[发明专利]一种香蕉花叶心腐病APP识别方法及系统

权利要求书

1.一种香蕉花叶心腐病APP识别方法，其特征是，包括以下步骤：

S1：通过用户终端采集植株图像，并在植株图像内选取病变区域图像；

S2：通过图像识别技术提取病变区域图像内的颜色、面积和形态特征信息，并与数据库(1)中的香蕉花叶心腐病特征数据进行识别匹配，求解特征信息的识别相似度；

S3：通过用户终端获取植株图像的采集位置信息和采集时间信息，并根据采集位置信息和采集时间信息从气象数据中心(2)获取相应的实时气候数据；

S4：根据采集位置信息、采集时间信息和实时气候数据从数据库(1)中匹配筛选出香蕉花叶心腐病感染案例量，并计算出对应的感染概率；

S5：以感染概率作为植物图像的图像因素指标，并结合识别相似度求解图像权重值；

S6：根据预设权重值判断图像权重值是否达标；若图像权重值大于或等于预设权重值，则判断植株图像感染香蕉花叶心腐病，并输出判断结果；

所述感染概率的计算方法具体如下：

S41：根据采集位置信息从数据库(1)中匹配筛选出对应位置所有的香蕉花叶心腐病感染总量S；

S42：根据采集时间信息从感染总量S中匹配筛选出对应时间段所有的感染量A；

S43：根据实时气候数据从感染总量S中匹配筛选出对应气候所有的感染量B；

S44：根据感染总量S、感染量A、感染量B计算感染概率，感染概率P的计算公式如下：其中，E1为感染量A的权重指标，E2为感染量B的权重指标；

所述图像权重值X的计算公式如下：X＝P×T×100；其中，T为特征信息的识别相似度,100为百分制。

2.根据权利要求1所述的一种香蕉花叶心腐病APP识别方法，其特征是，所述病变区域图像选取具体为：通过标记线圈取色差值CA≧1的区域，区域大小为30cm×30cm。

3.根据权利要求1所述的一种香蕉花叶心腐病APP识别方法，其特征是，所述时间段为7天，以采集时间信息当天为节点向前和向后同时扩展三天。

4.根据权利要求1所述的一种香蕉花叶心腐病APP识别方法，其特征是，所述权重指标E1为0.3，权重指标E2为0.7。

5.根据权利要求1所述的一种香蕉花叶心腐病APP识别方法，其特征是，所述权重指标E1为0.4，权重指标E2为0.6。

6.根据权利要求1所述的一种香蕉花叶心腐病APP识别方法，其特征是，所述预设权重值为50。

7.根据权利要求1所述的一种香蕉花叶心腐病APP识别方法，其特征是，所述用户终端为智能手机、ipad或笔记本电脑。

8.一种香蕉花叶心腐病APP识别系统，其特征是，包括数据库(1)、气象数据中心(2)、图像采集模块(3)、图像处理模块(4)、气候采集模块(5)、第一计算模块(6)、第二计算模块(7)、结果显示模块(8)；

所述数据库(1)，储存有所有的香蕉花叶心腐病病例的颜色、面积、形态、位置、时间、气候特征数据；

所述气象数据中心(2)，用于更新储存气候数据；

所述图像采集模块(3)，用于通过用户终端采集植株图像，并在植株图像内选取病变区域图像；

所述图像处理模块(4)，用于通过图像识别技术提取病变区域图像内的颜色、面积和形态特征信息，并与数据库(1)中的香蕉花叶心腐病特征数据进行识别匹配，求解特征信息的识别相似度；

所述气候采集模块(5)，用于通过用户终端获取植株图像的采集位置信息和采集时间信息，并根据采集位置信息和采集时间信息从气象数据中心(2)获取相应的实时气候数据；

所述第一计算模块(6)，用于根据采集位置信息、采集时间信息和实时气候数据从数据库(1)中匹配筛选出香蕉花叶心腐病感染案例量，并计算出对应的感染概率；

所述第二计算模块(7)，用于以感染概率作为植物图像的图像因素指标，并结合识别相似度求解图像权重值；

所述结果显示模块(8)，用于根据预设权重值判断图像权重值是否达标；若图像权重值大于或等于预设权重值，则判断植株图像感染香蕉花叶心腐病，并输出判断结果；

所述感染概率的计算方法具体如下：

S41：根据采集位置信息从数据库(1)中匹配筛选出对应位置所有的香蕉花叶心腐病感染总量S；

S42：根据采集时间信息从感染总量S中匹配筛选出对应时间段所有的感染量A；

S43：根据实时气候数据从感染总量S中匹配筛选出对应气候所有的感染量B；

S44：根据感染总量S、感染量A、感染量B计算感染概率，感染概率P的计算公式如下：其中，E1为感染量A的权重指标，E2为感染量B的权重指标；

所述图像权重值X的计算公式如下：X＝P×T×100；其中，T为特征信息的识别相似度,100为百分制。