信息來源:admin 時間:2020-07-07 瀏覽: 4604次
6月2日,中國林業(yè)科學(xué)研究院木材工業(yè)研究所木材解剖學(xué)團隊何拓博士、殷亞方研究員分別以第一作者和通訊作者,在國際木材科學(xué)領(lǐng)域頂級學(xué)術(shù)期刊Holzfors- chung在線發(fā)表了木材計算機視覺識別研究標志性突破成果。本研究開發(fā)了基于構(gòu)造圖像的木材識別新方法,首次實現(xiàn)了深度學(xué)習(xí)模型自動提取的木材圖像特征可視化,揭示了模型提取的黃檀屬和紫檀屬木材構(gòu)造關(guān)鍵特征分別為管孔和軸向薄壁組織。
瞄準木材精準識別這一世界性科技難題,該研究從417份木材標本(含黃檀屬15種、紫檀屬11種)中,共采集10237張橫切面精細構(gòu)造圖像。在木材圖像數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上,通過構(gòu)建深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)對圖像大數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練學(xué)習(xí),針對15種黃檀屬、11種紫檀屬,以及所有26個樹種分別構(gòu)建了3種不同的木材識別深度學(xué)習(xí)模型。通過解析標本/圖像數(shù)量、圖像質(zhì)量及圖像塊大小對模型精度的影響機制,確定了模型最優(yōu)參數(shù)體系,完成了木材圖像識別特征的自動化提取,實現(xiàn)對口岸現(xiàn)場黃檀屬和紫檀屬等常見貿(mào)易瀕危珍貴木材的快速精準識別。為我國保護森林樹種生物多樣性、打擊野生植物物種非法貿(mào)易、提高瀕危野生動植物種國際貿(mào)易公約(CITES)履約執(zhí)法和木材產(chǎn)業(yè)鏈監(jiān)管水平提供了強有力的科技支撐。構(gòu)建的深度學(xué)習(xí)模型,在木材“種”水平上的識別精度分別達88.4%、93.7%和99.3%。相較而言,針對相同樣本在“屬”水平的識別,國內(nèi)外木材鑒別專家的識別精度僅為78.2%,且無法實現(xiàn)“種”水平的識別。
