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发明公开
一种适宜识别松材线虫病遥感影像的深度卷积神经网络的构建方法无效

公开(公告)号：CN112329703A

公开(公告)日：2021-02-05

申请号：CN202011311592.0

申请日：2020-11-20

Applicant: 北京林业大学

Inventor： 黄季夏 , 卢晓 , 陈力原 , 方国飞 , 孙红

IPC: G06K9/00 , G06K9/46 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种适宜识别松材线虫病遥感影像的深度卷积神经网络的构建方法，其步骤为：第一步构建松材线虫病遥感影像样本数据集，第二步选择SqueezeNet卷积神经网络进行迁移学习，第三步进行SqueezeNet深度卷积神经网络训练参数的优化，第四步进行深度卷积神经网络结构的优化。本发明流程简单，便于实际操作，实用性强，为松材线虫病的监测提供一种新的技术手段，适用于病虫害监测、遥感影像分类等领域。

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