METODO DE IDENTIFICACION DE MUESTRAS Y SISTEMA UTILIZADO.

Método de identificación de muestras y sistema utilizado.

El sistema que comprende un dispositivo electrónico de comunicación portátil (2) y un servidor informático (3) comunicados entre sí,

realiza el método que sigue estas fases:

- capturar una imagen (4),

- pasar la imagen a un fichero,

- transmitir el fichero (5) por un enlace inalámbrico al servidor informático (3),

- extraer del fichero los datos que corresponden a rasgos identificativos de la muestra (1),

- introducir los datos extraídos en un clasificador, pudiendo también el usuario introducir datos auxiliares correspondientes a otros rasgos identificativos de la muestra (1) y del lugar y/o momento de la recogida de dicha muestra (1),

- seleccionar unas especies determinadas por el clasificador como las más parecidas a la muestra (1)

- generar un fichero de respuesta conteniendo información sobre tales especies recuperada de una base de datos,

- transmitir el fichero de respuesta (6) por el enlace inalámbrico y

- visualizar el contenido (7) del fichero de respuesta

Tipo: Patente de Invención. Resumen de patente/invención. Número de Solicitud: P200602746.

Solicitante: UNIVERSIDAD DEL PAIS VASCO-EUSKAL HERRIKO UNIVERTSITATEA.

Nacionalidad solicitante: España.

Provincia: VIZCAYA.

Inventor/es: MORENO JIMENEZ,RAMON, GAA ROMAY,MANUEL.

Fecha de Solicitud: 27 de Octubre de 2006.

Fecha de Publicación: .

Fecha de Concesión: 11 de Mayo de 2010.

Clasificación Internacional de Patentes:

  • G01N33/569F
  • G06K9/00B3
  • G06T7/00B2

Clasificación PCT:

  • G01N21/25 FISICA.G01 METROLOGIA; ENSAYOS.G01N INVESTIGACION O ANALISIS DE MATERIALES POR DETERMINACION DE SUS PROPIEDADES QUIMICAS O FISICAS (procedimientos de medida, de investigación o de análisis diferentes de los ensayos inmunológicos, en los que intervienen enzimas o microorganismos C12M, C12Q). › G01N 21/00 Investigación o análisis de los materiales por la utilización de medios ópticos, es decir, utilizando rayos infrarrojos, visibles o ultravioletas (G01N 3/00 - G01N 19/00 tienen prioridad). › Color; Propiedades espectrales, es decir, comparación del efecto del material sobre la luz para varias longitudes de ondas o varias bandas de longitudes de ondas diferentes.
  • G01N33/569 G01N […] › G01N 33/00 Investigación o análisis de materiales por métodos específicos no cubiertos por los grupos G01N 1/00 - G01N 31/00. › para microorganismos, p. ej. protozoarios, bacterias, virus.
  • G01N33/58 G01N 33/00 […] › en los que intervienen sustancias marcadas (G01N 33/53 tiene prioridad).
  • G06K9/00 G […] › G06 CALCULO; CONTEO.G06K RECONOCIMIENTO DE DATOS; PRESENTACION DE DATOS; SOPORTES DE REGISTROS; MANIPULACION DE SOPORTES DE REGISTROS (impresión per se B41J). › Métodos o disposiciones para la lectura o el reconocimiento de caracteres impresos o escritos o el reconocimiento de formas, p. ej. de huellas dactilares (métodos y disposiciones para la lectura de grafos o para la conversión de patrones de parámetros mecánicos, p.e. la fuerza o la presencia, en señales eléctricas G06K 11/00; reconocimiento de la voz G10L 15/00).
  • G06T7/00 G06 […] › G06T TRATAMIENTO O GENERACIÓN DE DATOS DE IMAGEN, EN GENERAL.Análisis de imagen.
METODO DE IDENTIFICACION DE MUESTRAS Y SISTEMA UTILIZADO.

Fragmento de la descripción:

Método de identificación de muestras y sistema utilizado.

