本發(fā)明屬于自動化檢測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種智能紅豆杉種子識別控制系統(tǒng)及控制方法。

背景技術(shù)：

目前，種子品種識別方法以田間檢驗為主，種子的識別是一個非常重要的調(diào)查內(nèi)容，幾乎所有的農(nóng)林業(yè)調(diào)查中都有種子識別，傳統(tǒng)的種子識別是通過具有一定專業(yè)背景的技術(shù)人員，或者對植物類型熟悉的專業(yè)人員進(jìn)行識別，對于人員的專業(yè)性要求很高。但在野外調(diào)查的時候，專業(yè)人員不一定都在現(xiàn)場進(jìn)行指導(dǎo)。

綜上所述，現(xiàn)有技術(shù)存在的問題是：傳統(tǒng)的種子識別是通過具有一定專業(yè)背景的技術(shù)人員，或者對植物類型熟悉的專業(yè)人員進(jìn)行識別，對于人員的專業(yè)性要求很高。但在野外調(diào)查的時候，專業(yè)人員不一定都在現(xiàn)場進(jìn)行指導(dǎo)。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

針對現(xiàn)有技術(shù)存在的問題，本發(fā)明提供了一種智能紅豆杉種子識別控制系統(tǒng)及控制方法。

本發(fā)明提供的智能紅豆杉種子識別控制系統(tǒng)，該智能紅豆杉種子識別控制系統(tǒng)包括rfid標(biāo)簽，rfid標(biāo)簽的內(nèi)部鑲嵌安裝有g(shù)ps芯片，gps芯片通過無線收發(fā)器與外部無線網(wǎng)絡(luò)無線連接；

所述gps芯片利用聚類算法估計每一跳的跳變時刻以及各跳對應(yīng)的歸一化的混合矩陣列向量、跳頻頻率時，包括以下步驟：

第一步，在p(p＝0，1，2，…p-1)時刻，對表示的頻率值進(jìn)行聚類，得到的聚類中心個數(shù)表示p時刻存在的載頻個數(shù)，個聚類中心則表示載頻的大小，分別用表示；

第二步，對每一采樣時刻p(p＝0，1，2，…p-1)，利用聚類算法對進(jìn)行聚類，同樣可得到個聚類中心，用表示；

第三步，對所有求均值并取整，得到源信號個數(shù)的估計即

第四步，找出的時刻，用ph表示，對每一段連續(xù)取值的ph求中值，用表示第l段相連ph的中值，則表示第l個頻率跳變時刻的估計；

第五步，根據(jù)第二步中估計得到的以及第四步中估計得到的頻率跳變時刻估計出每一跳對應(yīng)的個混合矩陣列向量具體公式為：

這里表示第l跳對應(yīng)的個混合矩陣列向量估計值；

第六步，估計每一跳對應(yīng)的載頻頻率，用表示第l跳對應(yīng)的個頻率估計值，計算公式如下：

無線網(wǎng)絡(luò)與檢測系統(tǒng)電連接，檢測系統(tǒng)上安裝有控制面板顯示屏，控制面板顯示屏的信號輸出端分別連接有運算器和存儲器；

所述檢測系統(tǒng)對接收到的時頻重疊mask信號計算循環(huán)雙譜的對角切片譜，并截取其在f＝0的截面按以下進(jìn)行：

時頻重疊mask的信號模型表示為：

其中，n為時頻重疊信號的信號分量個數(shù)，n(t)是加性高斯白噪聲，si(t)為時頻重疊信號的信號分量，其表示為式中ai表示信號分量的幅度，ai(m)表示信號分量的碼元符號，p(t)表示成型濾波函數(shù)，ti表示信號分量的碼元周期，fci表示信號分量的載波頻率，表示信號分量的相位。

mask信號的循環(huán)雙譜的對角切片譜表示為：

其中，y(t)表示mask信號，α是y(t)的循環(huán)頻率，fc表示信號的載波頻率，t是信號的碼元周期，k為整數(shù)，ca,3表示隨機序列a的三階累積量，δ()是沖激函數(shù)，p(f)是成型脈沖函數(shù)，表達(dá)式為：

