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                    視覺自動化檢測主要針對鋼卷、瓷器、鋼軌、鑄件、鋰電池殼、反光鏡、瓶體、金屬、木材生產線中產品表面劃痕、表面缺陷及顏色檢測。
                    熱線電話:13655163735/025-66018619
                    木視覺檢測及其在林業中的應用
                    2024-04-25 09:59:47
                    樹木檢測及其在林業中的應用利用無人機、飛機或衛星拍攝的空中圖像,視覺檢測可以創建林業圖像處理與分析有效確定
                    樹木檢測
                    樹的自動檢測是許多應用中的初始階段。該系統正在標記樹形中心,并為其指定地理坐標。這里的主要應用之一是股票評估。由于高的檢測性能,這里的數字是很準確的。
                    按類型劃分的樹木分類
                     
                      樹分類是一種自動的后樹檢測過程。視覺檢測應用于比較科學的技術,如深度學習,以確保準確的樹分類,即使圖像已遭受腐敗和強度和色調的變化(白平衡)。它可以同時處理RGB和CIR圖像。
                    桉樹冠層測定分類研究:
                    利用林冠測量對松樹進行分類:
                    基于冠層測量的混交樹類型分類:
                    樹冠測量中的樹木分類:
                    基于CIR圖像的桉樹分類及冠層測量:
                    樹木健康
                     
                      CIR和NDVI指數的變化呈上升趨勢。由于視覺檢測同時支持CIR和RGB,因此對這些信息進行了精細的保存和計算,以準確地指出問題元素(樹或作物)。
                     
                      莖密度
                      單位面積的樹木數量。這個數字可以從樹檢測和行檢測過程中得到。
                      樹冠(冠層)大小
                      樹冠(冠層)尺寸的檢測是基于樹冠檢測的主要應用之一,一些研究表明,莖的大小與其冠層之間存在相關性。樹冠越大,樹干就越大,它能生長更多的木材。
                    樹冠直徑分布
                     
                      顯示森林剖面總體質量的統計參數。它是冠層(冠層)測量能力的一種應用。一般情況下,一些峰向更大的面積(更大的檐篷)的分布表明,從森林剖面可以獲得更多的木材。
                     
                      幼林造林質量檢測
                    樹冠直徑分布
                     
                      顯示森林剖面總體質量的統計參數。它是冠層(冠層)測量能力的一種應用。一般情況下,一些峰向更大的面積(更大的檐篷)的分布表明,從森林剖面可以獲得更多的木材。
                     
                      幼林造林質量檢測
                    幼樹檢測(黃色圓圈)顯示了小物體在航空圖像檢測中的挑戰(圓圈大小沒有意義)
                     
                      幼樹種植狀況比較關鍵,只有前三個月是重新種植的時間間隔(當起初種植的樹木沒有生長),這里有兩個具有挑戰性的程序:
                    幼樹種植失?。簷z測過程帶來許多困難和挑戰,幼樹通常很小,在空中圖像中有一個很小的足跡。此外,小樹周圍還有雜草和其他似是而非的東西。使用了視覺檢測強大的檢測和分類算法。
                    重新種植過程優化:當發現幼樹失敗時,我們用較小的處理(重新種植)努力來挑戰。視覺檢測的優化是基于分組附近的種植面積段,并創造了一些較小的旅行在兩者之間。
                     
                    樹木產量估算
                    在任何時候,視覺檢測快速、準確的樹檢測算法和方法都可以從航空圖像中得到相應的結果。
                    抽樣規劃(地面驗證)
                    傳統上,森林儲量評估是利用地面小組進行的。這個小組正在“取樣”一個區域,測量里面的樹木數量。然后,進行外推,以評估整個森林木材存量。該方法不準確,嚴重依賴于人的技能和選定的樣本區域。視覺檢測可以通過提出反映平均樹密度的區域來協助這一過程。它可以用來驗證自動程序。
                     
                    支持RGB和CIR圖像的樹檢測
                    視覺檢測算法可以處理任何灰度和彩色通道的集合或子集。
                    這種自動樹檢測和識別能夠更準確地做出決策,從而節省時間和成本,特別是在難以到達的地區。

                     
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