Objeto de la invención

La invención que se describe tiene su ámbito de aplicación industrial en los sistemas de identificación y reconocimiento de objetos o seres vivos mediante imágenes de muestras de los mismos, basados en la cooperación de bases de datos distribuidas, dispositivos de visión artificial, medios de recuperación de información multimedia y acceso remoto a los datos mediante técnicas de comunicación móvil. En particular, la presente invención se refiere a un sistema que combina dichos medios y técnicas para ejecutar un método aplicado a la micología, es decir, la ciencia que estudia los hongos en general, que permite identificar las setas en el propio lugar de recogida para discernir si es o no una especie comestible.

Antecedentes de la invención

En las ciencias forestales, el término "fungi" designa un reino biológico que reúne todos los organismos celulares denominados hongos en biología y botánica, también popularmente conocidos como setas. Realmente, las setas son los cuerpos fructíferos de un conjunto de hongos pluricelulares que incluyen muchas especies: unas comestibles, otras venenosas e incluso varias con efectos psicoactivos.

Aunque no se cultivan en huertas, en nutrición las setas comestibles pueden incluirse en el grupo de las hortalizas. Suelen crecer en la humedad que proporciona la sombra de los árboles, pero también en cualquier ambiente húmedo y con poca luz. Son ejemplos de setas muy apreciadas para su consumición: el champiñón, el níscalo, los perrochicos, el gurumelo, el gallipierno o la oronja.

Uno de los problemas más serios que se les plantea a los recolectores aficionados de setas viene derivado de las dudas que le surgen en el momento y lugar de la recogida del hongo, sobre si se trata de una especie peligrosa no apta para su ingestión o si en realidad es la seta que se estaba buscando para poder degustarla con toda tranquilidad.

Las setas poseen diversos rasgos distintivos que pueden ayudar al consumidor a diferenciarlas entre sí: la forma del sombrero, la textura, detalles de la corteza, color y brillo, etc. Estos rasgos se combinan en ciertas reglas de análisis de la morfología de la seta que permiten identificarla y decidir sobre su comestibilidad. Actualmente, la única ayuda que se les ofrece a los recolectores de setas es la consulta de una extensa bibliografía existente al respecto. Por lo tanto, a no ser que el consumidor sea un experto en micología y sea capaz de reconocer los hongos sin necesidad de llevarse los libros de estudio al monte, lo cual obviamente sería inviable por la incomodidad y el coste de tiempo que supone, pocas facilidades tienen hasta la fecha los aficionados a la recogida de setas para su consumo.

No existen en este momento sistemas con capacidades de asistencia inteligente, accesibilidad a regiones salvajes y portabilidad que puedan ser utilizados por los recolectores de setas in situ. Pueden considerarse antecedentes de este sistema los sistemas de reconocimiento de objetos mediante visión artificial, los sistemas de razonamiento automático y sistemas expertos y los sistemas de interacción telemática.

Descripción de la invención

La invención que aquí se describe viene a resolver la problemática anteriormente expuesta, en todos y cada uno de los diferentes aspectos comentados, constituyendo un sistema telemático de información y asistencia inteligente para la identificación de muestras de objetos, preferentemente aplicable en micología para la identificación de especies micológicas, que utiliza métodos de inteligencia artificial y visión por computador implementándose, gracias a las tecnologías de comunicación inalámbrica, de un modo distribuido, entre un dispositivo electrónico móvil y un servidor informático.

Más concretamente, un aspecto de la invención es un sistema de identificación de especies micológicas que comprende al menos un dispositivo electrónico de comunicación portátil (DECP) y un servidor informático, estando ambos dotados de medios para establecer una comunicación inalámbrica entre sí. El DECP puede consistir en un teléfono móvil, una agenda electrónica (PDA) o un dispositivo híbrido entre ambos tal como un comunicador "smartphone", con el que el usuario envía información (multimedia: imágenes y/o texto) sobre una muestra de un objeto, por ejemplo una muestra (seta) de la especie micológica a identificar. El servidor informático también puede ser una PDA o un ordenador, configurado para proporcionar información sobre los objetos en cuestión (las distintas especies micológicas en la realización preferente), que asiste al usuario en la identificación de la muestra. Este servidor informático puede ser a su vez portátil y ser transportado por el propio usuario junto con el DECP, en cuyo caso la comunicación inalámbrica puede ser local y no necesitar de los servicios de compañías de telefonía o transporte de señal.

