基于iOS系统的观赏植物识别

• 作者: 吴超 方陆明 洪祖兵 王礼 陈珣
• 来源期刊: 浙江农林大学学报
• 关键词: 植物学 信息处理 iOS 叶片 特征提取 图像识别
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 页码范围: 900-907
• 页数: 8页
• 分类号: S718.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.11833/j.issn.2095-0756.2018.05.015

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴超		8	21	3.0	4.0
2	方陆明	浙江农林大学信息工程学院	16	36	3.0	5.0
6	陈珣	浙江农林大学信息工程学院	4	16	2.0	4.0
10	王礼	浙江农林大学信息工程学院	3	16	2.0	3.0