深度学习在木材加工领域的研究进展

随着木材加工自动化的快速发展,深度学习技术已在木材加工领域得到运用,它的引入对木材加工企业转型升级、向着智能制造方向发展具有重要意义。概述了深度学习在木材加工领域的研究进展和具体应用,首先介绍了自编码器、深度信念网络、卷积神经网络、生成对抗网络、递归神经网络以及ViT 6种典型深度学习模型的模型结构及工作原理,并分析了不同深度学习模型的应用场景以及存在的问题。在此基础上结合具体木材加工领域详细地介绍了深度学习的应用,在原木检尺领域,深度学习方法可以解决自动化材积检测问题;在木材检测领域,深度学习方法为木材树种分类、缺陷识别以及纹理识别提供了有效工具;在木材干燥领域,深度学习方法因其良好的自适应能力可以建立更为精确的木材干燥模型。最后展望了深度学习在木材加工过程中亟待加强研究的方向,以提升深度学习解决木材加工过程中应用问题的广度和深度,提升木材加工产业的智能化水平和生产效率,进一步提高我国木材加工制造企业的科技创新能力,提高企业竞争力。     

深度学习在林业中的应用

林业数据信息的智能处理与深度挖掘分析是智慧林业精准决策与统筹管理的基础。文中主要从树木识别与分类、森林火灾识别与预测、树木病虫害监测和木材检测等4个方面总结深度学习在林业中的应用；从林业数据集、数据标记、特征学习涵盖范围、图像遮挡等方面分析了深度学习在林业领域应用上的缺点与局限性，以充分认识深度学习在林业应用方面亟待解决的问题与突破的方向；从林业领域应用场景、算法改进、数据集共享与研究成果应用的角度，展望深度学习在林业领域应用上亟待加强研究的方面，以提升深度学习解决林业应用问题的广度与深度，促进智能林业的发展。     

深度学习在森林火灾检测中的研究进展北大核心

基于深度学习技术的火灾检测方法迅速发展,为森林火灾检测提供了新的发展方向。介绍了深度学习的概念、主要模型及在森林火灾检测中的优势,详细阐述了不同深度学习模型在森林火灾烟雾与火焰特征的提取、火灾与非火灾图像的分类、火灾的预判跟踪中的应用,并对当前方法进行了总结分析。最后,提出了目前存在的问题以及未来的研究方向,以期为森林火灾检测提供新思路。     

基于深度学习的小浆果一体化智能采摘与分选研究进展

小浆果因具有较高的营养价值和保健作用深受人们喜爱,被国际市场誉为第3代水果。随着市场需求量的增加,林业小浆果的智能采摘与分选成为一种新的趋势。目前,由于现有技术自动化和智能化程度不高,导致大量人力、物力的投入。深度学习方法的飞速发展促进了检测技术的精确作业和检测精度的提高。文中概述了深度学习的发展进程,通过总结国内外关于深度学习方法在小浆果采摘与分选中的应用,提出深度学习方法在实际应用过程中存在的问题及解决措施,并展望深度学习方法在小浆果智能采摘与分选检测方面的发展趋势。     

基于人工智能的木材缺陷检测研究进展

木材缺陷检测是木制品加工前的重要步骤,为了提高检测效率和经济效益,木材缺陷检测也从传统的人工方法向智能化方向转变。随着计算机技术的不断提高,人工智能得到快速发展,人工智能在木材缺陷检测中的应用也进一步增加。目前,人工智能主要通过机器学习、人工神经网络、深度学习等算法实现对木材缺陷的预处理和检测。文中阐述部分常用人工智能算法在木材缺陷检测中的应用,包括相关算法的原理、特点;综合分析算法优缺点,并对人工智能技术在木材缺陷检测中的研究进行了展望。     

基于气象因子深度学习的森林火灾预测方法

森林火灾一旦发生将对生态系统造成严重的破坏,间接导致气候的变化和极端天气频发。对森林火灾的发生进行准确预测可提前采取有效的防控措施,具有重要意义。传统林火预测模型多为数学方法和浅层神经网络,当数据量增大时易出现建模困难以及预测精度降低等问题。深度学习模型在处理大量非线性数据上具有一定的优势,其模型具有多层网络结构,通过训练大量数据可提取出具有代表性的特征值,发现数据间的隐含关系,达到准确分类预测的目的。因此,本研究提出一种基于深度学习的林火预测方法,将深度信念网络(deep belief network,DBN)作为预测模型,气象因子作为输入数据,以解决传统林火预测模型在面对大量数据时预测效果不佳的问题;同时结合过采样SMOTE(synthetic minority oversampling technique)算法,平衡林火数据集和增加训练数据量,提升了森林火灾的预测准确度。结果表明,在面对更大的数据量时,该模型预测精度明显优于其他传统林火预测模型,证明了将深度学习应用在林火预测的优越性。该研究可为深度学习在林业领域的应用提供参考。     