對循環(huán)雙譜的對角切片譜取f＝0截面得到：

對于mask信號，其循環(huán)雙譜的對角切片譜的f＝0截面，在α＝fc(僅考慮α＞0的情況)處存在峰值，并攜有信號的載頻信息；由于循環(huán)雙譜的對角切片譜滿足線性疊加性，則時頻重疊mask信號循環(huán)雙譜的對角切片譜的表達(dá)式為：

其中，是常數(shù)，與第i個信號分量的調(diào)制方式有關(guān)，ti是第i個信號分量的碼元周期。

截取其在f＝0的截面:

以上看出，對于時頻混疊信號循環(huán)雙譜的對角切片譜的f＝0，在α＝fc處存在峰值，并攜有信號的載頻信息；

所述無線網(wǎng)絡(luò)，其特征在于，所述基于數(shù)字水印與能量均衡的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由方法包括以下步驟：

步驟一，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點部署：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)工作區(qū)域中包括1個源節(jié)點n，1個目的節(jié)點sink和n個中間節(jié)點b＝{b1,b2,l,bn}。其中，源節(jié)點n負(fù)責(zé)生成含水印數(shù)據(jù)包，目的節(jié)點sink負(fù)責(zé)接收數(shù)據(jù)包，中間節(jié)點b＝{b1,b2,l,bn}負(fù)責(zé)將源節(jié)點n生成的含水印數(shù)據(jù)包傳輸?shù)侥康墓?jié)點sink，每個中間節(jié)點包括能量、安全度及位置三個屬性，其中第i個中間節(jié)點的屬性分別記為能量ei∈[0,0.2]，安全度si∈[0,10]及位置(xi,yi)；

步驟二，生成含水印數(shù)據(jù)包：首先源節(jié)點n生成原始數(shù)據(jù)包data＝{data1,data2,l,datai,l,data8}，其中第i個數(shù)據(jù)項datai由28位二進(jìn)制序列組成；然后生成32位原始水印序列w＝{w1,w2,lwi,l,w8}，其中第i個水印項wi由4位二進(jìn)制序列組成；再次，將第i個水印項wi追加到第i個數(shù)據(jù)項datai后，得到32位的第i個含水印數(shù)據(jù)項wdatai，最后重復(fù)這一過程直到得到含水印數(shù)據(jù)包wdata＝{wdata1,wdata2,l,wdatai,l,wdata8}，i＝1,2,…8；

步驟三，選擇鄰居節(jié)點；具體包括：

選定源節(jié)點n作為當(dāng)前節(jié)點，記為u；

按照下式，計算當(dāng)前節(jié)點u到目的節(jié)點sink的距離dusink：

其中(xu,yu)為當(dāng)前節(jié)點u的位置，(xsink,ysink)為目的節(jié)點sink的位置；

根據(jù)公式tr＝πr²計算當(dāng)前節(jié)點u的傳輸范圍tr，并將當(dāng)前節(jié)點u傳輸范圍tr內(nèi)的所有中間節(jié)點作為候選鄰居節(jié)點，得到候選鄰居節(jié)點集合b^m＝{b^m1,b^m2,l,b^mi,l,b^mm}，其中π為圓周率3.14，r為當(dāng)前節(jié)點u的傳輸半徑，即當(dāng)前節(jié)點u能夠傳輸數(shù)據(jù)的最大距離；

按照下式，計算第i個候選鄰居節(jié)點b^mi到目的節(jié)點sink的距離di并將其與當(dāng)前節(jié)點u到目的節(jié)點sink的距離dusink進(jìn)行比較，

如果di＜dusink，則將第i個候選鄰居節(jié)點b^mi作為鄰居節(jié)點放入鄰居節(jié)點集合b^h中，其中(xi,yi)為候選鄰居節(jié)點b^mi的位置，i＝1,2,…m，(xsink,ysink)為目的節(jié)點sink的位置；直到處理完候選鄰居節(jié)點集合b^m＝{b^m1,b^m2,l,b^mi,l,b^mm}中的所有候選鄰居節(jié)點，得到鄰居節(jié)點集合b^h＝{b^h1,b^h2,l,b^hi,l,b^hh}；

