[发明专利]基于端到端深度学习方法的单株树冠检测方法在审
| 申请号： | 202110163462.5 | 申请日： | 2021-02-05 |
| 公开（公告）号： | CN112907520A | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 云挺;张宇;朱天乐;王丽文;曹林 | 申请（专利权）人： | 南京林业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京科阔知识产权代理事务所(普通合伙) 32400 | 代理人： | 王清义 |
| 地址： | 210037 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于端到端深度学习方法的单株树冠检测方法，包括以下步骤：采集林木的机载激光雷达点云数据；对机载激光雷达点云数据进行预处理，将机载激光雷达点云数据分为地面点和非地面点，根据非地面点生成数字表面模型，将数字表面模型转换成高程图；对高程图中的每个树冠进行手动标记，将标记好的高程图作为训练样本；采用深度卷积对抗生成网络生成新的训练样本；将原训练样本和生成的训练样本对端到端深度学习网络开展训练，获得树冠识别端到端网络模型；将待测林木的高程图输入到树冠识别端到端网络模型中，自动识别树冠具体位置及反演冠幅参数。与其他先进的树冠检测算法相比，本发明可以快速而准确地从树种多样的森林中检测单株树冠。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 端到端 深度 学习方法 树冠 检测 方法 | ||
【主权项】：
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