Otra opción contempla que el servidor informático es un ordenador propiedad de una empresa prestadora de servicios a teléfonos móviles, que puede ofrecer generalmente un servicio tarificado para identificar los objetos de interés (por ejemplo, especies micológicas para los aficionados y expertos en setas), al igual que suministra información sobre eventos deportivos, etc. como ya se hace frecuentemente en la actualidad.

En lo sucesivo en este texto, se particulariza al caso preferente de trabajar con especies micológicas, pero la invención se extiende obviamente a la identificación y reconocimiento por imágenes de cualquier muestra clasificable dentro de un grupo, una especie, clase o categoría (por ejemplo, insectos para reconocer automáticamente si son peligrosos o no,...).

Al menos uno de los DECP del sistema incorpora medios para la captura de imágenes digitales, por ejemplo, una cámara digital, para captar al menos una imagen (de foto o vídeo) de una muestra de la seta que se desea identificar. A través de ese mismo dispositivo u otro DECP conectado al anterior se transmiten las imágenes captadas al servidor informático, a través de un enlace inalámbrico.

Para la comunicación entre el DECP que se trate y el servidor informático, se puede emplear tecnología de acceso a redes inalámbricas, tal como el estándar Wi-Fi habitualmente usado hoy en día para acceder a Internet o el WiMAX diseñado para ser utilizado en el área metropolitana proporcionando accesos concurrentes en un radio de hasta 48 kilómetros y a velocidades de hasta 70 Mbps con tecnología móvil LMDS.

Otra alternativa de implementación del enlace inalámbrico es usando tecnología digital de telefonía móvil de segunda (GSM) o tercera (UMTS) generación o GPRS (generación 2.5). Particularmente, si el servidor informático es una PDA del usuario, éste también puede conectarse al móvil a través de un enlace inalámbrico a corta distancia (bluetooth, infrarrojos, etc.).

El servidor informático posee medios de procesamiento que se configuran para extraer de una imagen de la muestra, recibida desde el DECP del propio usuario, unos datos que definen al menos un rasgo identificativo de tal muestra (seta), para luego acceder a un clasificador, que previamente ha sido construido mediante algoritmos inducción o aprendizaje a partir de una base de datos con múltiples imágenes de setas identificadas por expertos humanos. Este clasificador proporciona la o las especies más verosímiles en función de la información proporcionada por el usuario.

El clasificador es un sistema experto construido mediante técnicas de inteligencia artificial que forma parte del servidor, el cual a partir de los rasgos extraídos de la imagen de la muestra transmitida por el DECP del usuario, determina cuál es el grado de proximidad o la probabilidad asociada a cada especie micológica cuya imagen pertenece a la base de datos de entrenamiento previo de dicho clasificador. Actualmente existen varios tipos de algoritmos para la construcción de estos clasificadores, entre los cuales pueden citarse el clasificador de Naive Bayes, C4.5, RIPPER y sobre todo K* que es más potente, por lo que el algoritmo denominado k*. es el escogido para la realización preferente del clasificador comprendido en este sistema. En general, dicho clasificador analiza P parámetros de C casos, siendo aquí P los datos correspondientes a rasgos identificativos de las especies micológicas y C las imágenes contenidas en la base de datos de entrenamiento (cuanto mayor sea el número C de imágenes, más se acerca el clasificador a dar...

 


Reivindicaciones:

1. Método de identificación de muestras, clasificables dentro de al menos una categoría reconocida, en especial de aplicación para identificar muestras pertenecientes a especies de setas, caracterizado porque comprende las siguientes fases:

- capturar una imagen de una muestra (1) a identificar,
- convertir la imagen a un conjunto de información digital y almacenarlo en al menos un fichero,
- transmitir el fichero por un enlace inalámbrico a un servidor informático (3) configurado para aplicar al menos un clasificador previamente entrenado mediante una base de datos con imágenes de múltiples muestras,
- extraer del fichero los datos que definen al menos un rasgo identificativo de la muestra (1),
- introducir los datos extraídos en el clasificador y seleccionar al menos una especie más verosímil con respecto a la muestra (1),
- generar un fichero de respuesta conteniendo información sobre la especie seleccionada,
- transmitir el fichero de respuesta por el enlace inalámbrico y
- visualizar el contenido del fichero de respuesta.

