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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... 相似文献
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基于深度学习的小目标受灾树木检测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
《林业科学》2021,57(3)
【目的】针对无人机森林图像中树木尺度小、生长密集以及分布不规律等问题,提出一种基于深度学习的小目标受灾树木检测方法,以准确识别和定位高分辨率无人机森林图像中的小尺度受灾树木。【方法】以辽宁省凌源县受红脂大小蠹侵害的油松林无人机图像为数据源,利用Label Img开源软件标注拍摄高度为180~240 m的图像,构建无人机森林图像数据集。设计小目标受灾树木检测框架,该框架在轻量级目标检测框架(SSD)基础上,首先从conv3_3开始构建预测模块,并根据图像中目标树木的尺寸删减预测模块,同时优化特征图上默认框生成方式;然后,通过特征增强模块将基础特征图转化为增强特征图,生成基础和增强预测模块;最后,利用基于默认框的双层损失函数训练检测模型以促进特征学习。【结果】基于深度学习的小目标受灾树木检测方法可实现无人机森林虫害远程监测,较准确检测无人机图像中细小密集的受灾树木。采用5组不同结构的SITD模型以及SSD、FSSD和RFBNet目标检测框架对无人机森林图像数据集进行训练和测试,以平均查准率(AP)和Precision-Recall曲线作为评价指标,试验选出最优SITD模型在测试集上的AP为92.62%,相比原始SSD300框架提升69.71%,且优于其他3种目标检测框架。【结论】基于深度学习的小目标受灾树木检测方法可实现对森林中受灾树木的自动化检测,能够简化林业有害生物监测流程,提升对森林虫害的预警能力。 相似文献
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文章探讨了人工智能技术在林业调查中的应用现状、挑战与机遇。利用机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理等技术,人工智能能够有效地解决传统林业调查中的数据收集、分析和预测等方面的难题,提高林业管理的精确性和科学性。文章分析了人工智能在林业调查中的实际应用案例,展示了人工智能技术在林业调查和管理领域具有巨大的潜力和广泛的前景。面临的挑战包括数据标准化、技术准确性等。文章强调,制定相关政策法规、提高技术可靠性是推动人工智能在林业调查领域深入应用的关键。 相似文献
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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。 相似文献
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【目的】利用深度学习进行树叶识别时需要大量训练样本,当样本量不足、图像风格单一会导致识别准确率不稳定。研究利用少量的样本进行树叶图像增殖和风格转换,可极大减轻数据采集的负担,为提升林业调查信息化、智能化提供有效的技术手段和理论支撑。【方法】采集6种树种的树叶图像建立数据集,引入light-weight GAN对图像进行增殖和风格转换,扩充人工拍摄的树叶数据集,通过在该数据集与原数据集上分别应用AlexNet、GoogLeNet、ResNet34和ShuffleNetV2四种深度卷积神经网络进行训练,分析生成对抗网络的图像增殖技术在树叶识别中的作用。综合模型准确率和训练时间等性能指标选择最优模型,同时对模型的学习率进行调整。使用测试样本对参数优化后的模型进行验证,分析该方法在实践中的可行性和意义。【结果】基于生成对抗网络生成的样本具有高清晰度,高保真性,能够有效地辅助神经网络模型的训练工作,同时也丰富了样本类别,使之获得包含更多不同季节、形状、健康状况的树叶图像。与原始数据集相比,AlexNet、 GoogLeNet、 ResNet34和ShuffleNetV2四种网络在新数据集的训练上... 相似文献
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基于气象因子深度学习的森林火灾预测方法 总被引:4,自引:0,他引:4
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。 相似文献
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随着人工智能技术的飞速发展,林区智能化水平开始逐步提升。与传统的人工林区作业相比,利用攀爬机器人来完成林木剪枝、果实采摘和树木损伤检测等工作,可以短时间、高效率、高准确性地完成任务,满足智能林业建设的需求,其应用前景受到各国学者的广泛关注,大量林业攀爬机器人样机脱颖而出。文中对国内外不同攀爬方式的林业攀爬机器人进行总结,在此基础上详细介绍攀爬机器人在林业领域中的应用,并对其3大关键技术问题进行详细探讨,最后对林业攀爬机器人的发展趋势进行展望,以期为攀爬机器人在林业领域中的进一步发展与应用提供参考。 相似文献
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《林业工程学报》2021,6(3)
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。 相似文献
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国内外对于林业智慧化建设还处于摸索阶段,我国林业信息化经过多年的建设积累已初见成效。国家林业局于2013年提出了智慧林业发展指导意见,以推进信息技术与林业深度融合。林业各业务系统数据类型多样,具有多维度、多尺度、多时序、多元性等特点,对于林业大数据系统的分析探究暂处于概念阶段。文中介绍了高可用林业云计算平台和中国智慧林业,提出了基于高可用云计算的中国智慧林业大数据系统架构并概述了其特点,展望了中国林业大数据发展趋势,以期为林业工作者提供可靠的智能化科学决策服务系统,为林业宏观决策提供科学参考及林业信息服务提供支持,并为实现我国智慧林业蓝图打下坚实基础。 相似文献
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张彦林 《甘肃林业职业技术学院学报》2006,(2)
随着"3S"技术的发展及精准林业的提出,我国的林业进入了信息时代,特别是森林资源的计测技术朝着精准化、智能化、数字化的方向发展。文章结合林业发展现状,重点从林业数据获取的手段、处理数据的方式及应用优势等三方面进行了比较分析,提出了森林资源精准计测的重要性,对实现林业数字化起到了支撑作用。 相似文献
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