6个研究背景和意义示例,教你写计算机松材线虫病论文

今天分享的是关于松材线虫病的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到松材线虫病等主题,本文能够帮助到你

基于深度学习的松材线虫病受害木识别方法研究

这是一篇关于松材线虫病,受害木检测,YOLOv5,UAV,注意力机制的论文, 主要内容为松材线虫病危害性强、传播蔓延迅速,及时发现松材线虫病受害木可为其采取相对应的处理措施奠定基础。深度学习技术和计算机视觉技术的不断发展为松材线虫病的识别与监测提供了更加有效的解决方案。如何快速高效识别大面积松林中的受害木,对于松材线虫病的防治和森林资源保护具有重要意义。本文采用无人机搭载消费级数码相机采集松材线虫病受害木RGB影像数据,经过影像预处理、数据增强、分类和标记等操作后构建松材线虫受害木样本数据集。分别对通过不同注意力机制改进的模型与原始YOLOv5s模型进行训练、验证和测试。结果表明改进后的模型识别精度和速度均有提升,可满足实际防疫中对受害木识别的精度需求,并根据模型构建松材线虫病受害木识别检测系统。本文的主要工作和结果包括:(1)松材线虫病受害木影像获取和数据集构建。由于卫星遥感周期长,松材线虫病的传播速度快,因此松材线虫病受害木遥感反演时效性较差,而无人机RGB影像采集具有采集周期短、易获取目标区域影像的特点,可短时间内获取大面积的松林影像。本文通过无人机搭载镜头采集研究区松林区域的RGB影像数据,经过畸变差纠正、图像增强和影像匹配等图像预处理操作后,对图像进行几何变换、颜色变换和噪声添加等操作增强数据集。在数据集标注阶段采用Labeling进行标注,得到松材线虫病受害木的数据集,为提高受害木识别模型性能奠定基础。(2)目标检测算法对比与选择。介绍和分析两阶段目标检测算法中的Faster R-CNN网络模型和单阶段目标检测算法中的SSD和YOLOv5s网络模型的结构框架和优缺点。选择VGG16和Res Net50作为Faster R-CNN的特征提取网络,选择VGG16和Mobile Net V2作为SSD的特征提取网络构建网络模型,并使用这三种目标检测算法进行对比实验,通过松材线虫病受害木数据集进行模型的训练和测试。实验结果表明这三种不同的目标检测算法中YOLOv5s网络模型对松材线虫病受害木检测识别效果最好。(3)基于改进YOLOv5s的松材线虫病受害木识别方法。本文通过引入可提高对受害木的特征提取选择的注意力机制(SE、ECA、CBAM和CA)对YOLOv5s模型进行改进。通过训练和测试对比不同模型的识别性能,结果表明引入了注意力机制的模型在受害木识别中性能均有提升。其中引入了具有方向感知和位置敏感的CA注意力机制模块的YOLOv5s-CA模型的综合性能最好。与原始YOLOv5s模型相比,YOLOv5s-CA模型的精确度提高了3.30%。检测速度FPS提高了20帧每秒,模型权重为14.4MB。(4)松材线虫病受害木识别检测系统设计与实现。本文采用前文所提出的改进YOLOv5s识别模型,完成了松材线虫病受害木识别检测系统的设计与研发,包括GUI人机交互界面的设计以及功能实现。该系统可完成松材线虫病受害木的图像和视频准确的识别检测,支持输入文件类型选择,调节Io U参数、置信度参数和延迟参数,并具有同时显示原输入图像(视频)和识别检测后的图像(视频)以及检测结果保存等功能。

松材线虫病疫木边缘计算监测方法与除治管理系统设计实现

这是一篇关于松材线虫病,边缘计算,深度学习,移动端,管理系统的论文, 主要内容为森林在生态环境保护方面起着至关重要的作用,我国土地面积约占世界土地总面积的7%,而森林面积仅占世界森林总面积的4%左右。松树是我国森林的重要组成树种,在生长过程中受各种不同因素的影响易出现多种病虫害,其中危害最强的为松材线虫病。松材线虫病传播速度快、除治难度大,在我国迅速蔓延,至今已造成上千亿元的经济损失,且有向重点林区传播的趋势。因此,如何更好的对松材线虫病的扩散进行有效防控是当务之急。在疫木普查的方法中,针对传统人工巡查方法工作量巨大且林区地势崎岖难以探查等问题,现今较为适用的办法是使用无人机采集图像后传输至数据中心对图像进行识别,但海量数据的传输再识别使其时效性不高且造成计算中心的资源浪费。边缘计算的运用能够有效减小传输量,节省计算资源。因此,本研究运用机载边缘计算平台和轻量深度学习模型,开发了一套天-地一体的松材线虫病除治管理系统。具体研究内容如下:(一)边缘计算模块快速检测提出了YOLOV4-Tiny-3Layers轻量化目标检测模型并将其运用于机载边缘计算平台,对采集的图像检测识别后,疑似疫木信息传输至数据中心进行细粒度检测识别,最终结果通过python调用后台API存储至My SQL数据库。实验表明,该方法达到了低漏检、高精度的效果。(二)疫木除治数据采集APP为避免疫情扩散,经边缘计算平台和数据中心双重检测后的疫木需要及时除治,开发配套APP,读取存入数据库后的疫木信息,在地图显示其地理位置便于施工队进行相关除治工作,并在除治后将疫木相应信息上传以更新数据库,实现对疫木的清理监管。(三)疫木除治管理系统利用Java语言、Spring Boot框架、My SQL数据库,开发松材线虫病树除治管理系统。通过建立“用户管理”、“权限管理”、“疫木信息管理”“无人机图像管理”几大功能模块,解决数据整理时间成本高、管理人员对疫情情况掌控不及时、除治措施落实跟进不到位等问题。

