基于圖像識別的濕地外來入侵物種監測系統的設計與實現

文章編號：2096-1472（2022）-02-51-04

DOI：10.19644/j.cnki.issn2096-1472.2022.002.012

摘? 要：針對外來物種入侵對濕地生態環境構成的嚴重危害和潛在威脅，開發了濕地外來入侵物種監測系統。本系統基于Linux操作系統，選用Eclipse開發軟件、MySQL數據庫和Openlayers地理信息系統，應用人工智能百度AI開發平臺的圖像識別接口服務，實現了外來入侵物種名錄管理、物種識別、物種上報等功能。經過測試，本系統識別準確度較高，對終端性能要求較低，運行基本正常穩定，具有較強的移植性，適用于相關監測系統識別功能的二次開發，可以有效支持濕地外來入侵物種監測工作。

關鍵詞：圖像識別;人工智能;監測系統

中圖分類號：TP391? ? ?文獻標識碼：A

Design and Implementation of a Wetland Invasive Species?Monitor System based on Image Recognition

YAN Ruihua

（Information Center of National Forestry and Grassland Administration， Beijing 100714， China）

yanruihua@buaa.edu.cn

Abstract： This paper proposes to develop a wetland invasive species monitor system in view of the serious harm and potential threats to the wetland ecological environment caused by the invasion of alien species. The system adopts the Linux operating system， uses Eclipse development software， MySQL database and Openlayers geographic information system. It also utilizes image recognition interface services of Baidu AI （Artificial Intelligence） development platform. System functions， such as invasive species information management， species recognition and species reporting， are realized. Test results show that the system has high recognition accuracy， low terminal performance requirements， basically normal and stable operation， and strong transplantability. It can be applied to the secondary development of the recognition function of related monitor systems and can effectively support monitoring work of invasive alien species in wetlands.

Keywords： image recognition; artificial intelligence; monitor system

1? ?引言（Introduction）

外來生物入侵濕地生態系統，損害濕地生態系統和當地生物的多樣性，已經引起了國際社會的廣泛關注。目前，動植物物種的傳統識別工作主要依靠相關從業人員的工作經驗，與其他領域的監測技術相比，圖像識別技術在物種監測應用方面還有較大的提升空間。特別是智能移動終端的普及，可以快速、準確識別和處理所觀測的動植物信息，且保證較高的識別精度和識別效率。

圖像識別技術是通過終端設備處理拍攝或者存儲的圖像信息，運用訓練好的計算模型，對圖像信息進行分析確認，實現物種屬類的精確識別。圖像識別技術主要采用深度神經網絡學習方法，在神經網絡輸入輸出之間構建多層卷積神經網絡。人工智能服務平臺的出現，為圖像識別技術提供了簡便易行的途徑。本文提出的基于百度AI開發平臺圖像識別接口服務的濕地外來入侵物種監測系統，通過移動智能終端采集、存儲和上傳濕地外來入侵物種圖像信息，減少了相關管理部門的硬件設備成本;通過移動通信網絡，使系統便于人工操作、數據傳輸，融合地理信息系統，可實現所轄濕地外來入侵物種的空間分布展示。

2? ?系統總體設計（Overall system design）

濕地外來入侵物種監測系統基于Linux操作系統，選用Eclipse開發軟件、MySQL數據庫和Openlayers地理信息系統，調用百度AI開發平臺的圖像識別接口服務，實現了物種識別工作。其中，百度AI開發平臺的圖像識別接口服務可以為開發者提供API接口，支持同時調用多個模型服務，包括圖像主體監測、動物識別、植物識別等，發送圖像識別后，可以將指定模型的識別結果返回本系統。

濕地外來入侵物種監測系統流程的設計與實現如圖1所示。本系統主要包括名錄管理功能和物種識別功能兩個模塊。其中，名錄管理功能包括數據管理、信息搜索和空間展示;物種識別功能包括拍照識別、信息上報和數據統計。

名錄管理功能詳細介紹如下：

用戶通過填報或者批量導入的方式實現外來入侵物種名錄信息的統一管理，通過調用地圖信息系統將外來入侵物種信息與政區空間數據進行信息融合，實現入侵物種信息的空間展示。用戶可以查詢、瀏覽已錄入系統的外來入侵物種信息，了解掌握名錄內外來物種的特點及主要分布情況，作為所轄濕地區域內外來物種監管的重要參考之一。

（1）數據管理：數據管理功能實現濕地外來入侵物種名錄信息的維護管理。用戶可以通過本模塊對濕地外來入侵物種目錄信息包括物種名稱、學名、英文名、別名、分類地位、形態特征、地理分布、中國分布、入侵危害、控制方法及形態圖片等進行維護管理。系統提供信息填報和批量導入兩種形式實現外來入侵物種名錄信息的錄入，同時支持外來入侵物種名錄信息的編輯、刪除和導出功能。

（2）信息搜索：用戶可以通過本功能在已有的物種庫中搜索查找入侵物種信息。通過輸入物種名稱和在下拉列表中直接查找兩種方式，查找出要上報的物種信息（包括濕地類型、濕地名稱、入侵物種類型、入侵面積、入侵情況簡述和現場照片）。

（3）空間展示：空間展示功能以地理信息系統圖層形式展示已錄入外來入侵物種的空間分布情況，將外來入侵物種名錄與省級行政區劃進行圖層疊加，實現外來物種入侵濕地區域分布的空間展示。支持外來物種空間分布信息的查詢及其詳細信息查看，同時，提供多種地圖瀏覽工具，包括放大、縮小、平移、全圖等功能。

