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申请/专利权人:南京林业大学
摘要:本发明涉及一种林业森林单株分割模型。该模型提供了一个基于L1范数的单类支持向量机L1‑OCSVM用于单类目标检测,充分利用L1范数的特性,以满足实时目标检测识别的要求,从而实现森林树木的单株分割;通过引入无穷大的边距项来代替传统的L2范数以设计L1‑OCSVM,保持了结构性风险最小化原则;通过一个等价的优化方法来求解非线性的L1‑OCSVM,以解决L1范数的不可微性和非线性情况下的问题;通过对组合系数的L1范数进行直接最小化,所得到的解比L2范数解更有可能具有高度稀疏性,从而减少计算的复杂性;通过两种加速度算法来提高训练速度。与现有的SOTA等方法相比,本发明所提出的方法在训练时间、检测精度率、错误预警率和实时能力方面具有显著的优越性。
主权项:1.一种林业森林单株分割模型,其特征在于,所述单株分割模型的建立过程包括如下步骤:S1、数据采集与数据集制作:使用无人机对目标森林区域进行采样,对于采集到的遥感图像进行预处理和样本标注,将标注好的样本分为训练数据集、验证数据集和测试数据集,以确保模型的泛化性能;S2、特征提取:使用卷积神经网络CNN,端到端的学习图像的颜色特征并进行树木分割,在CNN中,通过卷积层和池化层来提取图像的颜色特征,从而实现对树木的准确分割;S3、分割算法:将图像中的每个像素分类为林木或非林木,使用基于L1范数的单类支持向量机L1-OCSVM来训练分类器,并利用图像中的像素特征进行分类;S4、分割结果后处理:对分割得到的结果进行后处理以提高分割结果的准确性和完整性,所述后处理包括去除小的噪声区域、填补断裂的林木边缘、及合并相邻的分割区域;S5、评估和验证:使用所述测试数据集对经过后处理的分割结果进行评估和验证,以确保分割结果符合预期要求。
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