植物叶片识别相关专利综述

《自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究》篇一摘要：本文着重研究了自然生长状态下植物叶片的特征提取与识别方法。

通过对植物叶片的形态、结构、颜色等特征进行深入分析，提出了一种基于图像处理和机器学习的叶片特征提取与识别技术。

该方法能够有效地提取叶片特征，提高植物分类的准确性和效率。

一、引言随着计算机视觉和人工智能技术的快速发展，植物叶片的自动识别和分类成为了一个热门的研究领域。

植物叶片的形态、颜色、纹理等特征对于植物的分类、生态研究、农业种植等方面具有重要意义。

然而，由于自然生长状态下植物叶片的多样性和复杂性，如何有效地提取和识别叶片特征成为了一个亟待解决的问题。

二、植物叶片特征提取1. 形态特征提取植物叶片的形态特征是识别和分类的重要依据之一。

通过图像处理技术，可以提取出叶片的轮廓、面积、长宽比、边缘特征等。

这些特征能够反映叶片的基本形态，为后续的识别提供基础。

2. 结构特征提取植物叶片的结构特征包括叶脉分布、细胞结构等。

通过显微镜成像和图像处理技术，可以提取出叶片的结构特征。

这些特征能够反映叶片的内部结构和生长状态，对于植物的分类和生态研究具有重要意义。

3. 颜色特征提取植物叶片的颜色是识别和分类的重要依据之一。

通过图像处理技术，可以提取出叶片的颜色直方图、颜色分布等特征。

这些特征能够反映叶片的颜色变化和分布规律，为后续的识别提供依据。

三、植物叶片识别方法1. 基于机器学习的识别方法机器学习技术在植物叶片识别中得到了广泛应用。

通过训练分类器，可以利用已提取的叶片特征进行分类和识别。

常用的机器学习算法包括支持向量机、随机森林、神经网络等。

这些算法能够有效地利用已提取的叶片特征，提高识别的准确性和效率。

2. 基于深度学习的识别方法深度学习技术在植物叶片识别中具有较高的应用潜力。

通过构建深度神经网络模型，可以自动学习和提取叶片的特征，实现端到端的识别。

常用的深度学习模型包括卷积神经网络、循环神经网络等。

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910193743.8(22)申请日 2019.03.14(71)申请人 同济大学地址 200092 上海市杨浦区四平路1239号(72)发明人 李德竹　黄德双　(74)专利代理机构 上海科盛知识产权代理有限公司 31225代理人 叶敏华(51)Int.Cl.G06K 9/62(2006.01)G06N 3/04(2006.01)(54)发明名称一种基于注意力机制深度模型的植物叶片识别方法(57)摘要本发明涉及一种基于注意力机制深度模型的植物叶片识别方法，包括步骤：1)通过裁剪、翻转、旋转、加噪声方式扩充植物叶片图片数据集，通过基础网络模型提取图片特征；2)通过压缩得到特征中不同通道的通道描述子，再通过萃取得到不同通道的权重，将各通道根据相应的权重进行缩放，得到输入图片的全局特征图谱；3)将特征通过特殊的卷积层操作提取输入图片的局部特征；4)结合全局特征和局部特征获得网络最终的损失函数并对网络进行训练；5)移除网络模型的Softmax层，融合全局特征和局部特征得到的类别概率，获取植物叶片的识别类别。

与现有技术相比，本发明具有模型识别的准确率高、提高收敛速度等优点。

权利要求书2页 说明书4页 附图2页CN 109871905 A 2019.06.11C N 109871905A1.一种基于注意力机制深度模型的植物叶片识别方法，其特征在于，包括下列步骤：1)对扩充植物叶片图片数据集进行扩充，通过基础网络模型对图片进行特征提取；2)对步骤1)中的特征进行压缩操作，获取不同通道的通道描述子，并将通道描述子通过萃取操作获取不同通道的权重，然后将各通道根据相应的权重进行缩放操作，得到输入图片的全局特征；3)对步骤1)中的特征利用构建的卷积层操作提取输入图片的局部特征；4)结合步骤2)得到的输入植物叶片图像的全局特征及步骤3)获取的局部特征，获取基础网络模型最终的损失函数，根据获取的损失函数对基础网络模型进行训练；5)在基础网络模型的测试阶段，移除基础网络模型最后的Softmax层，将全局特征和局部特征得到的类别概率进行融合，对融合概率最大值所对应的植物种类作为植物叶片最终的识别类别。

《自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究》篇一一、引言随着人工智能和计算机视觉技术的飞速发展，植物叶片特征提取与识别技术在农业、生态学、植物分类学等多个领域中发挥着越来越重要的作用。