基于GIS的泰山松材线虫病除治管理系统的设计与实现

这是一篇关于松材线虫病,地理信息系统,WebGIS,移动GIS,时空分析的论文, 主要内容为松材线虫病是一种易传染、毁灭性极强的检疫性林业病害,于1982年传入我国并快速由南向北蔓延,目前已成为对松林健康威胁最大的病害之一,给我国造成的经济损失不可估量。随着信息技术日趋完善,信息化管理成为林业病害防治领域的必然趋势。近年来松材线虫病在山东省部分区域呈扩散蔓延态势,目前影响范围仍在扩大,因此利用计算机技术提升对疫情的防治和管控效率十分重要。随着计算机技术与“3S”技术的快速发展,Web GIS、Mobile GIS等新兴技术逐渐发展成熟,在森林病虫害的采集、管理、分析和预测等方面可发挥积极作用。为解决泰山松材线虫病除治工作中的信息采集难、管理工程量大等问题,本文将松材线虫病除治工作与GIS深度融合,构建出一套高效可靠的除治信息管理系统和一款便携易用的信息采集APP,并利用近三年采集的疫情数据进行时空统计分析,为疫木的除治工作提供技术支撑。具体研究内容如下:(1)研发基于Web GIS的松材线虫病除治信息管理系统基于Spring Boot、Vue.js、Web GIS等技术搭建前后端分离的应用,实现疫木管理和人员管理,同时注重数据的统计和可视化,利用ECharts、Leaflet等技术实现各种图表和地图展示,结合点位聚合、热力图等功能对疫情进行空间分析。该研究可帮助林区管理员管理疫木除治信息和分析疫情,进而设定更佳的除治方案。(2)研发基于移动GIS的松材线虫病除治信息采集APP基于Android平台开发用于疫木信息采集的APP,结合移动地图引擎、空间数据库、GPS定位、图像压缩、无线移动通信等技术,为疫木的普查、除治、验收、整改等过程提供信息采集功能。进一步地,为克服野外作业恶劣环境,加入离线地图导航、数据暂存等功能。APP界面简洁、功能全面,即能满足不同文化水平施工人员的需求,又能简化信息采集工作的复杂度,可为松材线虫病的除治工作提供辅助作用。(3)基于空间自相关与克里金插值方法的泰山松材线虫病疫情时空统计分析以近3年的疫木除治数据为基础,利用空间自相关分析疫情空间分布的聚集性和异质性,利用克里金插值法建立疫情空间预测模型,对未采样区域进行插值预测。通过对逐年疫情的分析,有利于林业部门掌控疫情整体发展态势,为下一步防控工作提供科学的决策依据。

基于无人机遥感的松材线虫病树检测分级方法研究

这是一篇关于松材线虫病,无人机遥感,深度学习,YOLO的论文, 主要内容为由松材线虫引起的松材线虫病在全球内发展迅速,造成松树大量死亡。中国是受松材线虫病影响最严重的国家,自1982年首次发现至今,已造成严重的经济损失。及时有效的发现松材线虫病树并对其染病程度进行分级工作是控制疫情传播的重要手段,是中国松材线虫病防控工作的核心之一。然而,基于无人机遥感的松材线虫病树识别与分级工作存在识别精度低、识别速度慢、分级精度低等问题。为解决上述问题,本文以松材线虫病树的识别分级为目标,构建基于深度学习的松材线虫病树识别模型和松材线虫病树分级模型,实现对基于无人机遥感的松材线虫病树监测。具体研究内容如下:(1)基于无人机遥感与深度学习的松材线虫病树识别方法针对在复杂地形地物环境下,传统基础模型因遮挡、背景等原因对病树特征提取能力弱,检测精度偏低,易出现误检漏检的问题;且考虑到覆盖广域林区产生海量数据,检测模型速度偏慢导致检测过程漫长。同时单一可见光图像识别方式存在精度较低的问题,单一多光谱识别方式会受到“同物异谱”和“异物同谱”现象的影响,从而出现各种误检、漏检状况,影响变色木的识别精度。为此,提出一种基于改进YOLOv5l的松材线虫病树识别方法。通过改变主干网络、使用注意力机制等提升模型对多光谱图像与可见光图像多尺度、多种类特征的有效提取与融合能力,降低模型复杂度,包括使用两种注意力机制CBAM和CA结合、使用Bi FPN结构、使用Ghost Net以及Transformer结构改进模型,提升模型的精准度,减少参数量,提升检测速度。实验结果表明,改进后的融合多光谱图像与可见光图像的检测模型参数量为46.69MB,平均检测时间为0.064s/张,m AP@0.5达到0.987,可以快速精确的对无人机遥感图像的松材线虫病树进行检测。(2)基于无人机遥感与深度迁移学习的松材线虫病树分级方法现有工作大多针对松材线虫病树识别问题,缺少对病树的快速分级,对病树进行不同感染程度划分可以针对性的使用不同的防治手段,有效控制疫情传播。因此提出一种基于无人机遥感和深度迁移学习的松材线虫病树分级方法。该方法以多光谱可见光图像融合的迁移学习为基础,利用改进后的YOLOv7x模型对树进行识别和分级工作。通过提出一种大感受野与分支注意力机制的基础特征提取单元,结合平衡特征提取与特征融合的ELAN,然后通过训练策略优化,解决不同时期病树界限模糊对于分级工作带来的难题。实验结果表明,改进后的YOLOv7x模型,对早期病树的检测精度达到0.937,对中期病树的检测精度达到0.951,对晚期病树的检测精度达到0.942,对枯死木的检测精度达到0.926,平均精度均值m AP@0.5为0.939,可以精确的对无人机遥感图像的松材线虫病树进行分级工作。