步驟四，轉(zhuǎn)發(fā)含水印數(shù)據(jù)包；具體包括：

按照下式，計算第i個鄰居節(jié)點b^hi的質(zhì)量評估度mi：

其中，di表示第i個鄰居節(jié)點b^hi到目的節(jié)點sink的距離，ei表示第i個鄰居節(jié)點b^hi的能量，si表示第i個鄰居節(jié)點b^hi的安全度，i＝1,2,…h(huán)，α，β，γ為常數(shù)，取值范圍為[0,10]；直到計算完鄰居節(jié)點集合b^h＝{b^h1,b^h2,l,b^hi,l,b^hh}中的所有節(jié)點的質(zhì)量評估度m＝{m1,m2,l,mi,l,mh}；

對質(zhì)量評估度m＝{m1,m2,l,mi,l,mh}進(jìn)行排序，將質(zhì)量評估度最小的鄰居節(jié)點選為下一跳節(jié)點，接收由當(dāng)前節(jié)點u轉(zhuǎn)發(fā)的含水印數(shù)據(jù)包wdata，并將該下一跳節(jié)點記錄到數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點集合c中；

將下一跳節(jié)點作為當(dāng)前節(jié)點u，至將含水印數(shù)據(jù)包wdata發(fā)送到目的節(jié)點sink，得到接收數(shù)據(jù)包rdata＝{rdata1,rdata2,l,rdatai,l,rdata8}與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點集合c＝{c1,c2,l,ci,l,cr}；

步驟五，水印提取和檢測；目的節(jié)點sink依次從接收數(shù)據(jù)包rdata＝{rdata1,rdata2,l,rdatai,l,rdata8}中截取第i個數(shù)據(jù)項rdatai的后四位，得到32位的接收水印序列rw＝{rw1,rw2,l,rwi,l,rw8}，其中第i個接收水印項rwi由4位二進(jìn)制序列組成，i＝1,2,…8；按照下式，計算接收水印序列rw＝{rw1,rw2,l,rwi,l,rw8}與原始水印序列w＝{w1,w2,lwi,l,w8}是的誤差，其中表示異或操作，

如果err等于0，說明數(shù)據(jù)包接收正確；反之，如果err不等于0，說明數(shù)據(jù)包遭受篡改，按照下式，依次修改由步驟(4d)得到的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點集合c＝{c1,c2,l,ci,l,cr}中各個節(jié)點的安全度，

其中，si與si′分別為第i個數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點ci的當(dāng)前安全度與修改后的安全度。

步驟六，重復(fù)步驟二～步驟五，直到無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中任一中間節(jié)點找不到滿足條件的下一跳節(jié)點進(jìn)行數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)時終止。

進(jìn)一步，所述id標(biāo)簽通過網(wǎng)口、1394口、usb口、485接口或rs232接口與gps芯片連接。

進(jìn)一步，所述rfid標(biāo)簽包括控制電路；

與控制電路連接的調(diào)制電路；

與控制電路連接的解調(diào)電路；

與控制電路連接的電容；

與電容連接的低功耗led指示燈；

電容存儲讀寫器發(fā)出的電磁波能量，并向低功耗led指示燈供電；

所述的低功耗led指示燈出光為綠色led。

一種智能紅豆杉種子識別控制方法包括以下步驟：

步驟一、從種子生產(chǎn)商領(lǐng)取帶有rfid標(biāo)簽的種子物品，在包裝、出廠、清點過程中通過讀寫器對每一步的操作內(nèi)容導(dǎo)入rfid標(biāo)簽中；

步驟二、在rfid標(biāo)簽中裝入gps芯片，并通過無線收發(fā)器與外部網(wǎng)絡(luò)無線連接，實現(xiàn)對種子物品各個環(huán)節(jié)的實時定位；

步驟三、對接收的種子信息進(jìn)行核實、驗收，在實驗室通過檢測系統(tǒng)對種子內(nèi)部信息進(jìn)行核對；

步驟四、控制面板顯示屏幕將運算器所運算的結(jié)果通過控制面板顯示屏幕顯示出來，供工作人員進(jìn)行參考，運算的結(jié)果通過儲存器進(jìn)行存儲。

進(jìn)一步，在步驟四中，鏡頭對準(zhǔn)被識別植物，數(shù)碼相機獲得被識別植物的圖像，所獲得的圖像通過顏色提取器和輪廓提取器獲取圖像的矢量圖形，該矢量圖形在控制面板顯示屏幕上顯示，并通過存儲器將矢量圖進(jìn)行儲存，由運算器運算獲得圖像的特征編碼，通過運算器運算與存儲器內(nèi)的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對分析，按照相似程度數(shù)據(jù)庫內(nèi)的樹種，并在控制面板顯示屏幕上顯示對比結(jié)果。

