[发明专利]基于大数据云服务器的昆虫种类识别系统及方法

说明书

技术领域

本发明涉及模式识别的技术领域，尤其涉及一种基于大数据云服务器的昆虫种类识别系统及方法。

背景技术

昆虫种类繁多、形态各异，是地球上数量最多的动物群体，它们的踪迹几乎遍布世界的每一个角落。许多昆虫可以做标本和珍贵的药材，是人类可以利用的好资源。也有一些昆虫是害虫，害虫是农作物生长中的大敌，会对农作物造成重大损失，对农产品品质的损害更是无法估计。因此，如何利用有利的昆虫资源并预防有害的害虫，这对人类的生活尤为重要。而进行这些工作的前提之一，就是要对昆虫进行准确地识别。但是，现行的昆虫分类、识别工作主要是依靠少数昆虫分类专家来完成的，而每一位昆虫分类专家能完成的识别工作也大多，仅局限于一个目、一个科甚至一个属的昆虫。越来越多的迹象表明：对昆虫识别需求的增多与昆虫识别专家相对较少的矛盾已日益加剧，如何找到其他的途径来解决昆虫的识别工作具有非常重要的意义。

利用网络技术进行昆虫的自动识别是解决上述矛盾的一个有效途径。不过，从已有的研究来看，目前的昆虫识别仅局限于以下方式：通过网络将图片发送给异地专家，由异地专家识别完毕再返回结果；双方可通过网络进行实时讨论，或者邀请外地专家控制摄像头，对用户的昆虫进行远程识别。这些方法虽然解决了寄送标本的困难，但还是要依赖专家的识别，而且专家必须在网上观察图片，更额外增加了对专家的要求。因此，上述方法仍然没有实现真正意义上的昆虫自动识别。

发明内容

针对现有昆虫识别不能满足需求，自动识别过程较复杂的技术问题，本发明提出一种基于大数据云服务器的昆虫种类识别系统及方法，基于计算机视觉技术和网络技术实现昆虫自动识别机制。

为了达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：一种基于大数据云服务器的昆虫种类识别系统，包括移动终端和大数据云服务器，移动终端包括具有近距离拍照的图片获取模块、用于显示图片获取模块所获取图片的显示模块、具有定位功能的GPS模块和用于传输图片获取模块获得图片的数据传输模块，大数据云服务器包括用于对昆虫进行分类的识别服务器、存储昆虫详细信息的昆虫信息数据库和云管理模块，云管理模块与昆虫信息数据库相连接，移动终端的数据传输模块通过无线网络与识别服务器相连接。

所述数据传输模块通过WIFI、2G/3G/4G/5G网络与识别服务器进行相互通信。

所述移动终端专业的手持设备或具有图片获取模块的手机或平板电脑。

所述昆虫信息数据库存储的昆虫信息包含昆虫的名称、昆虫的生活习性、昆虫的颜色特征、昆虫的形态特征和昆虫的应用。

所述数据传输模块将图片获取模块获取的包含有昆虫的图像和GPS模块检测的拍摄图片的地理位置发送至大数据云服务器。

其识别方法为：

步骤一：收集各种昆虫的图像存储于昆虫信息数据库中，形成昆虫样本图像集；

步骤二：大数据云服务器提取昆虫样本图像集中的特征值并保存形成特征值矩阵；

步骤三：设计神经网络分类器，利用步骤二得到的特征值矩阵训练分类器，并确定分类器的参数；

步骤四：建立神经网络分类器，读入分类器的参数，识别服务器接收移动终端传送来的需要识别的图像，识别服务器提取图像中的昆虫特征值和位置信息；

步骤五：利用图像中的接收昆虫特征值和建立的神经网络分类器对图像中的昆虫进行分类，并通过数据传输模块将昆虫识别结果传送至移动终端，移动终端的显示模块显示昆虫识别结果。

所述昆虫样本图像集中的特征值组成特征向量，包含有n个昆虫的特征值组成一个特征向量：Xi＝{x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,…,xn,IDi}，其中，x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,…,xn表示n个特征值，IDi是特征向量中用来标识昆虫类别的数字标量，IDi与昆虫类别的名称一一对应；所要识别的昆虫样本图像集，则利用特征向量组成的二维特征值矩阵其中，X₁₁、X₁₂、…、X_1n、X₂₁、…、X_2n、…、X_n1…、X_nn为不同的特征向量，

设计一个基于径向基的神经网络分类器，对二维特征值矩阵进行样本训练，得到分类器的参数。