【摘 要】
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阔叶材材种辨识，需对其染色、制片，在显微镜下观察木材标本结构，这一过程步骤繁琐且耗时长。针对此问题，采用深度学习，实现阔叶材快速、准确检测。基于深度学习方法，分别选择YOLOv3框架以及SSD框架。试验结果表明，基于YOLOv3和SSD框架的四种阔叶材辨识的平均精度值分别为91.57%和91.17%，检测用时分别为1.185s和0.608s。这两种框架都可实现四种阔叶材材种高效、准确辨识，证明深度
【基金项目】
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山东省自然科学基金青年基金“基于X射线断层成像技术的树木年轮识别与分析”（ZR2020QC174）； 国家文物局重点科研基地科研项目“CT成像技术在建筑遗产木构架损伤探测中的应用研究”； The Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada（NSERC）；
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阔叶材材种辨识，需对其染色、制片，在显微镜下观察木材标本结构，这一过程步骤繁琐且耗时长。针对此问题，采用深度学习，实现阔叶材快速、准确检测。基于深度学习方法，分别选择YOLOv3框架以及SSD框架。试验结果表明，基于YOLOv3和SSD框架的四种阔叶材辨识的平均精度值分别为91.57%和91.17%，检测用时分别为1.185s和0.608s。这两种框架都可实现四种阔叶材材种高效、准确辨识，证明深度学习方法可以作为四种阔叶材辨识的技术手段。
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