[发明专利]基于卷积神经网络与迁移学习的树干图像快速检测方法在审
| 申请号： | 201910694942.7 | 申请日： | 2019-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN110517228A | 公开（公告）日： | 2019-11-29 |
| 发明（设计）人： | 徐爱俊;杨婷婷 | 申请（专利权）人： | 浙江农林大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 33109 杭州杭诚专利事务所有限公司 | 代理人： | 俞润体;刘正君<国际申请>=<国际公布> |
| 地址： | 311300 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络与迁移学习的树干图像快速检测方法。解决现有树干检测方法存在不稳定性、耗时费力的问题。通过在采集图像数据构建训练样本，采用迁移学习和卷积神经网络对训练样本进行训练，获得树干检测模型，对测试图像进行检测，获取检测结果。本发明采用基于卷积神经网络与迁移学习的树干检测模型对图像进行检测，获取树干图像，相比传统树干检测方法稳定性更好，耗时更短。 | ||
| 搜索关键词： | 检测 卷积神经网络 树干 树干图像 训练样本 迁移 耗时 采集图像数据 不稳定性 测试图像 检测结果 快速检测 构建 学习 费力 图像 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络与迁移学习的树干图像快速检测方法，其特征在于：包括以下步骤，/nS1.采集图像数据构建训练样本；/nS2.采用迁移学习和卷积神经网络对训练样本进行训练，获得树干检测模型；/nS3.使用树干检测模型对测试图像进行检测，获取检测结果。/n
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