[发明专利]基于tensorflow的茶叶品种识别系统

说明书

本发明涉及一种基于tensorflow的茶叶品种识别系统，包括摄像头、识别设备和数据库服务器，所述识别设备包括特征识别模块、分类模块和触控显示屏；所述摄像头与所述识别设备通信，所述识别设备与数据库服务器通信，所述数据库服务器存储有各类茶叶的相关信息；所述摄像头用于采集待识别的茶叶图像，并将采集到的茶叶图像传输至识别设备；识别设备中的所述特征识别模块用于接收待识别的茶叶图像，并对所述待识别茶叶图像中的茶叶进行类别识别，所述分类模块选择概率最大值对应的类别作为该茶叶图像的类别，并从数据库服务器中调取该类别茶叶的相关信息，输出给触控显示屏进行显示。本发明使得用户可以快速了解待识别茶叶的相关信息。

技术领域

本发明涉及图像识别领域，具体涉及基于tensorflow的茶叶品种识别系统。

背景技术

随着经济社会的快速发展及人们对健康生活要求的不断提高，茶叶作为自然健康饮品受到越来越多消费者的青睐。但是对于绝大多数的消费者，茶叶的具体信息他们并不了解，而传统的茶叶图像识别的系统是用openvc或者其他计算机视觉开源库，并对图像进行处理、分析和理解，从而识别。而目前出现的茶叶图像识别的系统有以下不足：特殊地茶叶形状无法准确识别，识别率低；两种相似度差不多的茶叶会发生识别错误的问题。

发明内容

本发明的目的在于提出一种基于tensorflow的茶叶品种识别系统。

为了实现上述目的，本发明提供以下技术方案：

一种基于tensorflow的茶叶品种识别系统，包括摄像头、识别设备和数据库服务器，所述识别设备包括特征识别模块、分类模块和触控显示屏；所述摄像头与所述识别设备通信，所述识别设备与数据库服务器通信，所述数据库服务器存储有各类茶叶的相关信息；

所述摄像头用于采集待识别的茶叶图像，并将采集到的茶叶图像输送至识别设备；

识别设备中的所述特征识别模块用于接收待识别的茶叶图像，并对所述待识别茶叶图像中的茶叶进行类别识别，得到待识别茶叶图像中茶叶为各种类别的概率，并输出给分类模块；

所述分类模块选择概率最大值对应的类别作为该茶叶图像的类别，并从数据库服务器中调取该类别茶叶的相关信息，输出给触控显示屏进行显示。

通过摄像头拍摄待识别的茶叶图像，并经过特征识别模块分类识别，选取概率最大值的类别提取数据库中的相关数据，并在触控显示屏上显示，使得用户可以快速了解待识别茶叶的相关信息。

在进一步的方案中，所述特征识别模块基于tensorflow的slim框架下的Inception_v4模型建立的卷积神经网络进行识别，所述卷积神经网络包括输入层、卷积层、函数激活层、池化层、全连接层；

所述输入层用于接收待识别的茶叶图像；

所述卷积层用于提取输入层接收待识别的茶叶图像的特征，并形成特征图；

所述函数激活层，用于将像素负值设置为0；

所述池化层用于对特征图进行压缩，提取主要特征，所述主要特征包括茶叶的外形轮廓、茶叶的颜色；

所述全连接层用于连接所有的主要特征，得到特征向量，并根据特征向量得到待识别茶叶图像中茶叶为各种类别的概率。

通过基于tensorflow的slim框架下的Inception_v4模型建立的卷积神经网络进行识别，使得图像识别的识别率大大提高，且不需要进行图像的前期处理，方便快捷。

在进一步的方案中，所述相关信息包括茶叶名称、茶叶产地、茶叶泡法。使得用户对茶叶的了解更加全面。

在进一步的方案中，所述识别设备还包括训练模块，用于训练所述卷积神经网络模型。