[发明专利]一种基于深度学习的树木年轮自动检测方法在审
| 申请号： | 202011278500.3 | 申请日： | 2020-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN112381795A | 公开（公告）日： | 2021-02-19 |
| 发明（设计）人： | 潘晓光;张海轩;焦璐璐;张娜;张雅娜 | 申请（专利权）人： | 山西三友和智慧信息技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/12;G06T7/62;G06T7/90;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 太原荣信德知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 14119 | 代理人： | 杨凯;连慧敏 |
| 地址： | 030000 山西省*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明属于树木年轮检测技术领域，具体涉及一种基于深度学习的树木年轮自动检测方法，包括下列步骤：数据获取；图像去模糊；数据归一化：对数据进行Min‑Max归一化；数据划分；数据扩充；模型构建；模型保存当模型的损失函数不再下降，评价指标达到最优且趋于稳定之后，保存模型。本发明通过使用合成方法进行图像扩充，解决了由于数据量过少造成模型过拟合、检测性能难以提升的问题，通过将Mask‑RCNN模型中的Mask预测独立进行，消除由坐标偏差导致的实例分割误差，提高模型的检测性能。该模型的构建可以解决目前自动化方法仍然需要大量用户进行交互的问题，加快落叶松年轮圆盘检测时间，提高检测效率。本发明用于树木年轮的检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 树木 年轮 自动检测 方法 | ||
【主权项】：
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