【摘 要】
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为了解决传统识别算法识别树种时存在识别精准度低的问题,提出基于神经网络的多光谱信息融合的树种识别算法。根据神经网络结构图,设计多光谱信息融合识别模型,分析树种识别原理。依据神经网络子网识别框架,获取并行子网数量,训练输出组合成向量。依据目标特征向量序列获取输出组合维向量,获取树种识别概率。将该概率作为归一化隶属度,满足赋值基本要求,输出全部融合结果。提取枝下高、冠高和树高关键点信息,设计树种识别算
【机 构】
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云南电网有限责任公司,云南电网有限责任公司带电作业分公司
【基金项目】
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中国南方电网有限责任公司科技项目(YNKJXM20180508)。
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为了解决传统识别算法识别树种时存在识别精准度低的问题,提出基于神经网络的多光谱信息融合的树种识别算法。根据神经网络结构图,设计多光谱信息融合识别模型,分析树种识别原理。依据神经网络子网识别框架,获取并行子网数量,训练输出组合成向量。依据目标特征向量序列获取输出组合维向量,获取树种识别概率。将该概率作为归一化隶属度,满足赋值基本要求,输出全部融合结果。提取枝下高、冠高和树高关键点信息,设计树种识别算法流程,完成树种识别。实验结果表明,该算法最高识别精准度可达到98%,为云南地区树种识别提供可靠依据。
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