本發(fā)明公開了一種基于深度學習的樹木根徑和深度預(yù)測方法及預(yù)測系統(tǒng),屬于無損檢測技術(shù)領(lǐng)域。所述方法采用探地雷達A?Scan數(shù)據(jù)進行樹根半徑和深度的預(yù)測,相比于B?Scan圖像,A?Scan數(shù)據(jù)包含更多有關(guān)半徑和深度的信息,且更加容易被深度模型學習到,因此,使用A?Scan數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)集更容易訓(xùn)練出精度高、魯棒性強的根系半徑和深度預(yù)測模型;采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和注意力機制組成的深度學習模型來預(yù)測樹根半徑和深度,使用注意力機制突出關(guān)鍵特征對模型預(yù)測的影響,并通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將局部特征綜合為全局特征完成對樹根半徑和深度的預(yù)測,可以有效提高根系半徑和深度預(yù)測的準確性。
聲明:
“基于深度學習的樹木根徑和深度預(yù)測方法及預(yù)測系統(tǒng)” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)