本發(fā)明的優(yōu)點及積極效果為：該智能紅豆杉種子識別控制系統(tǒng)能夠有效的對種子出廠以及配送信息進(jìn)行甄別，并通過檢測系統(tǒng)對種子內(nèi)容進(jìn)行檢查該系統(tǒng)具有識別精度高、針對性強，適合于特殊環(huán)境中對植物等目標(biāo)物識別的點。

附圖說明

圖1是本發(fā)明實施例提供的智能紅豆杉種子識別控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2是本發(fā)明實施例提供的智能紅豆杉種子識別控制方法流程圖；

圖中：1、rfid標(biāo)簽；2、gps芯片；3、無線收發(fā)器；4、檢測系統(tǒng)；5、控制面板顯示屏；6、運算器；7、存儲器。

具體實施方式

為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結(jié)合實施例，對本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

下面結(jié)合附圖1、附圖2對本發(fā)明的應(yīng)用原理作詳細(xì)的描述。

如圖1所示，本發(fā)明實施例提供的智能紅豆杉種子識別控制系統(tǒng)包括rfid標(biāo)簽1，rfid標(biāo)簽1的內(nèi)部鑲嵌安裝有g(shù)ps芯片2，gps芯片2通過無線收發(fā)器3與外部無線網(wǎng)絡(luò)無線連接；

無線網(wǎng)絡(luò)與檢測系統(tǒng)4電連接，檢測系統(tǒng)4上安裝有控制面板顯示屏5，控制面板顯示屏5的信號輸出端分別連接有運算器6和存儲器7。

進(jìn)一步，所述id標(biāo)簽1通過網(wǎng)口、1394口、usb口、485接口或rs232接口與gps芯片連接。

進(jìn)一步，所述rfid標(biāo)簽1包括控制電路；

與控制電路連接的調(diào)制電路；

與控制電路連接的解調(diào)電路；

與控制電路連接的電容；

與電容連接的低功耗led指示燈；

電容存儲讀寫器發(fā)出的電磁波能量，并向低功耗led指示燈供電；

所述的低功耗led指示燈出光為綠色led。

所述gps芯片利用聚類算法估計每一跳的跳變時刻以及各跳對應(yīng)的歸一化的混合矩陣列向量、跳頻頻率時，包括以下步驟：

第一步，在p(p＝0，1，2，…p-1)時刻，對表示的頻率值進(jìn)行聚類，得到的聚類中心個數(shù)表示p時刻存在的載頻個數(shù)，個聚類中心則表示載頻的大小，分別用表示；

第二步，對每一采樣時刻p(p＝0，1，2，…p-1)，利用聚類算法對進(jìn)行聚類，同樣可得到個聚類中心，用表示；

第三步，對所有求均值并取整，得到源信號個數(shù)的估計即

第四步，找出的時刻，用ph表示，對每一段連續(xù)取值的ph求中值，用表示第l段相連ph的中值，則表示第l個頻率跳變時刻的估計；

第五步，根據(jù)第二步中估計得到的p≠ph以及第四步中估計得到的頻率跳變時刻估計出每一跳對應(yīng)的個混合矩陣列向量具體公式為：

這里表示第l跳對應(yīng)的個混合矩陣列向量估計值；

第六步，估計每一跳對應(yīng)的載頻頻率，用表示第l跳對應(yīng)的個頻率估計值，計算公式如下：

所述檢測系統(tǒng)對接收到的時頻重疊mask信號計算循環(huán)雙譜的對角切片譜，并截取其在f＝0的截面按以下進(jìn)行：

時頻重疊mask的信號模型表示為：

其中，n為時頻重疊信號的信號分量個數(shù)，n(t)是加性高斯白噪聲，si(t)為時頻重疊信號的信號分量，其表示為式中ai表示信號分量的幅度，ai(m)表示信號分量的碼元符號，p(t)表示成型濾波函數(shù)，ti表示信號分量的碼元周期，fci表示信號分量的載波頻率，表示信號分量的相位。

mask信號的循環(huán)雙譜的對角切片譜表示為：

其中，y(t)表示mask信號，α是y(t)的循環(huán)頻率，fc表示信號的載波頻率，t是信號的碼元周期，k為整數(shù)，ca,3表示隨機序列a的三階累積量，δ()是沖激函數(shù)，p(f)是成型脈沖函數(shù)，表達(dá)式為：

