公开(公告)号：CN117765019A

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN202311782773.5

申请日：2023-12-22

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 姚允龙 ,  王蕾 ,  张宇博 ,  杨朝斌 ,  陈洋 ,  单元琪 ,  付怡 ,  贾佳 ,  翟雅琳 ,  李若楠

IPC: G06T7/194 ,  G06T7/62 ,  G06T7/90 ,  G06T7/73 ,  G06T7/80 ,  G06V20/17 ,  G06V20/10 ,  G01N21/84

Abstract: 一种湿地植物退化监测方法，涉及湿地监测技术领域，针对现有技术中由于湿地植物退化并不仅仅体现为颜色的变化，并且会伴随着叶片的卷曲变化，现有监测方法仅通过叶片的颜色对湿地植物进行监测，导致监测准确率低的问题，在本申请中，本申请通过将叶片的颜色变化、叶片的卷曲变化及萎缩程度相结合，进而对植物的退化率进行监测。本申请监测准确率高。

公开(公告)号：CN116597152A

公开(公告)日：2023-08-15

申请号：CN202310615393.6

申请日：2023-05-29

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 王蕾 ,  姚允龙 ,  陈洋 ,  翟雅琳 ,  杨朝斌 ,  张宇博 ,  贾佳 ,  房纪元 ,  单元棋 ,  付怡

IPC: G06V10/28 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 一种城市森林林分结构功能多样性系统监测与评价方法，本申请通过不同植物叶片与叶根比例的不同，通过叶片和叶根长度的比值，并结合同一类型下植物的色素信息，识别叶片所属植物的类型，植物的叶片中，叶片和叶根长度的比值是一个明显的特征，通过二值化后的图像识别该特征，速度快，而且准确率高，若仅通过叶片和叶根长度的比值或植物色素信息来识别植物的类型，由于一些植物的叶片和叶根长度的比值比较接近，而且不同植物色素信息可能比较接近，会导致识别准确率低的问题。而本申请将两个特征进行结合，通过叶片和叶根长度的比值以及植物的色素信息综合判断植物的类型，这样极大地提升了特征的综合性，提高了识别的准确率。

公开(公告)号：CN117036995A

公开(公告)日：2023-11-10

申请号：CN202310921962.X

申请日：2023-07-25

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 王蕾 ,  姚允龙 ,  王成 ,  陈洋 ,  崔鹏 ,  杨朝斌 ,  翟雅琳 ,  贾佳 ,  李若楠 ,  张心语 ,  陈媛媛 ,  荆忠伟

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于神经网络的城市森林三维结构监测方法，本发明涉及基于神经网络的城市森林三维结构监测方法。本发明的目的是为了解决现有方法对城市森林中各类景观植物的分类识别准确率低，需要的人力、物力大，更新速度慢且无法实现大范围的动态监测的问题。过程为：步骤一、采集无人机拍摄城市森林的图像数据集和相对应的类别标签文件数据集，组成样本数据集；步骤二、建立神经网络模型；步骤三、将步骤一的样本数据集输入到建立的神经网络模型中，得到最优网络模型；步骤四、向最优网络模型中输入待测城市森林的图像数据进行分类预测，获得城市森林的图像的类别，类别为植物名称、植物所属城市、植物所属月份。本发明用于城市森林监测领域。