[发明专利]一种基于机器学习的森林生长建模与预测的方法及装置在审
| 申请号： | 201910204141.8 | 申请日： | 2019-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN110059561A | 公开（公告）日： | 2019-07-26 |
| 发明（设计）人： | 丁磊 | 申请（专利权）人： | 北京木业邦科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京辰权知识产权代理有限公司 11619 | 代理人： | 肖文文 |
| 地址： | 100040 北京市石景*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于机器学习的森林生长建模与预测的方法及装置，涉及森林工业领域；所述方法包括：通过至少一个图像传感装置采集树木的破坏性取样图像数据；对图像数据中的年轮进行标注，获取标注数据；获取图像数据对应树木的基本参数，其中基本参数至少包括树木生物质量数据；将图像数据、标注数据、基本参数作为训练数据输入至机器学习模型并进行训练，生成生物质量模型；生物质量模型用于对后续采集到的破坏性取样图像数据进行自动识别并输出当前及预测的树木生物质量数据。采用本发明的技术方案，能够将多维度的训练数据输入至机器学习模型生成生物质量模型，使得生物质量模型的自适应性更强、预测准确度更高。 | ||
| 搜索关键词： | 质量模型 基本参数 树木 标注 机器学习模型 取样图像数据 预测 基于机器 森林生长 图像数据 训练数据 质量数据 建模 森林工业 采集 获取图像数据 图像传感装置 准确度 自动识别 自适应性 多维度 年轮 输出 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的森林生长建模与预测的方法，其特征在于，所述方法包括：通过至少一个图像传感装置采集树木的破坏性取样图像数据；对所述图像数据中的年轮进行标注，获取标注数据；获取所述图像数据对应树木的基本参数，其中所述基本参数至少包括树木生物质量数据；将所述图像数据、所述标注数据、所述基本参数作为训练数据输入至机器学习模型并进行训练，生成生物质量模型；所述生物质量模型用于对后续采集到的所述破坏性取样图像数据进行自动识别并输出当前及预测的树木生物质量数据。
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