基于Android的智能化拍照姿势推荐软件

本文提出并开发基于Android的智能化拍照软件“美姿”APP,研究专业摄影图像并进行分类,采用卷积神经网络构建专业拍照姿势数据集,实现了基于用户历史偏好的标签化姿势推荐与构图推荐。

基于移动终端的稻田飞虱调查方法

【目的】建立一种基于移动终端的稻田飞虱调查方法,以减轻测报人员劳动强度,提高稻田飞虱调查的客观性,实现稻飞虱调查结果可追溯。【方法】利用Android相机、可伸缩手持杆和装载控制相机APP的Android手机研制了稻田飞虱图像采集仪。在Android开发环境下,利用socket通信和视频编码等技术,实现Android相机的视频采集与编码模块、视频传输模块和相机命令控制模块等。利用Android NDK开发和Java web等技术,实现手机端的视频预览模块、手机控制模块、图像上传模块等。相机实时拍摄的视频将压缩成H.264格式,通过RTSP/RTP协议控制其传输至手机端。手机端通过解压缩,实现实时预览相机所拍摄的视频,并控制相机拍摄水稻茎基部飞虱图像,同时将图像传输到手机端。稻飞虱识别算法部署在云服务器上。手机端可选择稻飞虱图像上传至云服务器,云服务器运行稻飞虱自动识别算法,结果返回至手机端。【结果】基于移动终端的稻田飞虱调查方法利用手机可以实时预览相机拍摄的水稻茎基部飞虱画面,控制相机拍照。云服务器上稻飞虱自动识别算法对图像中的飞虱平均检测率为86.9%,虚警率为11.2%;对稻飞虱各虫态平均检测率为81.7%,虚警率为16.6%。【结论】基于移动终端的稻田飞虱调查方法可以便捷地采集到水稻茎基部飞虱图像,实现稻田飞虱不同虫态的识别与计数。该方法可大大减轻测报人员的劳动量,避免稻飞虱田间调查的主观性,实现稻飞虱田间调查的可追溯。