基于卷积神经网络的经济林产品检测与分选研究进展

经济林作为重要森林资源，其种植面积及产品产量逐年增加。随着科学技术的不断创新与升级，经济林产品加工产业快速发展、衍伸产品日趋增多，急需智能化检测、采收与分选技术与装备。深度融合人工智能技术与经济林产品加工产业，是实现高效化、精准化、智能化发展的重要手段之一。文中综合比较了深度学习技术中不同卷积神经网络算法及模型的优缺点，综述了其在经济林产品检测与分选中的研究进展，并针对研究应用过程中存在的问题提出了进一步深入研究建议，以期为经济林产品检测与分选的智能化发展提供参考。     

造纸废水深度处理的重要性及应用分析

介绍了目前研究与应用较多的造纸废水深度处理技术,并通过深度处理技术实际应用实例,阐述了造纸废水深度处理对减轻水环境污染的重要性。     

木材树种计算机视觉识别技术发展与应用

我国是全球林产品生产、贸易和消费第一大国,因此受到国际社会的广泛关注。在木材和木制品贸易流通环节经常出现以假乱真、以次充好的现象,为国际履约执法和林产品产业监管带来严峻挑战。基于木材解剖的传统木材树种识别方法,一般只能识别木材到"属"或"类"。近年来发展的DNA条形码、近红外光谱等木材树种识别新技术虽然可以实现木材"种"的识别,但难以在口岸、现场等多场景下对大批量样本进行自动精准识别。随着计算机技术的快速发展,计算机视觉识别技术可以从不同类别图像中提取关键特征,从而对图像进行分类,为木材树种分类带来新的途径。笔者首先介绍了基于图像采集、特征提取和树种分类的传统木材树种计算机视觉识别技术研究概况,然后从图像数据集构建、模型构建训练与测试以及系统开发等应用等方面介绍了基于深度学习的木材树种计算机视觉识别技术研究应用现状,并结合国内外研究进展对基于深度学习的计算机视觉识别技术在木材树种识别领域的应用进行了展望和提出建议,以期为木材树种自动精准识别研究提供新的思路。     

铅蓄电池行业含铅废水深度处理技术进展与趋势

对铅酸电池含铅废水的来源,危害及深度处理技术及其各自的优缺点进行了综述,深入介绍了国内外膜技术的发展历史,详细探讨了反渗透膜技术的发展及应用前景。     

刍议服务于深度学习研究的林业遥感数据集建设

林业遥感数据集是林草行业开展深度学习研究的重要基础,更是林草资源实现自动化、智能化和动态化精准监测的重要保障.文中分析了自然图像和遥感图像数据集建设现状与方法,通过对深度学习算法在林业专题信息识别和分类中最新研究成果的阐述,表明建立林业遥感专用数据集的必要性和紧迫性;基于人工智能在图像处理领域的发展经验,提出林草业遥感...     

基于Faster R-CNN的实木板材缺陷检测识别系统

我国木材资源有限,为了提高木材的利用率,采用机器视觉来实现木材缺陷快速而稳定的检测,不仅可以克服人工检测的低效率和木材缺陷识别的低准确率,而且对提高木材加工企业的智能化水平具有重要意义。为了高效、快速、准确地进行无损检测,采用深度学习方法,建立了一种基于快速深度神经网络的实木板材缺陷识别模型。首先采用Resnet V2结构对采集到的实木板材缺陷图像进行特征提取,然后应用该模型对节子、孔洞等实木板材缺陷进行训练学习,最后构建了Faster R-CNN检测框架,并使用tensorflow开发平台对节子、孔洞等实木板材缺陷进行预测输出。具体选取了2 000块杉木样本,通过旋转对原始的实木板材图像进行数据扩充,扩充后图像的80%作为训练集,20%作为验证集来进行仿真。仿真结果表明,该模型对实木板材节子缺陷检测正确率为98%,对实木板材孔洞缺陷检测正确率为95%,验证了将深度学习算法应用于实木板材缺陷检测中的有效性。     

