发明专利已授权

一种基于改进SSD学习模型的无人机树木种类识别方法

📄 申请号：CN202110726043.8 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2021-06-29

公开号

CN113627240B

公开日

2023-07-25

申请人

南京邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V20_13

IPC 分类号

G06V20_13 , G06V20_10 , G06V10_762 , G06V10_764 , G06V10_80 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_084 ,

技术画像

所属领域

目标检测目标检测深度学习图像识别

应用场景

森林资源调查, 林业监测, 生态调查, 智慧林业, 无人机遥感

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摘要

本发明公开了一种基于改进SSD学习模型的无人机树木种类识别方法。首先，采用K‑means++方法进行聚类，分别得到默认候选框的尺度和宽高比信息，为下一步卷积神经网络模型提供参数；其次，构建卷积神经网络模型，改进基准SSD学习模型，增添能针对不同种类的图片噪声自适应产生不同滤波器的滤波层，在模型最后添加一个全局特征融合网络，改进基准SSD学习模型损失函数，并用预先获取的图片对模型进行训练；最后，基于改进SSD学习模型对树木种类进行检测。本发明通过在树木数据集上进行训练提取泛化的不同种类的树木所具有的特征表示，突出特征之间的可区分度，提高针对小目标的检测以及抗图片噪声能力，提高树木种类识别准确度。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于5G信号的室内大型商场智能指纹定位方法

当前第 / 件

一种基于深度学习的场景自适应Attention多意图识别方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V20_13)

G06V20_00 G06V20_05 G06V20_10 G06V20_13 G06V20_17 G06V20_20 G06V20_30 G06V20_40 G06V20_50 G06V20_52 G06V20_54 G06V20_56 G06V20_58 G06V20_59 G06V20_60 G06V20_62 G06V20_64 G06V20_68 G06V20_69 G06V20_70 覆盖20个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：16 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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