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1983年

作者：汪秉全

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木材识别

安徽林业科技 1996年第6期 23-23页

作者：章业玲

不同的木材，其用途和树种各有不同。正确识别术材，对于按质论价．合理经营、利用木材资源等都具有重要意义。

关键词：木材识别木薄壁组织树脂道针叶树树皮木射线

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木材识别

安徽林业 1996年第6期 23-23页

作者：章业玲

不同的木材，其用途和树种各有不同。正确识别术材，对于按质论价．合理经营、利用木材资源等都具有重要意义。

关键词：木材识别树种合理经营按质论价利用用途木材资源重要意义

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濒危植物水青树木材识别

市场监管与质量技术研究 2024年第2期 50-52页

作者：陈潆福建省产品质量检验研究院福建福州350002

水青树(Tetracentron sinense)是我国的重要物种之一,列入国家重点保护野生植物名录中二级保护植物。文中对水青树木材名称,木材宏观和微观构造特征进行分析,结果表明:水青树宏观构造上具宽木射线,肉眼下可见,是区别针叶树材的依据。微... 详细信息

水青树(Tetracentron sinense)是我国的重要物种之一,列入国家重点保护野生植物名录中二级保护植物。文中对水青树木材名称,木材宏观和微观构造特征进行分析,结果表明:水青树宏观构造上具宽木射线,肉眼下可见,是区别针叶树材的依据。微观构造上:早材管胞径壁具缘纹孔梯形;在早晚材过渡部分,径壁具缘纹孔梯形对列;晚材管胞径壁具缘纹孔圆形,通常1列;生长轮界处木射线变宽,生长轮外缘沿射线向外凸起;射线与管胞间纹孔式主为对列,间或对列-梯形或至梯形。为水青树木材识别提供依据。

关键词：水青树构造特征木材识别

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基于改进残差神经网络的木材识别算法

林业科学 2021年第12期57卷 147-154页

作者：宿恒硕吕军丁志平唐彦杰陈旭东周强张哲宇姚青浙江理工大学信息学院杭州310018 张家港海关张家港215600 杭州箨草科技有限公司杭州311500

【目的】针对传统木材种类人工鉴定方法存在的专业性强、任务重、周期长和非实时性等问题,提出一种基于改进残差神经网络的木材识别算法,以满足木材监管实时性和高效性需求。【方法】以32种横截面打磨后的木材为研究对象,首先,利用外带... 详细信息

【目的】针对传统木材种类人工鉴定方法存在的专业性强、任务重、周期长和非实时性等问题,提出一种基于改进残差神经网络的木材识别算法,以满足木材监管实时性和高效性需求。【方法】以32种横截面打磨后的木材为研究对象,首先,利用外带微距镜头的手机采集8975幅木材横截面图像,通过R、G、B三通道平均灰度值计算增益系数,用各通道灰度值与对应增益系数的乘积代替原始通道灰度值,消除由图像采集设备和环境差异引起的偏色影响;其次,基于木材横截面宏观结构的自相似性,采用水平翻转、垂直翻转、添加椒盐噪声和图像分块方式获取更多的训练样本和图像特征,并保证不同种类的木材图像数量相对均衡;然后,通过双线性插值法将每幅分块子图像统一缩放至224×224像素,应用基于分块梯度加权的改进残差卷积神经网络ResNet101模型对每幅子图像进行特征提取,并计算每幅图像的最终识别得分;最后,选择平均准确率和平均召回率评价不同分块处理策略、不同模型和改进的残差卷积神经网络模型的识别结果。【结果】在同一测试集上,VggNet16、GoogleNet、DenseNet、MobileNetv3、ResNet50、ResNet101和ResNet152模型对32种相似木材横截面原图进行识别,平均识别准确率分别为71.3%、81.3%、83.2%、66.4%、87.9%、92.1%和90.5%,ResNet101模型适合于木材图像特征提取和种类鉴定;基于原图5×5、7×7和10×10分块的ResNet101模型,分别获得94.8%、96.5%和95.3%的平均准确率;将分块梯度加权策略应用于ResNet101模型,获得98.8%的平均准确率和99.1%的平均召回率,较基于原图、7×7分块的ResNet101模型,采用分块梯度加权方法改进的ResNet101模型的平均准确率分别提高6.7%和2.3%,平均召回率分别提高7.4%和2.8%,分块梯度加权方法可有效提升木材识别模型的准确率。【结论】基于分块梯度加权的ResNet101模型对32种相似木材进行识别,平均准确率为98.8%;木材横截面图像可用于木材种类识别,分块梯度加权策略能够提高模型识别准确率。

关键词：木材识别木材横截面图像残差卷积神经网络分块梯度加权

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木材识别主要乔木树种

2009年

作者：杨家驹等

本书除了介绍世界解剖学家协会名词委员会对木材特征的全面阐述外，还介绍了宏观和微观的木材构造特征及识别方式、方法，并列有地区和世界主要用材树种的检索表。

ISBN: (数字)9787 80227 5010

ISBN: (纸本)9787802275010

关键词：木材识别

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木材识别和用途第1版

1984年

作者：黄书生编

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木材识别与利用第1版

木材识别与利用

1982年

作者：成俊卿蔡少松

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木材识别方法研究综述

浙江林学院学报 2009年第6期26卷 896-902页

作者：汪杭军张广群祁亨年李文珠浙江林学院信息工程学院浙江临安311300

介绍了人工知识、对分检索和穿孔卡片检索等3种传统木材识别方法和数据库检索识别方法。指出基于计算机视觉的木材识别方法的优点,它将成为木材识别的一种趋势。根据识别过程将该方法按照给定木材的类型、识别的特征和分类器等3种方式... 详细信息

介绍了人工知识、对分检索和穿孔卡片检索等3种传统木材识别方法和数据库检索识别方法。指出基于计算机视觉的木材识别方法的优点,它将成为木材识别的一种趋势。根据识别过程将该方法按照给定木材的类型、识别的特征和分类器等3种方式进行分类,并给出了每种类型详细的分类和当前研究的进展。最后,对今后木材识别研究在语义特征提取、语义特征与纹理特征的结合、树种指纹挖掘、无切片识别和设备研制等5个方面提出了自己的看法。

关键词：林业工程木材识别传统识别方法综述计算机视觉图像特征分类器

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基于横切面微观构造图像的木材识别方法

林业科学 2013年第11期49卷 116-121页

作者：刘子豪祁亨年张广群汪杭军浙江农林大学信息工程学院临安311300 浙江农林大学天目学院临安311300

提出一种基于核主成分分析(KPCA)和自适应增强(AdaBoost)的木材识别算法。通过把图像投影到KPCA高维空间,利用PCA方法对该空间中的数据进行特征提取和压缩,使用Gentle AdaBoost进行分类。结果表明:本方法对基于横切面微观构造图像的木... 详细信息

提出一种基于核主成分分析(KPCA)和自适应增强(AdaBoost)的木材识别算法。通过把图像投影到KPCA高维空间,利用PCA方法对该空间中的数据进行特征提取和压缩,使用Gentle AdaBoost进行分类。结果表明:本方法对基于横切面微观构造图像的木材识别,具有较高的识别率和算法鲁棒性且运行时间快的特点。

关键词：核主成分分析自适应增强图像压缩木材识别计算机视觉