自然生长状态下的植物叶片特征提取与识别，不仅有助于植物种类的快速识别，还能为植物生长环境分析、病虫害诊断等提供重要依据。

本文旨在研究自然生长状态下植物叶片特征提取与识别的方法，为相关领域的研究与应用提供理论支持。

二、植物叶片特征提取2.1 叶片形态特征叶片的形态特征是植物分类和识别的重要依据。

常见的形态特征包括叶片的形状、大小、边缘轮廓等。

在提取叶片形态特征时，通常采用图像处理技术，如边缘检测、轮廓提取等，以获取叶片的几何形状和边界信息。

2.2 叶片颜色特征叶片的颜色是植物生长状态和健康状况的重要标志。

通过图像处理技术，可以提取叶片的颜色特征，如RGB颜色空间、HSV 颜色空间等。

此外，还可以采用深度学习等技术，从图像中自动学习和提取颜色特征。

2.3 叶片纹理特征叶片的纹理特征反映了叶片表面的微观结构和生长状态。

常用的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵、自相关函数等。

此外，还可以采用深度学习中的卷积神经网络等方法，从图像中自动学习和提取纹理特征。

三、植物叶片识别方法3.1 基于传统图像处理技术的识别方法传统图像处理技术是植物叶片识别的常用方法。

该方法主要通过提取叶片的形态、颜色、纹理等特征，然后利用分类算法（如支持向量机、决策树等）进行识别。

在处理过程中，需对图像进行预处理（如去噪、增强等），以提高识别的准确性。

3.2 基于深度学习的识别方法深度学习在植物叶片识别中具有较高的应用价值。

该方法可以通过训练深度神经网络模型，自动学习和提取图像中的特征，从而实现高精度的植物叶片识别。

常用的深度学习模型包括卷积神经网络、循环神经网络等。

与传统的图像处理技术相比，深度学习方法在处理复杂和变化多样的植物叶片图像时具有更好的鲁棒性和准确性。

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010978200.X(22)申请日 2020.09.17(71)申请人 广东技术师范大学地址 510665 广东省广州市天河区中山大道西293号(72)发明人 熊建斌　余得正　岑健　王颀　周卫　郭琪伟　朱鹰屏　甄任贺　伍银波　胡俊敏　班勃　徐金雄　肖应旺　李灿飞　李春林　(74)专利代理机构 广州恒华智信知识产权代理事务所(普通合伙) 44299代理人 姜宗华(51)Int.Cl.G06K 9/00(2006.01)G06K 9/40(2006.01)G06K 9/62(2006.01)G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01)(54)发明名称一种植物叶片图像识别方法(57)摘要本发明公开了一种植物叶片图像识别方法，包括：获取若干种植物的叶片图像数据集；其中，每一种植物的叶片图像数据集含有60‑80张叶片图像；将所述若干种植物的叶片图像数据集包含的叶片图像数据均进行归一化预处理；将所述归一化预处理后的叶片图像数据进行深度矩阵分解，以保留叶片图像数据的目标特征信息；将深度矩阵分解之后的叶片图像数据输入卷积神经网络中进行学习训练，得到深度学习模型；将待识别植物的叶片图像输入所述深度学习模型中，识别出待识别植物的种类。

通过本发明，能够在植物叶片识别中有效降低数据复杂度并保留特征信息，高效地实现植物叶片图像识别。

权利要求书2页 说明书5页 附图3页CN 112215082 A 2021.01.12C N 112215082A1.一种植物叶片图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取若干种植物的叶片图像数据集；其中，每一种植物的叶片图像数据集含有60-80张叶片图像；将所述若干种植物的叶片图像数据集包含的叶片图像数据均进行归一化预处理；将所述归一化预处理后的叶片图像数据进行深度矩阵分解，以保留叶片图像数据的目标特征信息；将深度矩阵分解之后的叶片图像数据输入卷积神经网络中进行学习训练，得到深度学习模型；将待识别植物的叶片图像输入所述深度学习模型中，识别出待识别植物的种类。

《自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究》篇一一、引言随着科技的不断进步，植物学研究逐渐与计算机视觉、图像处理等跨学科领域结合，推动了植物叶片特征提取与识别技术的迅速发展。

