树木种类识别系统开发开题报告

1. 研究目的与意义

设计的目的是实现对树木种类的识别。

能够通过摄像头获取图像，并通过神经网络算法识别出该图像中的树木种类。

随着人工智能的日臻成熟，数字图像处理技术广泛用于农业、工业、军事等各个领域。

2. 国内外研究现状分析

虽然图像识别技术在十九世纪就有人研究，但真正开始受到人们关注的是在60年代末，随着时间的推移，到80年代，图像识别技术广泛应用到各个领域，而且也取得了不错的成果。

傅弘[1]学者提出了神经网络的叶脉提取方法，通过训练的神经网络准确地提取了叶脉图像，实现了叶脉的提取；朱静[2]学者提出了在windows xp平台上对叶片图像的输入、变换及分割等识别过程的设计,实现了叶缘特征的结果输出和叶片图像的形状。

刘纯利[3]学者提出了树叶纹理建模的树叶识别方法，通过提取采集的树叶的某些区域，利用图像处理对重要区域进行变换，并用高斯模型对高频子带建模，再用高斯模型的参数作为树叶的特征，从而实现了树叶识别；王代琳[4]学者提出了神经网络的树叶识别方法，通过对不同树叶进行预处理来获取外形特征，利用java语言实现了树叶识别；朱宁[5]学者利用局部二进制模式方法，提出了将该方法应用于植物叶片图像纹理特征的提取，实现了用于提取叶片样本特征的各种算子，实现了基于局部二进制模式的树叶识别。

3. 研究的基本内容与计划

第一部分是树木图像信息的采集,它相当于对被研究对象的调查和了解。

从中得到数据。

第二部分是树木图像特征提取，它的作用是把图像预处理后的样本进行选择某些特征参数,并进行分析。

4. 研究创新点

使用了神经网络算法：逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。

然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。

这种思维方式的根本之点在于以下两点：1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上；2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。