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基于深度学习的四种阔叶材材种辨识研究
被引量:
1
1
作者
王涛
杨霄霞
+3 位作者
高宜生
葛浙东
刘晓平
周玉成
《计算机时代》
2022年第11期76-80,共5页
阔叶材材种辨识,需对其染色、制片,在显微镜下观察木材标本结构,这一过程步骤繁琐且耗时长。针对此问题,采用深度学习,实现阔叶材快速、准确检测。基于深度学习方法,分别选择YOLOv3框架以及SSD框架。试验结果表明,基于YOLOv3和SSD框架...
阔叶材材种辨识,需对其染色、制片,在显微镜下观察木材标本结构,这一过程步骤繁琐且耗时长。针对此问题,采用深度学习,实现阔叶材快速、准确检测。基于深度学习方法,分别选择YOLOv3框架以及SSD框架。试验结果表明,基于YOLOv3和SSD框架的四种阔叶材辨识的平均精度值分别为91.57%和91.17%,检测用时分别为1.185s和0.608s。这两种框架都可实现四种阔叶材材种高效、准确辨识,证明深度学习方法可以作为四种阔叶材辨识的技术手段。
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关键词
阔叶材辨识
CT
YOLOv3
SSD
深度学习
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职称材料
题名
基于深度学习的四种阔叶材材种辨识研究
被引量:
1
1
作者
王涛
杨霄霞
高宜生
葛浙东
刘晓平
周玉成
机构
山东建筑大学信息与电气工程学院
山东建筑大学建筑城规学院
出处
《计算机时代》
2022年第11期76-80,共5页
基金
山东省自然科学基金青年基金“基于X射线断层成像技术的树木年轮识别与分析”(ZR2020QC174)
国家文物局重点科研基地科研项目“CT成像技术在建筑遗产木构架损伤探测中的应用研究”The Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada(NSERC)。
文摘
阔叶材材种辨识,需对其染色、制片,在显微镜下观察木材标本结构,这一过程步骤繁琐且耗时长。针对此问题,采用深度学习,实现阔叶材快速、准确检测。基于深度学习方法,分别选择YOLOv3框架以及SSD框架。试验结果表明,基于YOLOv3和SSD框架的四种阔叶材辨识的平均精度值分别为91.57%和91.17%,检测用时分别为1.185s和0.608s。这两种框架都可实现四种阔叶材材种高效、准确辨识,证明深度学习方法可以作为四种阔叶材辨识的技术手段。
关键词
阔叶材辨识
CT
YOLOv3
SSD
深度学习
Keywords
hardwood identification
CT
YOLOv3
SSD
deep learning
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的四种阔叶材材种辨识研究
王涛
杨霄霞
高宜生
葛浙东
刘晓平
周玉成
《计算机时代》
2022
1
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