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基于卷积神经网络的经济林产品检测与分选研究进展

文献类型： 中文期刊

作者： 张晓;刘英;李玉荣;费叶琦

作者机构：

关键词： 卷积神经网络 ; 经济林 ; 目标检测 ; 产品分选 ; 应用研究

期刊名称：世界林业研究

ISSN： 1001-4241

年卷期： 2021 年 34.0 卷 5.0 期

页码：

收录情况： 北大核心（2020版） ; CSCD（2020-2021年度） ; 农林核心（2020版）

摘要： 经济林作为重要森林资源,其种植面积及产品产量逐年增加.随着科学技术的不断创新与升级,经济林产品加工产业快速发展、衍伸产品日趋增多,急需智能化检测、采收与分选技术与装备.深度融合人工智能技术与经济林产品加工产业,是实现高效化、精准化、智能化发展的重要手段之一.文中综合比较了深度学习技术中不同卷积神经网络算法及模型的优缺点,综述了其在经济林产品检测与分选中的研究进展,并针对研究应用过程中存在的问题提出了进一步深入研究建议,以期为经济林产品检测与分选的智能化发展提供参考.

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  • 相关文献

[1]基于深度学习的半监督图像标注系统设计与实现. 胡明玉,夏雪,杨晨雪,曹景军,柴秀娟. 2021

[2]基于多列空洞卷积神经网络的麦穗计数方法研究. 刘云玲,张品戈,王千航,周睿琪,赵佳,肖永贵,马韫韬. 2021

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