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摘要:
本文以林业松材线虫病识别为例,对某地开展基于无人机和人工智能技术的松材线虫病异常林木试验和研究.通过采集精度达到0.1m的可见光航拍数据,自行开发人工智能的语义分割和小目标识别框架,并基于该框架,设计和开发出适用于异常林木的深度学习的连接层和池化层.实验证明,识别准确率可以达到90%以上,速度达到人工的70倍.整体方案技术稳定可行,能够根本性解决异常林木快速识别问题.
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文献信息
篇名 基于无人机和人工智能的异常林木快速识别技术研究
来源期刊 安徽林业科技 学科 农学
关键词 无人机 人工智能 异常林木 松材线虫病
年,卷(期) 2019,(2) 所属期刊栏目 实用技术&经验交流
研究方向 页码范围 13-18
页数 6页 分类号 S763.18
字数 4912字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.2095-0152.2019.02.004
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吕明站 1 0 0.0 0.0
2 朱子魁 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
无人机
人工智能
异常林木
松材线虫病
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
安徽林业科技
双月刊
16开
安徽省合肥市
1974
chi
出版文献量(篇)
1385
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2
总被引数(次)
1787
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