本文主要研究内容
作者王东亮,罗巍（2019）在《杨梅树识别深度学习模型实验数据集》一文中研究指出：杨梅树(Myrica rubra (Lour.) S. et Zucc)是一种常绿乔木,树高5–15 m,胸径可达60cm,树冠可达5 m以上。杨梅树广泛分布在我国江南地区,生长于海拔1,500 m以下酸性红壤、山坡向阳的地理环境中。杨梅果是具有江南地理特色的水果。发展杨梅树无人机影像智能识别模型,对提取杨梅树的位置和树冠信息,进而实现无人机精准喷农药和估产有重要意义。作者于2019年1月23–24日在浙江省永嘉县大洋山森林公园采用大疆Phantom4无人机进行航拍,并对杨梅树进行了多边形标记,即采用Mask RCNN(Region Convolutional Neural Networks)深度学习模型对杨梅树进行自动识别,对识别结果运用目视解译方法验证。结果表明,Mask RCNN在杨梅树识别方面有较高精度,总体检出率达90.08%(其中错检率为9.62%),漏检率为9.92%。杨梅树识别深度学习模型实验数据集包括:(1)无人机拍摄的浙江省永嘉县大洋山森林公园影像3,108张,影像尺寸为5,472×3,648像素;(2)杨梅树树冠样本标记数据(284张影像块);(3)杨梅树深度学习模型识别结果数据(14张影像块)。该数据集以.jpg、.JSON格式存储,有3,690个数据文件组成,数据量为25.6 GB(压缩为71个文件,25.5 GB)。
Abstract
yang mei shu (Myrica rubra (Lour.) S. et Zucc)shi yi chong chang lu qiao mu ,shu gao 5–15 m,xiong jing ke da 60cm,shu guan ke da 5 myi shang 。yang mei shu an fan fen bu zai wo guo jiang na de ou ,sheng chang yu hai ba 1,500 myi xia suan xing gong rang 、shan po xiang yang de de li huan jing zhong 。yang mei guo shi ju you jiang na de li te se de shui guo 。fa zhan yang mei shu mo ren ji ying xiang zhi neng shi bie mo xing ,dui di qu yang mei shu de wei zhi he shu guan xin xi ,jin er shi xian mo ren ji jing zhun pen nong yao he gu chan you chong yao yi yi 。zuo zhe yu 2019nian 1yue 23–24ri zai zhe jiang sheng yong jia xian da xiang shan sen lin gong yuan cai yong da jiang Phantom4mo ren ji jin hang hang pai ,bing dui yang mei shu jin hang le duo bian xing biao ji ,ji cai yong Mask RCNN(Region Convolutional Neural Networks)shen du xue xi mo xing dui yang mei shu jin hang zi dong shi bie ,dui shi bie jie guo yun yong mu shi jie yi fang fa yan zheng 。jie guo biao ming ,Mask RCNNzai yang mei shu shi bie fang mian you jiao gao jing du ,zong ti jian chu lv da 90.08%(ji zhong cuo jian lv wei 9.62%),lou jian lv wei 9.92%。yang mei shu shi bie shen du xue xi mo xing shi yan shu ju ji bao gua :(1)mo ren ji pai she de zhe jiang sheng yong jia xian da xiang shan sen lin gong yuan ying xiang 3,108zhang ,ying xiang che cun wei 5,472×3,648xiang su ;(2)yang mei shu shu guan yang ben biao ji shu ju (284zhang ying xiang kuai );(3)yang mei shu shen du xue xi mo xing shi bie jie guo shu ju (14zhang ying xiang kuai )。gai shu ju ji yi .jpg、.JSONge shi cun chu ,you 3,690ge shu ju wen jian zu cheng ,shu ju liang wei 25.6 GB(ya su wei 71ge wen jian ,25.5 GB)。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自全球变化数据学报(中英文)的王东亮,罗巍，发表于刊物全球变化数据学报(中英文)2019年03期论文，是一篇关于杨梅树识别论文,无人机影像论文,深度学习模型论文,实验数据集论文,全球变化数据学报(中英文)2019年03期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自全球变化数据学报(中英文)2019年03期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：杨梅树识别论文; 无人机影像论文; 深度学习模型论文; 实验数据集论文; 全球变化数据学报(中英文)2019年03期论文;