计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2015年
z1期
223-225
,共3页
测树学%BP神经网络%图像分割%嵌入式系统
測樹學%BP神經網絡%圖像分割%嵌入式繫統
측수학%BP신경망락%도상분할%감입식계통
Tree neasurement%BP neural network%Image segmentation%Embedded system
针对传统测树学中不能同步测量树高、胸径以及测量仪器自身的局限性和人为因素干扰大等问题,设计了一种基于BP神经网络图像分割算法的嵌入式测树系统,该系统能同时测得立木胸径、树高.经测试,本系统运行高效,操作简单,精度完全达到林业上测量误差在5％以内的要求,具有很好的生产应用价值,是现有测树方法的一个很好补充.
針對傳統測樹學中不能同步測量樹高、胸徑以及測量儀器自身的跼限性和人為因素榦擾大等問題,設計瞭一種基于BP神經網絡圖像分割算法的嵌入式測樹繫統,該繫統能同時測得立木胸徑、樹高.經測試,本繫統運行高效,操作簡單,精度完全達到林業上測量誤差在5％以內的要求,具有很好的生產應用價值,是現有測樹方法的一箇很好補充.
침대전통측수학중불능동보측량수고、흉경이급측량의기자신적국한성화인위인소간우대등문제,설계료일충기우BP신경망락도상분할산법적감입식측수계통,해계통능동시측득립목흉경、수고.경측시,본계통운행고효,조작간단,정도완전체도임업상측량오차재5％이내적요구,구유흔호적생산응용개치,시현유측수방법적일개흔호보충.
