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基于改进SSD神经网络的统计树木数量的方法及系统

摘要

本发明实施例公开了一种基于改进SSD神经网络的统计树木数量的方法及系统,方法包括:采集图像,其中,图像为航拍的环境图像;将图像输入预先训练好的用于识别树木的神经网络模型中,以通过神经网络模型识别图像中的树木,其中,神经网络模型包括一一对应地提取多个尺度的特征图像的多个卷积层、以及一一对应地对多个尺度的特征图进行特征融合的多个反卷积层,以由多个反卷积层获取到融合后的新特征图。本发明的基于改进SSD神经网络的统计树木数量的方法,通过对图像分析之前,对神经网络模型进行训练,从而,能够对复杂环境下的图像均具有普适性,并且可以精确的识别到树木的数量,进而,提高对林业资源统计的精确度。

著录项

  • 公开/公告号CN111860623A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-10-30

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京林业大学;

    申请/专利号CN202010635369.5

  • 申请日2020-07-03

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06T7/00(20170101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11002 北京路浩知识产权代理有限公司;

  • 代理人杨云云

  • 地址 100083 北京市海淀区清华东路35号北京林业大学

  • 入库时间 2023-06-19 08:44:14

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