對循環(huán)雙譜的對角切片譜取f＝0截面得到：

對于mask信號，其循環(huán)雙譜的對角切片譜的f＝0截面，在α＝fc(僅考慮α＞0的情況)處存在峰值，并攜有信號的載頻信息；由于循環(huán)雙譜的對角切片譜滿足線性疊加性，則時頻重疊mask信號循環(huán)雙譜的對角切片譜的表達(dá)式為：

其中，是常數(shù)，與第i個信號分量的調(diào)制方式有關(guān)，ti是第i個信號分量的碼元周期。

截取其在f＝0的截面:

以上看出，對于時頻混疊信號循環(huán)雙譜的對角切片譜的f＝0，在α＝fc處存在峰值，并攜有信號的載頻信息；

所述無線網(wǎng)絡(luò)，其特征在于，所述基于數(shù)字水印與能量均衡的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由方法包括以下步驟：

步驟一，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點部署：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)工作區(qū)域中包括1個源節(jié)點n，1個目的節(jié)點sink和n個中間節(jié)點b＝{b1,b2,l,bn}。其中，源節(jié)點n負(fù)責(zé)生成含水印數(shù)據(jù)包，目的節(jié)點sink負(fù)責(zé)接收數(shù)據(jù)包，中間節(jié)點b＝{b1,b2,l,bn}負(fù)責(zé)將源節(jié)點n生成的含水印數(shù)據(jù)包傳輸?shù)侥康墓?jié)點sink，每個中間節(jié)點包括能量、安全度及位置三個屬性，其中第i個中間節(jié)點的屬性分別記為能量ei∈[0,0.2]，安全度si∈[0,10]及位置(xi,yi)；

步驟二，生成含水印數(shù)據(jù)包：首先源節(jié)點n生成原始數(shù)據(jù)包data＝{data1,data2,l,datai,l,data8}，其中第i個數(shù)據(jù)項datai由28位二進(jìn)制序列組成；然后生成32位原始水印序列w＝{w1,w2,lwi,l,w8}，其中第i個水印項wi由4位二進(jìn)制序列組成；再次，將第i個水印項wi追加到第i個數(shù)據(jù)項datai后，得到32位的第i個含水印數(shù)據(jù)項wdatai，最后重復(fù)這一過程直到得到含水印數(shù)據(jù)包wdata＝{wdata1,wdata2,l,wdatai,l,wdata8}，i＝1,2,…8；

步驟三，選擇鄰居節(jié)點；具體包括：

選定源節(jié)點n作為當(dāng)前節(jié)點，記為u；

按照下式，計算當(dāng)前節(jié)點u到目的節(jié)點sink的距離dusink：

其中(xu,yu)為當(dāng)前節(jié)點u的位置，(xsink,ysink)為目的節(jié)點sink的位置；

根據(jù)公式tr＝πr²計算當(dāng)前節(jié)點u的傳輸范圍tr，并將當(dāng)前節(jié)點u傳輸范圍tr內(nèi)的所有中間節(jié)點作為候選鄰居節(jié)點，得到候選鄰居節(jié)點集合b^m＝{b^m1,b^m2,l,b^mi,l,b^mm}，其中π為圓周率3.14，r為當(dāng)前節(jié)點u的傳輸半徑，即當(dāng)前節(jié)點u能夠傳輸數(shù)據(jù)的最大距離；

按照下式，計算第i個候選鄰居節(jié)點b^mi到目的節(jié)點sink的距離di并將其與當(dāng)前節(jié)點u到目的節(jié)點sink的距離dusink進(jìn)行比較，

如果di＜dusink，則將第i個候選鄰居節(jié)點b^mi作為鄰居節(jié)點放入鄰居節(jié)點集合b^h中，其中(xi,yi)為候選鄰居節(jié)點b^mi的位置，i＝1,2,…m，(xsink,ysink)為目的節(jié)點sink的位置；直到處理完候選鄰居節(jié)點集合b^m＝{b^m1,b^m2,l,b^mi,l,b^mm}中的所有候選鄰居節(jié)點，得到鄰居節(jié)點集合b^h＝{b^h1,b^h2,l,b^hi,l,b^hh}；

