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本文以林业松材线虫病识别为例,对某地开展基于无人机和人工智能技术的松材线虫病异常林木试验和研究。通过采集精度达到0.1 m的可见光航拍数据,自行开发人工智能的语义分割和小目标识别框架,并基于该框架,设计和开发出适用于异常林木的深度学习的连接层和池化层。实验证明,识别准确率可以达到90%以上,速度达到人工的70倍。整体方案技术稳定可行,能够根本性解决异常林木快速识别问题。