【摘 要】
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松材线虫是一种毁灭性的森林病虫,松材线虫早期发现是对抗松材线虫病的最有效手段,因此,松材线虫病监测技术是松材线虫病防控成功与否的关键。目前,林业部门在很多松林区域仍然依赖人工普查的方式防控疫情,普查效率不高,结合无人机航拍技术、图像处理和机器学习技术的松材线虫病疫情防治手段是重要研究对象。目标计数算法是指计算机通过对静态图像或动态视频处理获取图像中目标的数量的过程。本文提出了一种基于神经网络的松材
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松材线虫是一种毁灭性的森林病虫,松材线虫早期发现是对抗松材线虫病的最有效手段,因此,松材线虫病监测技术是松材线虫病防控成功与否的关键。目前,林业部门在很多松林区域仍然依赖人工普查的方式防控疫情,普查效率不高,结合无人机航拍技术、图像处理和机器学习技术的松材线虫病疫情防治手段是重要研究对象。目标计数算法是指计算机通过对静态图像或动态视频处理获取图像中目标的数量的过程。本文提出了一种基于神经网络的松材线虫病树统计算法。该算法能通过计算机处理无人机航拍获取的松林树冠图,得到图中松材线虫病树统计值。如下所述为本文的主要研究内容以及创新点:（1）文中介绍了常用的目标计数算法,并对每种算法在松材线虫病树统计领域应用的优劣进行了深入分析。（2）本文通过给航拍图像中病树打标记的方式,记录病树在图像中的位置信息,之后采用对称切割的方式为后续模型训练提供病树位置信息。这解决了传统的基于回归分析的目标计数算法因未利用目标位置信息导致的算法统计误差大的难题。在实验中通过调节切割参数,观察最后统计结果质量,最终得出结论,适当的切割次数能有效提高算法统计精度。（3）本文采用VGG16神经网络模型对航拍图像进行训练,实验通过调节训练轮次参数使得最终对松材线虫病树统计结果达到了较高的精度。（4）本文在Windows操作系统下,通过C#语言设计了松材线虫病树统计系统。从数据采集到模型训练,系统功能完善且满足了用户关于信息安全和易于操作的需求。
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