步驟四，轉(zhuǎn)發(fā)含水印數(shù)據(jù)包；具體包括：

按照下式，計算第i個鄰居節(jié)點b^hi的質(zhì)量評估度mi：

其中，di表示第i個鄰居節(jié)點b^hi到目的節(jié)點sink的距離，ei表示第i個鄰居節(jié)點b^hi的能量，si表示第i個鄰居節(jié)點b^hi的安全度，i＝1,2,…h(huán)，α，β，γ為常數(shù)，取值范圍為[0,10]；直到計算完鄰居節(jié)點集合b^h＝{b^h1,b^h2,l,b^hi,l,b^hh}中的所有節(jié)點的質(zhì)量評估度m＝{m1,m2,l,mi,l,mh}；

對質(zhì)量評估度m＝{m1,m2,l,mi,l,mh}進(jìn)行排序，將質(zhì)量評估度最小的鄰居節(jié)點選為下一跳節(jié)點，接收由當(dāng)前節(jié)點u轉(zhuǎn)發(fā)的含水印數(shù)據(jù)包wdata，并將該下一跳節(jié)點記錄到數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點集合c中；

將下一跳節(jié)點作為當(dāng)前節(jié)點u，至將含水印數(shù)據(jù)包wdata發(fā)送到目的節(jié)點sink，得到接收數(shù)據(jù)包rdata＝{rdata1,rdata2,l,rdatai,l,rdata8}與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點集合c＝{c1,c2,l,ci,l,cr}；

步驟五，水印提取和檢測；目的節(jié)點sink依次從接收數(shù)據(jù)包rdata＝{rdata1,rdata2,l,rdatai,l,rdata8}中截取第i個數(shù)據(jù)項rdatai的后四位，得到32位的接收水印序列rw＝{rw1,rw2,l,rwi,l,rw8}，其中第i個接收水印項rwi由4位二進(jìn)制序列組成，i＝1,2,…8；按照下式，計算接收水印序列rw＝{rw1,rw2,l,rwi,l,rw8}與原始水印序列w＝{w1,w2,lwi,l,w8}是的誤差，其中表示異或操作，

如果err等于0，說明數(shù)據(jù)包接收正確；反之，如果err不等于0，說明數(shù)據(jù)包遭受篡改，按照下式，依次修改由步驟(4d)得到的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點集合c＝{c1,c2,l,ci,l,cr}中各個節(jié)點的安全度，

其中，si與si′分別為第i個數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點ci的當(dāng)前安全度與修改后的安全度。

步驟六，重復(fù)步驟二～步驟五，直到無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中任一中間節(jié)點找不到滿足條件的下一跳節(jié)點進(jìn)行數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)時終止。

如圖2所示，本發(fā)明實施例提供的智能紅豆杉種子識別控制方法包括以下步驟：

s101、從種子生產(chǎn)商領(lǐng)取帶有rfid標(biāo)簽的種子物品，在包裝、出廠、清點過程中通過讀寫器對每一步的操作內(nèi)容導(dǎo)入rfid標(biāo)簽中；

s102、在rfid標(biāo)簽中裝入gps芯片，并通過無線收發(fā)器與外部網(wǎng)絡(luò)無線連接，實現(xiàn)對種子物品各個環(huán)節(jié)的實時定位；

s103、對接收的種子信息進(jìn)行核實、驗收，在實驗室通過檢測系統(tǒng)對種子內(nèi)部信息進(jìn)行核對；

s104、控制面板顯示屏幕將運算器所運算的結(jié)果通過控制面板顯示屏幕顯示出來，供工作人員進(jìn)行參考，運算的結(jié)果通過儲存器進(jìn)行存儲。

進(jìn)一步，在步驟s104中，鏡頭對準(zhǔn)被識別植物，數(shù)碼相機獲得被識別植物的圖像，所獲得的圖像通過顏色提取器和輪廓提取器獲取圖像的矢量圖形，該矢量圖形在控制面板顯示屏幕上顯示，并通過存儲器將矢量圖進(jìn)行儲存，由運算器運算獲得圖像的特征編碼，通過運算器運算與存儲器內(nèi)的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對分析，按照相似程度數(shù)據(jù)庫內(nèi)的樹種，并在控制面板顯示屏幕上顯示對比結(jié)果。

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。