[发明专利]一种基于卷积神经网络的植物识别方法及系统在审
| 申请号： | 201710359176.X | 申请日： | 2017-05-19 |
| 公开（公告）号： | CN107239514A | 公开（公告）日： | 2017-10-10 |
| 发明（设计）人： | 邓昌顺 | 申请（专利权）人： | 邓昌顺 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06N3/08;G06T5/00 |
| 代理公司： | 北京卓唐知识产权代理有限公司11541 | 代理人： | 唐海力,韩来兵 |
| 地址： | 102218 北京市昌*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的植物识别方法及系统，其中方法包括如下步骤采集的植物图像，将植物图像中同类的植物进行分类并标记，得到植物数据库；将植物数据库中植物图像输入至卷积神经网络，对卷积神经网络进行训练得到特征匹配模型；接收待识别图像，利用特征匹配模型提取待识别图像的图像特征值，并计算图像特征值与植物数据库中植物的相似度，根据相似度判断待识别图像所属植物的分类。本发明通过卷积神经网络完成了植物识别的自适应性，降低了设计难度与计算量，提高了识别植物的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 植物 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于卷积神经网络的植物识别方法，其特征在于，包括如下步骤：采集的植物图像，将植物图像中同类的植物进行分类并标记，得到植物数据库；将植物数据库中植物图像输入至卷积神经网络，对卷积神经网络进行训练得到特征匹配模型；接收待识别图像，利用特征匹配模型提取待识别图像的图像特征值，并计算图像特征值与植物数据库中植物的相似度，根据相似度判断待识别图像所属植物的分类。
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