叶片作为植物的基本构成单元，其特征蕴含了丰富的生物学信息。

本文将探讨自然生长状态下植物叶片特征提取与识别的方法，分析并优化当前的研究策略。

二、自然生长状态下植物叶片特征分析1. 叶片的形态特征：自然生长状态下的植物叶片形态各异，包括形状、大小、边缘轮廓等。

这些形态特征是植物分类和识别的重要依据。

2. 叶片的纹理特征：叶片的纹理特征反映了叶片表面的微观结构，如叶脉分布、细胞排列等。

这些特征对于植物种类的区分具有重要意义。

3. 叶片的光谱特征：叶片的光谱特征包括其反射和吸收的光谱信息，反映了叶片的化学成分和生理状态。

这些信息在植物生态学和农学等领域具有重要应用价值。

三、植物叶片特征提取方法研究1. 基于图像处理技术的特征提取：通过图像处理技术，提取叶片的形态、纹理等特征。

例如，使用边缘检测算法提取叶片边缘信息，使用纹理分析算法提取叶脉分布等。

2. 基于光谱分析的特征提取：利用光谱仪器获取叶片的光谱信息，分析其反射和吸收的光谱特征。

这些特征可以用于植物的种类识别、病虫害诊断等。

3. 深度学习在特征提取中的应用：近年来，深度学习在植物叶片特征提取中发挥了重要作用。

通过训练深度神经网络，可以自动学习并提取叶片的高维特征，提高识别的准确性。

四、植物叶片识别方法研究1. 基于传统机器学习算法的识别方法：利用已提取的叶片特征，结合传统机器学习算法（如支持向量机、随机森林等）进行识别。

这些方法在特定条件下具有较高的识别率。

2. 基于深度学习的识别方法：利用深度神经网络对叶片图像进行端到端的识别。

通过训练大量的图像数据，深度神经网络可以自动学习和提取有效的特征，实现高精度的植物叶片识别。

五、实验与分析本文通过实验验证了上述方法的有效性。

实验数据集包括多种自然生长状态下的植物叶片图像和光谱信息。

《自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究》篇一摘要：本文着重研究自然生长状态下植物叶片特征提取与识别的方法。

首先介绍了研究背景及意义，然后阐述了植物叶片特征提取的基本原理及技术，并通过对多种方法的比较分析，提出了基于深度学习的植物叶片特征提取与识别模型。

本文通过实验数据及分析，证明了所提方法的准确性和可靠性，最后总结了本研究的不足和未来研究方向。

一、引言随着人工智能技术的快速发展，植物叶片特征提取与识别技术在农业、生态学、植物分类学等领域得到了广泛应用。

自然生长状态下植物叶片的形态、颜色、纹理等特征具有很高的研究价值，对植物分类、生态适应性、病虫害诊断等方面具有重要意义。

因此，如何有效地提取和识别植物叶片特征，成为了相关领域研究的热点。

二、植物叶片特征提取的基本原理及技术1. 传统特征提取方法传统特征提取方法主要依靠人工设计特征提取算法，如颜色直方图、形状上下文等。

这些方法需要专家知识，对操作人员的专业素质要求较高，且受主观因素影响较大。

2. 基于机器学习的特征提取方法随着机器学习技术的发展，基于机器学习的特征提取方法逐渐成为研究热点。

该方法通过训练大量样本数据，自动学习和提取特征。

常见的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、随机森林等。

3. 基于深度学习的特征提取方法深度学习在特征提取方面具有显著优势，能够自动学习和提取层次化的特征。

在植物叶片特征提取与识别方面，深度学习技术已取得了显著成果。

常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）等。

三、基于深度学习的植物叶片特征提取与识别模型本研究提出了一种基于深度学习的植物叶片特征提取与识别模型。

该模型采用卷积神经网络结构，通过大量样本数据的训练，自动学习和提取植物叶片的特征。

在模型训练过程中，采用了数据增强技术，提高了模型的泛化能力。

同时，为了进一步提高识别准确率，我们还采用了集成学习技术，将多个模型的预测结果进行融合。

四、实验数据及分析本实验采用自然生长状态下的植物叶片图像作为数据集，包括多种植物类别。

《自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究》篇一一、引言植物作为地球上最基本和丰富的生物之一，其形态和生理特征研究在生物学、生态学、农业科学等领域具有重要意义。

在众多植物特征中，叶片特征因其直观性和独特性，常被用于植物分类和识别。

本文旨在研究自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法，为植物分类和生态环境研究提供新的技术手段。