2. Método según reivindicación 1, caracterizado porque los datos extraídos comprenden datos sobre las dimensiones de la muestra (1), de su color y de las partes de dicha muestra (1).

3. Método según reivindicación 1, caracterizado porque, antes de la fase de selección de la especie más verosímil a la que pertenece la muestra (1), adicionalmente comprende introducir en el clasificador unos datos auxiliares solicitados previamente al usuario sobre la muestra (1).

4. Método según reivindicación 3, caracterizado porque los datos auxiliares comprenden datos sobre la textura de la muestra (1) y las circunstancias de recogida de dicha muestra (1).

5. Método según cualquiera de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque después de la fase de selección de la especie más verosímil a la que pertenece la muestra (1), adicionalmente comprende una fase para comunicar el servidor informático (3) con una base de datos de la que se obtiene la información sobre dicha especie para generar el fichero de respuesta.

6. Método según cualquiera de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque la fase de selección de la especie más verosímil a la que pertenece la muestra (1) se realiza combinando las selecciones obtenidas mediante una pluralidad de clasificadores de un mismo tipo.

7. Método según cualquiera de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque la fase de selección de la especie más verosímil a la que pertenece la muestra (1) se realiza combinando las selecciones obtenidas mediante una pluralidad de clasificadores de diferentes tipos.

8. Método según cualquiera de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque la fase de selección de la especie más verosímil a la que pertenece la muestra (1) se realiza mediante al menos un clasificador de un tipo que se selecciona entre K*, Naive Bayes, C4.5 y RIPPER.

9. Método según cualquiera de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque la fase de captura de la imagen se realiza mediante al menos un dispositivo electrónico de comunicación portátil (2) que se selecciona entre un teléfono móvil con cámara digital y una PDA con cámara digital.

10. Método según cualquiera de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque la fase de visualización del fichero de respuesta se realiza mediante al menos un dispositivo electrónico de comunicación portátil (2) que se selecciona entre un teléfono móvil y una PDA.

11. Método según cualquiera de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque la transmisión de los ficheros vía el enlace inalámbrico se realiza mediante tecnología digital de telefonía móvil.

12. Método según cualquiera de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque la transmisión de los ficheros vía el enlace inalámbrico se realiza mediante tecnología de acceso a redes inalámbricas.

13. Sistema de identificación de muestras, clasificables dentro de al menos una categoría reconocida, en especial de aplicación para identificar muestras pertenecientes a especies de setas, que comprendiendo al menos un dispositivo electrónico de comunicación portátil (2) y un servidor informático (3) dotados de medios de comunicación inalámbricos, se caracteriza porque al menos uno de los dispositivos electrónicos portátiles (2) incorpora medios para la captura de imágenes y el servidor informático (3) dispone de medios de procesamiento configurados para acceder a al menos un clasificador previamente entrenado mediante una base de datos con imágenes de múltiples muestras de especies y extraer de una imagen los datos que definen al menos un rasgo identificativo de la muestra (1) de la especie a identificar.

14. Sistema según reivindicación 13, caracterizado porque adicionalmente comprende una base de datos con información sobre las múltiples muestras de especies a la que el servidor informático (3) está configurado para acceder.

15. Sistema según cualquiera de las reivindicaciones 13 ó 14, caracterizado porque los medios para la captura de imágenes consisten en una cámara digital.

16. Sistema según cualquiera de las reivindicaciones 13 a 15, caracterizado porque el dispositivo electrónico de comunicación portátil (2) se selecciona entre un teléfono móvil y una PDA.

17. Sistema según cualquiera de las reivindicaciones 13 a 16, caracterizado porque el servidor informático (3) se selecciona entre un ordenador y una PDA.

18. Sistema según cualquiera de las reivindicaciones 13 a 17, caracterizado porque los medios de comunicación inalámbricos utilizan un estándar que se selecciona entre estándar de telefonía móvil y de acceso a redes inalámbricas.


 

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