物種識別功能詳細介紹如下：

物種識別模塊實現未知入侵物種信息的搜索、識別。濕地區域管理人員可通過物種識別功能搜索、查找、拍照識別入侵物種信息。若在所轄濕地范圍內發現外來入侵物種名錄中的物種，可通過該功能模塊進行入侵信息上報，幫助相關部門及時了解掌握所轄濕地外來物種入侵情況。同時系統提供對上報的入侵外來物種信息進行統計分析功能，為濕地外來物種信息管理提供補充和支持。

（1）拍照識別：用戶可以通過本功能對觀測物種進行拍照，選擇識別物種類別（識別植物、識別動物）后，自動識別物種信息。

（2）信息上報：將觀測物種的識別結果與濕地外來物種名錄進行比對，若確定為該濕地的外來物種，選擇上報物種的名稱（依據外來物種信息管理模塊已錄入外來入侵物種名錄生成），填報入侵面積、入侵情況描述，選擇入侵濕地名稱、濕地類型及濕地所屬行政區，并上傳現場照片，完成該入侵物種的信息上報。

（3）數據統計：用戶通過選擇年度和行政區，統計各地區外來物種的年度入侵數量和入侵面積。同時，系統提供了年度對比功能，可以對比展示某行政區任意年度的入侵物種種類以及各類入侵物種的上報次數和入侵面積，從而發現變化趨勢，為外來物種入侵防控工作提供決策支持。

3? ?系統具體實現（System implementation）

3.1? ?名錄管理模塊算法設計

名錄管理模塊是在MenuTest.java-Eclipse Platform軟件界面完成主要工作的。數據管理主要錄入Speciesname、Distribution、Wetnum、Irrupttype、Latitude、Longitude、Centercoor等信息。錄入觀測物種名稱，識別物種信息是否已經收錄在濕地外來入侵物種名錄中。判斷沒有存儲相關信息后，錄入該物種相關信息。點擊addbt按鈕觸發on_addbt_clicked（）槽函數，該函數使用insert into語句將物種信息插入濕地外來入侵物種信息列表當中。名錄管理模塊流程圖如圖2所示。

3.2? ?物種識別模塊算法設計

物種識別模塊首先需要采集觀測物種的照片，然后進行物種信息識別，通過比對數據特征值，確定觀測物種是否為該區域的外來入侵物種并進行上報。實現物種識別功能，具體算法設計如下：

（1）觀測物種圖片數據采集

通過調用Android系統攝像頭命令MediaStore.ACTION_IMAGE_CAPTURE采集物種照片。按照百度AI開放平臺請求參數指標要求，對圖像信息進行質量檢測以確保圖像信息有效，將處理好的照片參數image、top_num、baike_num等存儲在指定路徑文件夾中。

（2）物種信息識別

以觀測物種是動物為例。按照百度AI開放平臺請求代碼示例要求，選擇HTTP post方法，編輯請求URL指令 https：//aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/animal，發送請求調用百度AI開放平臺動物識別API接口，獲取AccessToken，進行物種監測模型調用和物種識別。返回log_id、result、name、score等必要參數，作為物種信息識別結果。

（3）物種信息上報

當識別出正確物種信息后，根據物種名稱查詢MySQL數據庫中濕地外來入侵生物名錄信息表中的信息。如果觀測物種可以查詢到確為所轄濕地外來入侵物種，則調用public static void queryBySpeciesname（String speciesname， View view， APICallback<list<DBRecord>> callback），顯示濕地外來物種信息并使用insert into語句，將濕地外來物種信息與所對應的名錄信息保存在數據庫中。物種識別模塊流程圖如圖3所示。

4? ?系統測試（System testing）

濕地外來入侵物種監測系統經過測試，能夠達到正常運行要求。其中，名錄管理模塊實現了用戶對濕地外來入侵物種名錄信息的統一管理和入侵物種信息的空間展示。名錄管理模塊測試運行界面如圖4所示。

物種識別模塊實現了觀測物種信息的識別和上報功能。若在所轄濕地范圍內發現疑似外來入侵物種，可點擊“攝像頭”按鈕，通過移動終端獲取并顯示觀測物種圖像;點擊“識別”按鈕，系統將自動獲取觀測物種相關信息。濕地外來物種識別模塊測試運行界面如圖5所示。

系統將觀測物種相關信息與所轄濕地外來入侵物種名錄自動進行比對，若確為名錄中的物種，可填寫該物種相關入侵信息后，點擊“上報”按鈕，將相關入侵信息上報到系統中并統計分析。濕地外來物種上報模塊測試運行界面如圖6所示。

5? ?結論（Conclusion）

濕地外來入侵物種監測系統基于Linux操作系統，選用Eclipse開發軟件，使用深度神經網絡學習的百度AI開發平臺的圖像識別接口服務，主要實現了外來入侵動植物識別和對入侵物種進行上報登記。目前，本系統運行穩定，人機交互良好，可以通過智能手機攝像頭獲取監測生物的圖片數據，應用百度AI開發平臺進行圖像識別，基本能夠支持相關部門或研究機構更有效地完成濕地外來入侵物種的監測業務，提高所轄區域濕地管理的技術水平。

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作者簡介：

閆瑞華（1988-），男，博士，工程師.研究領域：管理科學與工程，信息系統.

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