二、植物叶片特征提取（一）特征选择植物叶片特征主要包括形状、大小、颜色、纹理等。

本文通过对比分析，选取了最能反映植物叶片特征的五个关键参数：叶长、叶宽、叶形指数（长宽比）、叶色（RGB值）和叶面纹理。

（二）特征提取方法1. 形状和大小：通过图像处理技术，对叶片图像进行预处理，如去噪、二值化等，然后计算叶片的叶长、叶宽和长宽比。

2. 颜色：利用图像分析软件，对叶片图像进行RGB分析，获取各颜色通道的数值。

3. 纹理：采用纹理分析算法，如灰度共生矩阵法、自相关函数法等，对叶片图像进行纹理分析，提取纹理特征。

三、叶片特征识别方法（一）机器学习算法本文采用机器学习算法进行叶片特征识别。

首先，将提取的叶片特征数据集分为训练集和测试集。

然后，利用支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等算法对训练集进行训练，建立分类模型。

最后，用测试集对模型进行测试，评估模型的准确性和泛化能力。

（二）深度学习算法除了机器学习算法外，本文还尝试使用深度学习算法进行叶片特征识别。

通过构建卷积神经网络（CNN）等模型，对大量叶片图像进行学习和训练，以实现自动识别和分类。

四、实验与分析（一）实验数据与环境实验数据来源于自然生长状态下的多种植物叶片图像。

实验环境为高性能计算机，运行图像处理和机器学习相关软件。

（二）实验过程与结果1. 特征提取：对每种植物的叶片图像进行预处理和特征提取，得到各植物的叶片特征数据。

2. 机器学习算法应用：利用SVM、随机森林等算法对叶片特征数据进行训练和测试，评估各算法的准确性和泛化能力。

专利名称：植物叶片识别方法及系统专利类型：发明专利
发明人：刘伟
申请号：CN202010227481.5
申请日：20200327
公开号：CN111476280A
公开日：
20200731
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供了一种植物叶片识别方法及系统，该方法包括：获取植物叶片图像数据，对植物叶片图像数据进行预处理，以制作叶片图像数据集；读取预训练神经网络模型，对叶片图像数据集进行划分，以得到训练集、验证集和测试集；将训练集输入预训练神经网络模型中进行模型训练，将预训练神经网络模型中准确率最高的分类器设置为植物叶片识别模型；根据测试集对植物叶片识别模型进行识别测试，当判断到测试结果满足测试条件时，获取待识别植物叶片图像；将待识别植物叶片图像输入植物叶片识别模型进行图像识别，以得到植物叶片识别结果。

本发明通过基于神经网络模型的方式进行植物叶片的自动识别，防止了由于采用人工识别所导致的识别效率低下的现象。

申请人：海南医学院
地址：570100 海南省海口市龙华区学院路3号海南医学院
国籍：CN
代理机构：上海思牛达专利代理事务所(特殊普通合伙)
代理人：雍常明
更多信息请下载全文后查看。

《自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究》篇一一、引言在自然界中，植物种类繁多，每一种植物都以其独特的形态、结构和功能为特征。

在科学研究及农业生产中，植物的准确识别至关重要。

叶片作为植物的重要部分，其特征提取与识别方法的研究对于植物分类、生态研究及农业应用具有重要意义。

本文将针对自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法进行研究。

二、植物叶片特征提取（一）形态学特征提取形态学特征是植物叶片最直观、最明显的特征，包括叶片的形状、大小、颜色、纹理等。

通过图像处理技术，可以提取出这些形态学特征。

例如，可以利用图像分割技术将叶片从背景中分离出来，然后通过边缘检测算法提取出叶片的轮廓；利用直方图统计法可以提取出叶片的颜色和纹理特征。

（二）光谱特征提取光谱特征是植物叶片的重要特征之一，通过光谱分析可以获取叶片在不同波长下的反射和吸收情况。

目前，高光谱成像技术被广泛应用于植物叶片的光谱特征提取。

该技术可以通过获取植物叶片的连续光谱信息，提取出其光谱反射率、吸收率等特征。

（三）生物化学特征提取生物化学特征是指植物叶片的化学成分，如叶绿素含量、水分含量等。

这些特征可以通过化学分析或生物传感器进行提取。

例如，叶绿素含量是植物光合作用的重要指标，可以通过测量叶片的叶绿素荧光等方法进行提取。

三、植物叶片识别方法（一）基于形态学特征的识别方法形态学特征是植物叶片识别的基本依据。

通过提取出的形态学特征，可以利用机器学习算法进行分类和识别。

例如，可以利用支持向量机（SVM）、神经网络等算法对不同种类的植物叶片进行分类和识别。

（二）基于光谱特征的识别方法光谱特征具有较高的稳定性和特异性，可以有效地用于植物叶片的识别。

通过高光谱成像技术获取的连续光谱信息，可以提取出各种植物的特征光谱曲线，进而利用光谱匹配算法进行植物种类的识别。

（三）基于生物化学特征的识别方法生物化学特征反映了植物叶片的生理状态和健康状况，对于植物的识别和分类也具有重要意义。

《自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，植物叶片特征提取与识别已成为生态学、植物学、农业科学等多个领域的研究热点。

