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采用YOLO算法和无人机影像的松材线虫病异常变色木识别

黄丽明 王懿祥 徐琪 刘青华

农业工程学报2021，Vol.37Issue(14)：197-203,7.
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农业工程学报2021，Vol.37Issue(14)：197-203,7.DOI:10.11975/j.issn.1002-6819.2021.14.022

采用YOLO算法和无人机影像的松材线虫病异常变色木识别

Recognition of abnormally discolored trees caused by pine wilt disease using YOLO algorithm and UAV images

黄丽明 1王懿祥 2徐琪 3刘青华1

作者信息

  • 1. 浙江农林大学环境与资源学院,杭州 311300
  • 2. 浙江农林大学,省部共建亚热带森林培育国家重点实验室,杭州 311300
  • 3. 浙江农林大学,浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室,杭州 311300
  • 折叠

摘要

关键词

无人机/深度学习/YOLO/松材线虫病/异常变色木

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

黄丽明,王懿祥,徐琪,刘青华..采用YOLO算法和无人机影像的松材线虫病异常变色木识别[J].农业工程学报,2021,37(14):197-203,7.

基金项目

浙江省公益技术应用研究项目(LGF21C160001) （LGF21C160001）

浙江省重点研发计划项目(2020C02007) （2020C02007）

农业工程学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

1002-6819

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