基于深度学习特征和支持向量机的遥感图像分类

随着遥感图像采集技术的迅速发展,传统的遥感图像处理方法已经不能满足当前实际的生产需要。近年来,深度学习模型的流行为遥感图像分类问题的解决提供了新的途径。因此,为了进一步提升遥感图像的分类精度,笔者提出了一种基于深度学习特征和支持向量机(support vector machine,SVM)的遥感图像分类模型。首先,针对深度学习模型需要海量训练数据的特点,运用旋转、剪裁等方法对原始的遥感图像进行数据扩增;然后,将扩增数据按照种类随机地分为训练集和验证集两部分测试集,并使用训练集和验证集训练改进的针对遥感图像分类问题的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)中的参数,进而在训练好的CNN模型上提取第一部分测试集的深度学习特征;最后,使用第一部分测试集的深度特征训练多分类SVM,并对第二部分测试集图像进行分类验证。实验采用NWPU-RESISC45公共数据集对本研究模型精度进行验证,与现有的遥感图像分类方法相比较,实验结果表明,提出模型的总体分类精度有明显提升,从而验证了方法的有效性和实用性。     

基于深度学习特征和非线性支持向量机的板材表面缺陷识别方法

深度学习是一种有效的特征学习方法,具有很强的自主学习能力。研究了基于深度学习特征与非线性支持向量机(NSVM)分类算法相结合的板材表面缺陷识别方法。首先,针对深度学习模型需要海量训练数据的特性,使用旋转剪切的方法对采集到的原始板材表面缺陷图像进行数据扩增;其次,使用扩增后的板材表面缺陷图像数据集对笔者提出的深度卷积神经网络(CNN)模型进行训练,并使用训练好的网络提取不同种类缺陷图像的深度特征;然后,为了消除深度特征中的冗余数据,并增强数据的表达能力,运用基于1范数的非贪婪主成分分析(Non-greedy PCA-L1)算法对板材的深层语义特征进行特征降维和特征增强;最后,运用增强后的深度特征训练NSVM模型,并使用训练好的NSVM模型对原始板材表面缺陷图像的测试集进行分类。实验结果表明,笔者提出的识别方法具有较好的鲁棒性和实用性,可取得目前较好的分类效果,针对结疤、压痕和无损3种板材表面缺陷识别率可达99%以上。     

医学图像精细化分割方法研究

指出了深度学习方法在医学图像分割中取得较大的进展,但医学图像处理的复杂性使得全自动分割方法难以取得较好的分割效果。在卷积网络分割的基础上,结合应用场景使用适当的后处理手段来提升图像的分割效果是一种比较有临床意义的研究方法。主要研究了基于概率图的全连接条件随机场模型和基于用户交互的深度编辑网络,并分析总结了这两种方法的实现原理和各自优势,并对未来的研究工作进行了一些展望。     

网络技术在环境保护监督中的应用研究

指出了随着社会不断发展,环境保护监督工作中对网络技术的应用变得越来越普遍,通过对网络技术的应用,能够使得环境保护监督工作变得更加便捷、高效。专门针对网络技术在环境保护监督中的应用展开了研究,阐述了环境保护信息化发展历程,介绍了网络技术和环境保护的深度融合,探讨了环境保护管理方面B/S计算模式系统的使用,提出了环境保护管理系统的重点,以供参考。     

移动智能终端应用促进文化旅游产业创新发展的思考

探讨了移动智能终端应用与文化旅游产业发展的关系，分析了移动智能终端应用发展现状，阐述了文化旅游产业链在现阶段发展中存在的问题，提出了关于移动智能终端与文化旅游产业链深度融合的思路。     

协作与构建AI技能助校企合作互动学习研究

AI技术正从形式上显著影响教师教授模式与学生学习行为,成为了教学资源的有效补充,更拓展了学习视野。提出了除了现有学习资料课堂前预习推送、知识梳理、视频分析应用外,还应更注重思维的启发与探讨,尤其是加强对于校企合作过程中的三方协作沟通以storytelling生动形式鼓励互动中的对话与想象,通过分配任务、信息深度搜索功能加深互动学习过程。     

数字视频技术在“数字图像处理”课程教学中的应用

伴随着网络的发展和学习的多元化,仅仅依靠课堂的讲授已经远远不能满足学生的学习需求,于是数字视频技术在教学中的应用就显得尤为重要。首先,阐述了数字视频技术的发展及其优势;其次,介绍了数字视频技术在"数字图像处理"课程教学中的应用实例;最后,对数字视频技术在"数字图像处理"课程教学中的应用方式进行了探讨。     

基于深度学习的木材缺陷智能检测的研究进展与展望

木材作为天然生物材料很容易受到内外界影响从而产生不符合人们生产需求的缺陷,人们为了准确高效的识别木材缺陷进行了大量的研究。本文对近年来基于深度学习的木材缺陷检测技术进行梳理,根据使用方法的侧重点不同将其分类,并针对典型方法加以细分归类和对比分析,总结了每种方法的优缺点及其应用面。此外,提出了基于深度学习的木材缺陷检测技术目前所存在的难点与所陷困境。