自然生长状态下的植物叶片具有丰富的形态特征和纹理信息，这些信息对于植物分类、生态研究以及农业应用具有重要意义。

本文旨在研究自然生长状态下植物叶片特征提取与识别的方法，以期为相关领域的研究与应用提供技术支持。

二、植物叶片特征提取2.1 特征提取的必要性植物叶片特征提取是识别植物种类、生长状态以及生态环境的基础。

这些特征包括叶片的形状、颜色、纹理以及光谱特性等，它们是植物叶片识别的关键依据。

2.2 特征提取的方法（1）基于图像处理的技术：通过图像处理技术，可以提取叶片的形状、大小、边缘特征等。

例如，可以利用边缘检测算法提取叶片的轮廓特征，利用区域生长法或分水岭算法进行图像分割，从而获取叶片的内部特征。

（2）基于光谱分析的技术：利用光谱分析技术，可以提取叶片的光谱特征。

这些光谱特征反映了叶片的生理状态和化学成分，对于植物种类识别和生长状态监测具有重要意义。

（3）基于深度学习的特征提取：随着深度学习技术的发展，可以利用卷积神经网络等深度学习算法自动提取叶片的特征。

这种方法可以自动学习到叶片的深层特征，提高识别的准确性和鲁棒性。

三、植物叶片识别方法3.1 传统识别方法传统识别方法主要包括基于模板匹配的方法和基于机器学习的方法。

基于模板匹配的方法是通过将待识别叶片与已知叶片模板进行比对，从而确定叶片的种类。

而基于机器学习的方法则是通过训练分类器，将叶片的特征向量输入到分类器中进行识别。

3.2 深度学习在叶片识别中的应用深度学习在叶片识别中具有重要应用。

通过构建卷积神经网络等深度学习模型，可以自动学习和提取叶片的特征，提高识别的准确性和鲁棒性。

此外，深度学习还可以用于叶片病虫害识别、生长状态监测等应用场景。

四、实验与分析为了验证上述方法的有效性，我们进行了实验分析。

专利名称：植物叶片受害症状的自动识别方法专利类型：发明专利
发明人：王斐,宋磊,大政鎌次,王静
申请号：CN201410286994.8
申请日：20140624
公开号：CN104062239A
公开日：
20140924
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：一种植物叶片受害症状的自动识别方法，它包括以下步骤：1)获取目标叶片图像；2)目标叶片图像处理；3)进行图像微分和区域标准色值分析；4)根据区域图像标准色值进行二次函数回归分析和回归参数计算；5)用方差分析法进行阈值参数的计算；6)用优化参数进行目标叶片受害症状判别分析。

本发明通过应用图象测量和计算机识别技术实现了植物叶片“∧”和“∨”型受害症状的自动判别，通过受害症状来确定其受害机理，对准确定量地判别“∧”和“∨”型受害症状及其受害根源具有重要的指导作用；有利于解决目前植物叶片受害症状在科研和生产中的不确定性和争议；对于自动化判别植物叶片气象等灾害和病害具有重要理论和实际意义。

申请人：山东省林业科学研究院,王斐
地址：250014 山东省济南市历下区文化东路42号
国籍：CN
代理机构：济南诚智商标专利事务所有限公司
代理人：王汝银
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专利名称：一种用于植物病害识别的叶片采集和保存装置专利类型：实用新型专利
发明人：黄建平,孔江波,张延文,朱贺
申请号：CN202122712620.6
申请日：20211108
公开号：CN216131709U
公开日：
20220325
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本实用新型提供一种用于植物病害识别的叶片采集和保存装置，属于叶片采集和保存装置技术领域。

为解决研究人员在土壤上行走摔倒易损坏叶片，携带不便，不能保证叶片处于最鲜活状态，影响研究结果的问题。

包括依次设置的移动底盘、升降机构和叶片保存机构，移动底盘包括通过支撑柱连接的底板和顶板，顶板和底板之间设置有至少两个转轴，转轴两端连接滚轮；升降机构包括伸缩杆和承物台，叶片保存机构设置有隔板，隔板下方设置有叶片单元保存抽屉，隔板上方设置有粘贴板和图像采集装置。

移动底盘可防止研究人员行走不稳摔倒，便于推动；图像采集装置保证采集到的图像信息处于叶片正常生长时的状态，叶片单元保存抽屉便于叶片的统一储存。

申请人：东北林业大学
地址：150040 黑龙江省哈尔滨市香坊区文政街道和兴路26号东北林业大学
国籍：CN
代理机构：黑龙江立超同创知识产权代理有限责任公司
代理人：杨立超
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