｈ值有明显的区别，根据这个区别设定恰当双阈值，可以分割出根系区域和背景区域并将根系从背景中分割出来。
主权利要求：
对于背景设置成在ＨＳＶ彩色空间中，拍摄根系时采用蓝色纸板作为背景，背景区域和根系区域在Ｈ值有明显的区别，采用双阈值进行分割，及其具体步骤。
6.发明名称：基于多光谱图像处理的水稻稻叶瘟病检测分级方法
该发明利用可见/近红外多光谱摄像机实时采集绿光波段，红光波段，近红外波段三个波段通道的单色灰度图像，然后使用Matlab软件，通过图象处理方法编写应用软件，进行图像处理。
包括背景及噪声、干扰等的消除和作物病斑信息的识别分析，实现植物是否发病及病斑位置和分级的准确快速处理。
每张图片的病害识别时间仅为数秒。
主权利要求：
利用多光谱图像检测平台采集水稻的绿光波段，红光波段，近红外波段三个通道的冠层灰度图像信息，采用Matlab软件实现稻叶瘟检测的多光谱图像处理算法，其Matlab处理的五个步骤也是其保护的范围。