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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。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京林业大学 林业森林单株分割模型
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